r/PiCodingAgent•약 19시간 전•25•6

Claude Code의 stretchtext 아이디어를 Pi로 포팅함

Ported the stretchtext idea from Claude Code to Pi

핵심 요약

Claude Code의 stretchtext 기능을 Pi 환경으로 구현하여 텍스트를 접고 펼칠 수 있게 만들었습니다.

기능 구현 — 텍스트를 인라인으로 확장하여 상세 내용을 확인하는 기능 추가
사용자 편의성 — 긴 텍스트를 한 번에 보여주지 않고 필요한 부분만 선택적으로 확인
오픈 소스 공유 — Pi용 stretchtext 구현체를 깃허브에 공개

https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1x688sx/turning_a_crazy_idea_from_1967_into_a_claude_code/ 이거 보고 Pi에서도 똑같이 해보고 싶어서 익스텐션을 포팅해봤음.

아이디어는 똑같음. 처음부터 텍스트 폭탄 맞지 말고, 답변은 짧게 시작하다가 더 자세한 내용이 필요할 때 부분적으로 확장해서 보는 방식임.

뭐 딱히 새로운 개념은 아니고, 원작자한테 공을 돌림. 그냥 써보고 싶은 사람 있으라고 Pi 버전 공유함.

https://github.com/MonadicMike/pi-stretchtext

원문

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r/PiCodingAgent•약 19시간 전•25•6

Claude Code의 stretchtext 아이디어를 Pi로 포팅함

Ported the stretchtext idea from Claude Code to Pi

핵심 요약

Claude Code의 stretchtext 기능을 Pi 환경으로 구현하여 텍스트를 접고 펼칠 수 있게 만들었습니다.

기능 구현 — 텍스트를 인라인으로 확장하여 상세 내용을 확인하는 기능 추가
사용자 편의성 — 긴 텍스트를 한 번에 보여주지 않고 필요한 부분만 선택적으로 확인
오픈 소스 공유 — Pi용 stretchtext 구현체를 깃허브에 공개

https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1x688sx/turning_a_crazy_idea_from_1967_into_a_claude_code/ 이거 보고 Pi에서도 똑같이 해보고 싶어서 익스텐션을 포팅해봤음.

아이디어는 똑같음. 처음부터 텍스트 폭탄 맞지 말고, 답변은 짧게 시작하다가 더 자세한 내용이 필요할 때 부분적으로 확장해서 보는 방식임.

뭐 딱히 새로운 개념은 아니고, 원작자한테 공을 돌림. 그냥 써보고 싶은 사람 있으라고 Pi 버전 공유함.

https://github.com/MonadicMike/pi-stretchtext

주요 댓글

r/picodingagent

사용자가 코드 요약 등에서의 작동 방식을 질문했고, 작성자가 {short|long} 태그를 활용한 UI 접기/펼치기 방식과 LLM의 역할에 대해 상세히 설명함.

좋네요! 이거 https://github.com/wtfzambo/speak-like-you-eat이랑 비슷한 건가요?

비슷해요. 여기서는 마우스나 키보드로 원하는 부분만 열어서 볼 수 있고, 토큰이 추가로 들지 않아요. 그냥 내용을 접었다 폈다 하는 방식이라 AI가 메시지를 다시 작성할 필요가 없거든요.

코드 요약 같은 거 할 때는 어떻게 작동함?

무슨 소리야?

요청 시 확장(Expand-on-demand) 방식은 내용을 아예 다시 쓰는 요약보다 '텍스트 벽' 문제를 해결하는 더 나은 방법이네. 한 가지 궁금한 점은, 폴딩 상태가 어디에 저장되는지야. 메시지 모델 쪽이야, 아니면 순수하게 UI 레이어 쪽이야? 만약 폴딩된 부분이 포함된 세션이 나중에 압축되거나 이어질 때, 접힌 영역이 그대로 유지되는지, 그리고 폴딩 상태가 다음 턴에 모델이 보는 내용에 영향을 주는지 궁금해.

챗봇이 {short|long} 태그를 넣어서 응답을 생성함. 나머지는 UI가 알아서 처리함(접기/펼치기). 그러니까 LLM이 계속 이 태그를 써서 응답하게 만드는 게 핵심임. Long 태그 안에도 {short|long}이 들어가는 경우가 많아서 가끔은 여러 층으로 나뉘기도 하는데 이게 꽤 괜찮음. 얼마나 잘 작동하느냐는 순전히 LLM이 이 응답 스타일을 얼마나 잘 유지하느냐에 달렸음. GPT랑 Claude 둘 다 테스트해 봤는데 내 생각엔 둘 다 잘 작동함. 모델은 항상 두 버전 다 보고 있고, Pi에서 사용자한테만 접혀서 보이는 거임. 클릭할 때마다 LLM을 따로 호출하는 건 아님.

원문r/PiCodingAgent