AI 에이전트를 위한 5~33% 더 저렴한 코드 검색 도구(sweet-search)를 만들었습니다
I made a 5-33% cheaper code search tool for AI agents (sweet-search)
핵심 요약
AI 에이전트의 코드 검색 효율을 높여 비용을 절감하는 로컬 도구 sweet-search를 소개합니다.
- 비용 절감 — 벤치마크 결과 기존 대비 5~33% 저렴한 에이전트 실행 가능
- 기술적 특징 — Rust 기반의 로컬 실행, 하이브리드 검색 및 고속 grep 도구 포함
- 벤치마크 검증 — 200개의 SWE-rebench 태스크를 통해 성능 및 비용 효율성 입증
- 사용자 반응 — 영상 제작 방식과 도구의 성능에 대한 긍정적인 관심 집중
안녕 얘들아!
지난 1년 동안 거의 삽질만 하면서 보냈는데, 그 결과물로 sweet-search를 만들었어. AI 에이전트(Claude Code, Codex, opencode 등)를 위한 로컬 코드 검색 도구야.
sweet-search가 뭐 하는 놈이냐고?
sweet-search는 네 저장소를 인덱싱하고(자동으로 유지보수도 됨) 에이전트한테 6개의 코드 검색 툴을 쥐여주는 녀석이야.
벤치마크 결과(SWE-rebench 태스크 200개, 하네스+모델 조합 5개):
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비용 5~33% 절감 (자세한 건 GitHub 참고)
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해결한 태스크 수 동일: 481 vs 481 (총 1000개 중)
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Opus 5.5 & Sol 6.1 (허접한 모델들 아님)
기술적인 부분:
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Rust 코어, OS-CPU 조합에 맞는 네이티브 바이너리
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커스텀 MaxSim 및 ANN (메타의 FAISS 같은 경쟁사보다 파레토 효율 면에서 전반적으로 우위)
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ss-grep (커스텀 grep 툴 - ripgrep보다 엔드투엔드 속도 2.46배 빠름, 검색 결과 커스텀 랭킹 지원)
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임베딩 및 레이트 인터랙션 모델을 위한 커스텀 어텐션 레이어 (인덱싱 시 GPU 가속용)
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100% 로컬
GitHub: https://github.com/mrsladoje/sweet-search
다들 어떻게 생각하는지 궁금하다 :)
