kebab — Local-first Knowledge Base

상태: P0–P4 구현 완료 (31 component task 중 17 완료) + 3건 post-merge hotfix 적용. kebab index / kebab search --mode {lexical,vector,hybrid} / kebab ask 모두 실 동작. 다음 단계 = P5 (eval suite). 자세한 진행 상황은 tasks/INDEX.md, 머지 후 발견된 버그와 fix는 tasks/HOTFIXES.md.

kebab 는 개인용 로컬 knowledge base + RAG 도구다. Markdown / PDF / 이미지 / 음성을 한 곳에 색인하고, 의미 검색 + citation 포함 LLM 답변을 단일 binary 로 제공한다. 모든 추론은 로컬 (Ollama / fastembed / whisper.cpp) 에서 돌아간다.

대상 하드웨어: M4 48GB MacBook 1대, 사용자 1명.

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무엇인가

명령	동작	상태
kebab init	XDG 경로에 데이터 디렉토리 + config.toml 생성	✅ P0
kebab ingest [<path>]	Markdown 색인 (idempotent). PDF/이미지/음성은 P6+.	✅ P3-5
kebab search --mode {lexical,vector,hybrid} "<query>"	검색 — citation 포함, hybrid는 RRF fusion	✅ P3-5
kebab list docs	색인된 문서 목록	✅ P3-5
kebab inspect doc <id> / kebab inspect chunk <id>	raw record 보기	✅ P3-5
kebab ask "<query>"	RAG 답변 + 근거 인용. 근거 부족 시 거절. Ollama 필요.	✅ P4-3
kebab doctor	설정/모델/DB 헬스 체크	✅ P0
kebab eval run / compare	golden query 회귀 측정	⏳ P5

기계 친화 모드: 모든 명령에 --json 플래그. 출력은 frozen wire schema v1 (schema_version 필드 항상 포함, 예: ingest_report.v1, search_hit.v1, answer.v1, doctor.v1).

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핵심 결정 (lock 됨)

결정	값
언어	Rust 2024 (resolver=3, edition 2024)
repo	Cargo workspace (single repo, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스)
원본 저장	filesystem + blake3 content-addressable copy (대용량은 reference + checksum)
metadata	SQLite + FTS5 (lexical search)
vector	LanceDB (embedded, model 별 분리 table)
Markdown parser	pulldown-cmark
embedding	fastembed-rs (multilingual-e5-small, 384d)
LLM	Ollama HTTP (default qwen2.5:7b-instruct ─ 사용자 환경에 맞춰 gemma4:26b 등으로 교체 가능)
음성 ASR	whisper.cpp (via whisper-rs) — P8
OCR	Tesseract (default) + macOS Apple Vision sidecar (feature gate) — P6
TUI	Ratatui + crossterm — P9
Desktop	Tauri 2 + pdfjs-dist (native PDF render backend 금지) — P9
citation 형식	URI fragment (path#L12-L34, W3C Media Fragments)
ID 생성	blake3(canonical_json(tuple))[..32] hex
RRF fusion_score	[0, 1] 정규화 — 2 / (k_rrf + 1) 로 나눠 mode 간 비교 가능 (post-merge hotfix)
layout	XDG (~/.local/share/kebab/, ~/.config/kebab/, …)

전체는 docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md 참조.

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의존성 그래프

kebab-cli, kebab-tui, kebab-desktop
   └─> kebab-app
         ├─> kebab-source-fs
         ├─> kebab-parse-md / kebab-parse-pdf / kebab-parse-image / kebab-parse-audio
         │     └─> kebab-parse-types
         ├─> kebab-normalize
         │     └─> kebab-parse-types
         ├─> kebab-chunk
         ├─> kebab-store-sqlite
         ├─> kebab-store-vector
         ├─> kebab-embed-local  (kebab-embed trait crate)
         ├─> kebab-search
         ├─> kebab-llm-local   (kebab-llm trait crate)
         ├─> kebab-rag
         ├─> kebab-eval
         └─> kebab-config
              └─> kebab-core (모두 의존)

UI → store/llm/parse 직접 의존 금지. 모든 user-facing 진입은 kebab-app facade 만 통한다 (design §8). kebab-cli 가 --config <path> flag 를 honor 하려면 kebab_app::*_with_config(cfg, …) companion 을 통해 Config 을 명시적으로 thread 하는 패턴 — 자세한 이유는 tasks/HOTFIXES.md 의 --config 항목.

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Phase 로드맵

Phase	내용	핵심 산출 crate	선행	상태
P0	Workspace 뼈대 + 도메인 계약 + ID recipe	kebab-core, kebab-parse-types, kebab-config, kebab-app, kebab-cli	–	✅ 완료
P1	Markdown ingestion (walk → parse → chunk → SQLite)	kebab-source-fs, kebab-parse-md, kebab-normalize, kebab-chunk, kebab-store-sqlite	P0	✅ 완료
P2	SQLite FTS5 lexical 검색 + citation	kebab-search (lexical)	P1	✅ 완료
P3	Local embedding + LanceDB + hybrid (RRF) + kebab-app wiring	kebab-embed, kebab-embed-local, kebab-store-vector, kebab-search	P2	✅ 완료
P4	Local LLM + RAG + grounded answer	kebab-llm, kebab-llm-local, kebab-rag	P3	✅ 완료
P5	Golden query / regression eval	kebab-eval	P4	⏳ 다음
P6	이미지 ingestion (OCR + caption)	kebab-parse-image	P5	⏳
P7	PDF text + page citation	kebab-parse-pdf	P5	⏳
P8	음성 transcription + timestamp citation	kebab-parse-audio	P5	⏳
P9	TUI + desktop app	kebab-tui, kebab-desktop	P5	⏳

P0P5 직렬. P6P9 P5 이후 병렬 가능.

각 phase 는 component-level 단위로 더 분해되어 있다 (총 31 component task — P3-5 app-wiring 추가). 자세한 분해는 tasks/INDEX.md. 머지 후 발견된 버그/fix 의 dated 로그는 tasks/HOTFIXES.md.

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디렉토리 구조

kebab/
├── README.md                                       # 이 파일
├── kebab_local_rust_report.md                         # 최초 설계 보고서 (방향성 + 근거)
├── docs/
│   ├── superpowers/
│   │   ├── specs/
│   │   │   └── 2026-04-27-kebab-final-form-design.md  # frozen design (12 sections)
│   │   └── plans/
│   │       └── 2026-04-27-task-decomposition.md    # task 분해 implementation plan
│   ├── SMOKE.md                                    # 로컬 워크스페이스에 직접 돌려보는 절차
│   └── wire-schema/v1/                             # JSON Schema 7 (citation, search_hit, answer, …)
├── tasks/
│   ├── INDEX.md                                    # phase 인덱스 + component task 트리
│   ├── HOTFIXES.md                                 # post-merge dated fix 로그
│   ├── _template.md                                # task spec 작성 템플릿
│   ├── phase-0-skeleton.md … phase-9-ui.md         # phase epic (high-level)
│   ├── p0/p0-1-skeleton.md                         # component task (1)
│   ├── p1/p1-1 … p1-6                              # (6)
│   ├── p2/p2-1, p2-2                               # (2)
│   ├── p3/p3-1 … p3-5                              # (5 — p3-5 = app-wiring, post-spec 추가)
│   ├── p4/p4-1 … p4-3                              # (3)
│   ├── p5/p5-1, p5-2                               # (2)
│   ├── p6/p6-1 … p6-3                              # (3)
│   ├── p7/p7-1, p7-2                               # (2)
│   ├── p8/p8-1, p8-2                               # (2)
│   └── p9/p9-1 … p9-5                              # (5)
├── crates/
│   ├── kebab-core/  kebab-parse-types/  kebab-config/       # 도메인 + 설정 (P0)
│   ├── kebab-source-fs/                               # 워크스페이스 walk + checksum (P1-1)
│   ├── kebab-parse-md/                                # Markdown frontmatter + blocks (P1-2/3)
│   ├── kebab-normalize/                               # ParsedBlock → CanonicalDocument (P1-4)
│   ├── kebab-chunk/                                   # heading-aware chunker (P1-5)
│   ├── kebab-store-sqlite/                            # SQLite + FTS5 (V001/V002/V003) (P1-6, P2-1, P3-3)
│   ├── kebab-search/                                  # Lexical + Vector + Hybrid retriever (P2-2, P3-4)
│   ├── kebab-embed/  kebab-embed-local/                  # Embedder trait + fastembed adapter (P3-1, P3-2)
│   ├── kebab-store-vector/                            # LanceDB VectorStore (P3-3)
│   ├── kebab-llm/  kebab-llm-local/                      # LanguageModel trait + Ollama adapter (P4-1, P4-2)
│   ├── kebab-rag/                                     # RAG pipeline (P4-3)
│   ├── kebab-app/                                     # facade (P0 시그니처 + P3-5 본체)
│   └── kebab-cli/                                     # binary (P0 → 핫픽스로 --config flag wiring 강화)
├── migrations/                                     # SQLite refinery V001/V002/V003
└── fixtures/                                       # 테스트 fixture 트리

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빌드 + 실행

# build
cargo build --release

# 첫 실행 — XDG 경로에 config.toml 생성
./target/release/kebab init

# config 손보고
${EDITOR:-vi} ~/.config/kebab/config.toml

# 색인
./target/release/kebab ingest

# 검색
./target/release/kebab search "Markdown chunking 규칙" --mode hybrid

# 질문 (Ollama 필요)
./target/release/kebab ask "내 KB 설계에서 저장소 전략은?"

워크스페이스를 격리해서 직접 돌려보는 패턴은 docs/SMOKE.md 참조 — --config <path> 로 임시 디렉토리에 격리된 KB 를 만들 수 있다.

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비-목표 (frozen design §11 / §0)

• 다중 사용자 SaaS, K8s 배포, 원격 vector DB
• enterprise RBAC/ABAC, 실시간 협업
• 모든 파일 포맷의 완벽한 parsing
• agent 가 임의로 파일을 수정하는 자동화
• multi-workspace (P+ 후순위)
• LLM-as-judge eval (rule-based must_contain 만)
• visual embedding (CLIP) — P+
• desktop app kebab:// protocol handler — P+

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외부 AI 통합

kebab 의 --json 모드 + frozen wire schema v1 은 외부 자동화의 stable contract. 가능한 통합:

1. Claude Code / Codex skill — 얇은 wrapper (kebab search --json / kebab ask --json 호출). ~50 lines.
2. MCP server — kebab-mcp binary (stdio JSON-RPC) 가 kebab-app facade 를 1:1 노출. Claude Desktop / Cursor / Zed 등 공유.
3. HTTP wrapper — kebab serve --bind 127.0.0.1:7711 (P+, local-only 가치 깨므로 신중).

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기여 / 작업 흐름

이 repo 는 단일 사용자 프로젝트지만 spec 변경 절차는 명문화되어 있다.

1. frozen design 변경 — docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md 가 단일 contract. 변경 시 영향 받는 component task 모두 동시 갱신 필요. PR 1개로 묶기.
2. 새 component task 추가 — tasks/_template.md 복사 후 tasks/p<phase>/p<phase>-<n>-<name>.md 생성. contract_sections 에 design doc 섹션 명시. Allowed/Forbidden dependencies 는 design §8 module-boundary 표 따름.
3. 구현 — component task 1개당 sub-agent 1세션 권장. cargo test -p <crate> + DoD 체크리스트 통과. PR 으로 머지.
4. 버전 변경 — parser_version / chunker_version / embedding_version 등 변경은 design §9 의 cascade rule 따름. 영향 받는 record 는 재처리 필요.
5. post-merge 핫픽스 — 머지 후 발견된 버그는 tasks/HOTFIXES.md 에 dated entry 추가 + 영향 받는 task spec 의 Risks/notes 에 cross-link 한 줄 추가. 원래 spec 본문은 frozen 으로 두고 HOTFIXES.md 가 live source of truth.

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라이선스

미정 (frozen design 에는 MIT OR Apache-2.0 가 workspace.package 의 license 필드로 권장됨; P0 lock 시 결정).

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참고

• 최초 설계 보고서: kebab_local_rust_report.md
• Frozen design: docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md
• Task 분해 plan: docs/superpowers/plans/2026-04-27-task-decomposition.md
• Task 인덱스: tasks/INDEX.md
• Post-merge 핫픽스 로그: tasks/HOTFIXES.md
• Smoke recipe: docs/SMOKE.md