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chentianxiong123/HomeSense-Studio

자연어로 기기 제어 + 시각적 워크플로우 오케스트레이션. L1/L2/L3 3단계 의도 라우팅, 메모리 + 경험 시스템, Skill 점진적 공개, TS ↔ Python CLI ↔ Mi Home Cloud API. 38개 모듈 계층 아키텍처, 이중 실행 엔진(Agent + Workflow).

HomeSense-Studio란 무엇인가요?

HomeSense-Studio는 자연어를 통해 스마트 홈 기기를 제어하고 시각적 워크플로우를 편성할 수 있는 AI 에이전트 스킬입니다. 이 스킬은 L1(직접 실행), L2(메모리 기반 계획), L3(워크플로우 생성)의 3단계 의도 라우팅 시스템을 갖추고 있어 사용자의 명령을 상황에 맞게 가장 적절한 방식으로 처리합니다. 또한 메모리와 경험 시스템을 통해 사용자 선호도를 학습하고, Skill 설명서를 점진적으로 공개하여 에이전트가 필요한 정보만을 효율적으로 참조할 수 있도록 설계되었습니다. TypeScript와 Python CLI를 지원하며, Mi Home Cloud API와 연동되어 실제 미홈 기기를 제어할 수 있습니다. 총 38개의 모듈로 구성된 계층 아키텍처와 에이전트 및 워크플로우라는 이중 실행 엔진을 제공하여, 간단한 명령부터 복잡한 자동화 시나리오까지 유연하게 처리할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용하도록 최적화되었습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add chentianxiong123/HomeSense-Studio

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HomeSense-Studio은(는) 무엇을 하나요?

자연어로 기기 제어 + 시각적 워크플로우 오케스트레이션. L1/L2/L3 3단계 의도 라우팅, 메모리 + 경험 시스템, Skill 점진적 공개, TS ↔ Python CLI ↔ Mi Home Cloud API. 38개 모듈 계층 아키텍처, 이중 실행 엔진(Agent + Workflow).

개요

이 스킬은 AI 에이전트가 자연어만으로 사용자의 홈 IoT 기기를 제어하고, 다단계 자동화 워크플로우를 구성할 수 있도록 지원합니다. 핵심 설계 목표는 다음과 같습니다:

  • 의도 라우팅 (L1/L2/L3): 사용자 명령을 세 가지 수준으로 분류하여 처리합니다.

    • L1: 단순 명령 (예: "거실 불 켜줘") → 즉시 실행
    • L2: 조건부 명령 (예: "내가 집에 도착하면 에어컨 켜줘") → 메모리 기반 계획 수립
    • L3: 복합 시나리오 (예: "영화 모드 활성화") → 워크플로우 생성 및 실행
  • 메모리 + 경험 시스템: 사용자의 이전 명령과 선호도를 기억하여 점진적으로 응답을 개선합니다.

  • Skill 점진적 공개: 긴 Skill 문서를 한 번에 읽지 않고, 필요에 따라 단계적으로 정보를 참조할 수 있도록 설계되었습니다.

  • 이중 실행 엔진:

    • Agent 엔진: 대화형, 즉각적인 명령 처리 (L1/L2)
    • Workflow 엔진: 복잡한 시나리오를 그래프 기반으로 실행 (L3)

아키텍처 개요

계층설명예시 모듈
인터페이스 계층사용자/에이전트와의 상호작용CLI, WebSocket, REST API
의도 라우팅 계층명령 분류 및 라우팅L1 Intents, L2 Planner, L3 Composer
실행 계층실제 작업 처리Agent Executor, Workflow Engine
메모리 계층컨텍스트 및 경험 저장Short-term Memory, Long-term Experience
기기 계층물리적/가상 기기 연결Mi Home Bridge, Simulator

지원 플랫폼

  • TypeScript: ts-node, npm scripts
  • Python: python CLI, pip install
  • Mi Home Cloud API: 직접 클라우드 API 호출

사용 예시

L1: 직접 명령

# 에이전트에게 말합니다:
"거실 전등을 켜줘"

# 응답:
실행: lumi.light.aq02
상태: 켜짐

L2: 메모리 기반 계획

# 에이전트에게 말합니다:
"매일 아침 7시에 침실 블라인드를 열어줘"

# 응답:
계획 수립: 7:00 AM -> open_curtain(bedroom)
메모리에 저장: daily_routine.bedroom.curtain_open = 0700

L3: 워크플로우 생성

# 에이전트에게 말합니다:
"영화 모드를 설정해줘. 거실 불은 30% 밝기로, 커튼은 닫고, TV는 켜줘"

# 응답:
워크플로우 생성:
1. wait_for_trigger: "영화 모드"
2. set_light: living_room, 30%
3. close_curtain: living_room
4. turn_on_tv: living_room

설정 방법

  1. 환경 변수 설정
export MI_HOME_ACCESS_TOKEN="your_token"
export HOME_SENSE_MEMORY_PATH="./home_sense_memory"
  1. CLI 도구 설치
# Python
pip install homesense-cli

# TypeScript
npm install -g @homesense/cli
  1. 에이전트에 스킬 추가
스킬: chentianxiong123/HomeSense-Studio
환경:
  - MI_HOME_ACCESS_TOKEN: <토큰>
  - HOME_SENSE_MEMORY_PATH: <경로>

고급 기능

경험 시스템

사용자의 반응을 분석하여 자동으로 경험을 축적합니다:

  • 긍정적 경험: 자주 반복되는 명령에 대한 바로가기 생성
  • 부정적 경험: 오류가 발생한 패턴을 학습하여 재시도 시 개선

점진적 Skill 공개

스킬은 다음과 같은 순서로 정보를 제공합니다:

  1. 핵심 기능 한 줄 요약
  2. 현재 컨텍스트에 맞는 상세 문서 열기
  3. 필요시 전체 문서 참조

문제 해결

오류원인해결 방법
기기 찾을 수 없음토큰 오류 또는 네트워크 문제MI_HOME_ACCESS_TOKEN 확인
명령 인식 실패의도 라우팅 실패더 구체적인 표현 사용
워크플로우 거부메모리 부족HOME_SENSE_MEMORY_PATH 용량 확보

라이선스

MIT License

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