re_gent - AI 코딩 에이전트를 위한 버전 관리

Context

AI 코딩 에이전트의 작업 내역에 대한 가시성 부족 및 프롬프트와 코드 변경 간의 인과관계 추적 불가 문제 발생. 기존 VCS로는 세밀한 도구 호출 단계와 대화 맥락을 연동하여 관리하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• BLAKE3 해시 함수를 적용한 Content-Addressed Storage 구축으로 빠른 해싱 및 자동 중복 제거 구현
• 도구 사용 턴마다 스냅샷을 생성하고 이를 DAG 구조로 연결하여 세션별 브랜치 관리 체계 수립
• SQLite 인덱스 기반의 index.db를 통해 대규모 변경 이력에 대한 고속 조회 성능 확보
• .regent/ 디렉토리 내 objects, refs, config 구조를 설계하여 git과 유사한 로컬 스토리지 모델 채택
• CAS(Content Addressable Storage) refs와 ACID 트랜잭션을 통한 다중 세션 동시성 제어 및 데이터 정합성 보장
• VSCode Extension 연동을 통해 인라인 blame 및 타임라인 뷰로 프롬프트 출처 가시화

Impact

• SQLite 인덱스 최적화를 통한 데이터 조회 속도 10ms 미만 달성