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sangmin7648/tacit

암묵적 지식을 포착하여 AI 에이전트의 맥락에 통합하는 온디바이스 상시 전사 도구입니다.

tacit란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자의 일상적인 작업, 대화, 그리고 생각을 항상 켜져 있는 온디바이스 전사를 통해 캡처하고, 이를 구조화된 '암묵적 지식'으로 변환하여 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor 등)의 컨텍스트 윈도우에 주입합니다. 로컬에서 실행되므로 프라이버시를 보장하며, 별도의 클라우드 의존성 없이 개발자의 작업 흐름이나 맥락을 AI가 이해할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 사용자의 이전 결정, 문제 해결 과정, 자주 사용하는 명령어 등을 참조하여 더 개인화되고 일관성 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 무엇보다 설정이 간단하고, 다양한 AI 코딩 도구와 쉽게 통합됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add sangmin7648/tacit

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문서

tacit은(는) 무엇을 하나요?

AI 에이전트의 맥락에 암묵적 지식을 통합하는 온디바이스 상시 전사 도구입니다.

개요

이 도구는 사용자의 작업 환경에서 발생하는 음성, 키 입력, 화면 활동 등을 지속적으로 기록(on-device)하여 암묵적 지식을 추출합니다. 추출된 지식은 AI 에이전트가 참조할 수 있는 구조화된 맥락(예: Markdown 파일, JSON 스니펫)으로 변환되어 에이전트의 컨텍스트에 자동 포함됩니다.

작동 방식

  1. 온디바이스 전사: Whisper나 로컬 STT 엔진을 사용하여 음성을 실시간으로 전사합니다.
  2. 맥락 추출: 전사된 내용에서 중요한 키워드, 결정 사항, 참조할 만한 패턴을 자동으로 식별합니다.
  3. 맥락 주입: 추출된 정보를 AI 에이전트의 시스템 프롬프트나 컨텍스트 파일에 동적으로 추가합니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code: ~/.claude/settings.json에 맥락 파일 경로를 추가하여 사용 가능합니다.
  • Cursor: .cursorrules 파일을 통해 맥락을 주입할 수 있습니다.
  • Codex CLI: 환경 변수 CODEX_CONTEXT_FILE을 설정하여 연동할 수 있습니다.

설치 방법

# 저장소 클론
git clone https://github.com/sangmin7648/tacit.git
cd tacit

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 설정 파일 생성
cp config.example.yaml config.yaml
# config.yaml을 편집하여 STT 엔진, 출력 경로 등을 설정합니다.

사용법

# 기본 실행 (백그라운드 데몬 모드)
python tacit.py --daemon

# 단일 세션 전사
python tacit.py --session "프로젝트 회의"

# 도움말 보기
python tacit.py --help

설정 예시 (config.yaml)

stt_engine: "whisper"  # 또는 "vosk", "google" 등
model_size: "base"     # tiny, base, small, medium, large
output_dir: "~/.tacit/"
context_file: "~/.tacit/context.md"
auto_inject: true
supported_agents:
  - claude-code
  - cursor
  - codex

환경 변수

  • TACIT_CONFIG_PATH: 설정 파일의 경로를 지정합니다. (기본값: ./config.yaml)
  • TACIT_OUTPUT_DIR: 출력 디렉토리를 지정합니다. (기본값: ~/.tacit/)
  • TACIT_CONTEXT_FILE: AI 에이전트에 주입할 컨텍스트 파일 경로를 지정합니다.

참고 사항

  • 프라이버시: 모든 데이터는 로컬에서 처리되며, 외부 서버로 전송되지 않습니다.
  • 성능: GPU 사용 시 권장합니다. CPU 전용 모델도 지원하지만 실시간 처리에 지연이 발생할 수 있습니다.
  • 호환성: Python 3.8 이상, macOS/Linux/Windows에서 테스트되었습니다.

라이선스

MIT License

기여

버그 리포트, 기능 제안, 풀 리퀘스트를 환영합니다. 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

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