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Code Assistant VS Code: Ollama를 사용한 설정

Ollama와 Qdrant를 사용한 로컬 프로젝트 인덱싱으로 VS Code용 Code Assistant 확장 설정 개요. 효율적인 코드 작업을 위한 사용자 지정 rules, subagents, modes 설명. Python/DevOps 전문가에게 적합.

Code Assistant와 Ollama를 사용한 VS Code 코드 인덱싱
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VS Code용 코드 어시스턴트 설정하기: 프로젝트 인덱싱과 커스터마이징

Yandex의 코드 어시스턴트가 업데이트되었습니다: 이제 채팅, diff 보기, 스킬 설정, 그리고 LLM 임베딩에서의 프로젝트 인덱싱을 지원합니다. 이를 통해 외부 서비스 없이 코드베이스 분석이 가능해졌습니다. 설정을 위해서는 로컬 스택—경량 모델(~500 MB)을 사용하는 Ollama와 벡터 데이터베이스인 Qdrant를 사용하세요.

설치는 간단합니다: docker run -d --name qdrant --restart unless-stopped -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_data:/qdrant/storage qdrant/qdrant:latest 명령어로 Qdrant를 Docker 컨테이너에서 실행하세요. Ollama는 공식 웹사이트의 스크립트를 통해 설치되며, GPU를 자동 감지하거나 CPU로 폴백합니다.

프로젝트를 인덱싱한 후(채팅에서 활성화됨), 에이전트는 코드 분석을 위해 데이터베이스를 독립적으로 사용합니다. 테스트 프로젝트에서는 프롬프트 없이도 논리를 정확하게 설명했습니다.

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인덱싱과 코드 분석

인덱싱은 프로젝트 임베딩을 로컬에 저장하여 LLM 쿼리 속도를 높입니다. 에이전트는 필요에 따라 데이터베이스 사용을 확인합니다. 제안과 함께 diff가 자동으로 생성됩니다—변경 사항을 수락하거나 거부하세요.

소비자용 GPU(예: 4–6 GB VRAM)에서는 인덱싱이 원활하게 진행됩니다: 모델은 정확히 필요한 메모리를 사용합니다. CPU 모드에서는 Ollama가 작동하지만 느립니다—작은 작업에 사용하세요.

예시 상호작용:

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  • 작업: "코드의 목적을 분석하세요."
  • 에이전트: 인덱스를 사용하여 diff를 출력합니다.

제공자와 스킬 설정

설정에서 제공자를 선택하세요: 기본 Yandex 또는 사용자 지정(로컬/API, 대형 LLM만). 스킬은 사용자 지정 스크립트로, 문서 저장소에 예시가 있습니다.

모드는 에이전트를 제한합니다: 주니어 개발자(문서만) 또는 프로덕션 작업을 위해 사용자 지정 모드를 추가하세요.

에이전트를 위한 주요 규칙(설정에 추가하세요):

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  • 항상 한국어로 답변하세요
  • 당신은 시니어 Python 백엔드 개발자 & 아키텍트 & DevOps입니다
  • 당신의 수준에 맞게 간결하게 답변하세요
  • 항상 Python, bash, PowerShell 코드를 우선하세요
  • 구조화된 방식으로 답변하세요: 결론 - 논거 - 권장사항
  • 숫자는 소수점 둘째 자리까지 반올림하세요
  • 데이터가 부족하면 명확히 무엇이 부족한지 표시하세요
  • 3개 이상의 파일을 변경하기 전에 계획을 제안하세요
  • 코드를 삭제하지 말고 [사용 중단됨] 메모로 주석 처리하세요
  • 각 성공적인 단계 후에 GIT 커밋을 제안하세요
  • 필요한 곳마다 사전 승인과 함께 하위 작업 및 서브에이전트를 사용하세요
  • 코드를 작성하고 편집할 때 함수와 클래스의 문서를 유지하세요
  • 이후에 재정의되지 않는 한 이 규칙을 따르세요.

이러한 규칙은 출력을 구조화하여 오류를 최소화합니다.

서브에이전트와 운영 모드

서브에이전트 지원: 승인과 함께 하위 작업을 위임하세요. 리팩토링이나 테스트에 유용합니다—에이전트가 스스로 계획을 제안합니다.

모드에서는 컨텍스트를 설정하세요: 문서 문자열의 경우 마크다운 생성으로 제한하고, DevOps의 경우 bash/PowerShell에 집중하세요.

700줄 프로젝트(PowerShell, Win10)에서 테스트: 에이전트는 실패한 테스트 후 bash에서 PoSh로 적응했습니다. 무료 티어에서는 토큰 소비가 최소화됩니다.

가격과 제한 사항

무료 접근 + 월 700 루블 유료. 중개 수수료 없음. 단점: 순차적 작업 처리—새 채팅이 현재 작업을 중단합니다.

중요한 점:

  • 임베딩에서의 인덱싱은 로컬 프로젝트 분석 속도를 높입니다.
  • 로컬 스택(Ollama + Qdrant)은 클라우드 없이 소비자용 GPU에서 작동합니다.
  • 사용자 지정 규칙과 서브에이전트는 복잡한 작업을 구조화합니다.
  • 구조화된 출력을 우선하는 Python/Bash/PoSh 지원.

중간/시니어 개발자: CI/CD에 통합하고, 단계 후 자동 커밋을 위해 Git 훅과 결합하세요.

— Editorial Team

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