에이전트가 고치기 전에,어디까지 닿는지 먼저 봅니다.

Lantern IDE는 질문마다 필요한 코드만 골라 AI에 건네고, 에이전트가 내놓는 수정마다 그 코드를 부르는 곳·테스트·위험도를 승인 전에 보여주는 코드 편집기입니다. 모델은 직접 고릅니다.

오픈소스 · Apache-2.0 · 사용 통계를 수집하지 않습니다 · 베타

한국어로 물어도, 영어 코드를 찾습니다.

요청을 받으면 맥락 엔진이 먼저 질문을 검색어로 바꿉니다. 일반 개발 용어 사전이 ‘중복’을 duplicate, dedupe로 넓혀서, 한국어 주석이 없는 코드도 찾습니다. 아래 요청이 이 페이지가 따라가는 예시 작업입니다.

작업 요청

한국어 질문을 검색어로 바꾸는 곳에서 중복을 줄여줘

한국어
질문
검색어
바꾸
곳에서
중복
줄여줘
duplicate
dedupe

질문에 쓴 말사전이 넓힌 말

필요한 코드만, 예산 안에서.

심볼 그래프, 전문 검색, git에서 함께 바뀌던 파일, 프로젝트 메모를 합쳐 순위를 매기고, 정한 토큰 예산을 넘지 않게 잘라 붙입니다. 무엇을 왜 넣었는지는 인스펙터에서 전부 보입니다.

이 질문에 고른 파일 14개

crates/lantern-context/src/tokenize.rs900
app/src-tauri/src/agents.rs326
app/src-tauri/src/tasks.rs550
crates/lantern-context/src/assemble.rs2,214
eval/ab/run.mjs79
crates/lantern-context/src/main.rs356
외 8개3,533

7,958 / 8,000 토큰 · 조립 6ms

같은 예산에서 정답 파일을 몇 개 가져오나

같은 예산에서 정답 파일을 몇 개 가져오나	키워드 검색	Lantern
정답 파일 적중률 (평균)	24%	67%
정답 파일을 하나라도 가져온 질문	35%	90%

비공개 프로젝트 하나(코드 파일 1,772개, 직접 정한 질문 20개, 예산 8,000토큰)에서 잰 값입니다. 공개 코드베이스로 만든 벤치마크를 준비하고 있습니다.

에이전트가 무엇을 읽었는지 지도에 남습니다.

보낸 맥락은 청록, 에이전트가 직접 연 파일은 점선 고리, 고친 파일은 남색으로 칠합니다. 작업마다 발자취가 쌓여서, 이 작업이 무엇을 보고 결정했는지 나중에도 다시 볼 수 있습니다.

AI에 보낸 맥락
읽음
수정

read_file crates/lantern-context/src/assemble.rs호출하는 쪽을 먼저 읽었습니다

edit_file crates/lantern-context/src/tokenize.rs수정을 제안합니다

승인하기 전에, 이 한 줄이 어디까지 닿는지.

수정 제안마다 바뀌는 함수를 찾아서 그것을 부르는 곳, 그 호출자를 부르는 곳, 영향 범위의 테스트, 함께 바뀌던 파일을 셉니다. 아래 수치는 이 페이지를 만들 때 Lantern 저장소에서 실제로 계산했습니다.

파일 수정crates/lantern-context/src/tokenize.rs예시 수정

256/// 질문을 검색어 목록으로 바꾼다.

257pub fn query_terms(query: &str) -> Vec<QueryTerm> {

258 let mut seen = HashSet::new();

259 let mut out = Vec::new();

260 let mut push = |text: String, prefix: bool, expanded: bool, out: &mut Vec<QueryTerm>| {

261- if seen.insert(text.clone()) {

261+ if seen.insert(text.to_lowercase()) {

262 out.push(QueryTerm { text, prefix, expanded });

263 }

264 };

265

영향 반경위험도 높음

query_terms4직접 호출24간접 호출17파일에 걸침 테스트 없음

‘테스트 없음’은 영향 범위에 따로 떨어진 테스트 파일이 없다는 뜻입니다. 이 함수는 같은 파일 안의 단위 테스트로만 확인됩니다.

격리해서 맡기면, 적용하기 전까지 프로젝트는 그대로입니다.

작업마다 git worktree를 따로 만들어 에이전트가 거기서만 고칩니다. 끝나면 바뀐 내용을 보고 프로젝트에 적용하거나 버립니다. 되돌리기는 그 사이 다른 곳에서 바뀐 파일이 있으면 먼저 묻습니다.

작업 공간 lantern/tsk-q7m2예시

파일 1개 바뀜 · tokenize.rs프로젝트에 적용버리기

저장소가 여럿이어도 한 화면에서.

연 폴더 아래의 git 저장소를 모두 찾아 저장소마다 브랜치·원격·변경을 보여줍니다. 가져오기·풀·푸시, 커밋 이력, 브랜치 전환까지 합니다. 풀은 앞으로 감기만 하고, 갈라졌으면 병합하지 않고 알려 줍니다.

저장소예시 작업 폴더

api main↑12

web feat/search5

infra main↓3

docs main

가져오기풀푸시커밋 이력브랜치

모델은 직접 고르고, 보낸 것은 전부 보입니다.

Lantern은 모델을 팔지 않습니다. 쓰던 API 키나 컴퓨터 안의 로컬 모델을 연결합니다.

Anthropic: Claude (API 키)
OpenAI 호환: OpenAI, OpenRouter, vLLM 등 OpenAI 형식 주소
로컬: Ollama, LM Studio. 코드가 컴퓨터 밖으로 나가지 않습니다

숨은 시스템 프롬프트 없음
사용 통계 수집 없음
API 키는 운영체제 자격 증명 저장소에
월 비용 한도

아직 못 하는 것

혼자 만드는 베타입니다. 쓰기 전에 알아 두면 좋은 것들입니다.

코드 서명: 아직 없습니다. Windows에서 SmartScreen 경고가 뜨면 ‘추가 정보 → 실행’을 눌러야 합니다.
macOS · Linux: 빌드와 테스트는 통과하지만 실제로 써 보지 않았습니다. 공증 전이라 macOS는 처음 열 때 허용이 필요합니다.
병합 · 충돌 해결: 화면이 없습니다. 풀이 갈라지면 터미널에서 병합이나 리베이스를 고릅니다.
확장 기능: VS Code 확장은 쓸 수 없습니다. 언어 서버(TypeScript, Rust, Python)만 연결합니다.
공개 벤치마크: 아직 없습니다. 위의 적중률은 비공개 프로젝트 하나로 잰 값입니다.

잘 아는 프로젝트를 열고, 작은 수정 하나를 맡겨 보세요.

승인하기 전에 카드의 영향 반경을 보고, ‘지도에서 보기’를 눌러 보세요. 무엇이 좋았고 무엇이 막혔는지 알려 주시면 다음 베타에 반영합니다.

Windows 10 · 11x64 설치 파일확인됨0.1.2 · 9.2 MB
macOS 11 이상Apple Silicon · Intel실사용 확인 전0.1.2 · 23.4 MB
LinuxAppImage · deb실사용 확인 전0.1.2 · 86.2 MB

GitHub에서 보기 베타 후기 보내기

뒤의 지도는 Lantern 저장소 자체입니다. 파일 77개, 연결 956개 (커밋 423187f)