텍스트 개선

팝오버 버튼을 누르면 createImproveTextJobAction가 호출됩니다. 작업은 선택을 검증하고, 세션 식별자가 존재하는지 확인하며, Tauri를 통해 Rust 명령 improve_text_command를 호출합니다. 명령은 원본 텍스트를 포함하는 TextImprovementPayload를 빌드하고 활성 세션에 대한 백그라운드 작업을 대기열에 넣습니다.

백엔드에서 TextImprovementProcessor는 text_improvement 작업에 대해 구성된 모델을 해결하고, 선택을 XML 태그로 래핑하며, 스트리밍 없이 LlmTaskRunner를 통해 요청을 실행합니다. 모델 응답이 반환되면 UI에 개선된 텍스트를 다시 내보내기 전에 토큰 사용량, 비용 및 시스템 프롬프트 템플릿을 기록합니다. 기본 구성은 Claude Sonnet 4 및 Gemini 2.5 Flash를 승인된 모델로 제공하며, 온도 0.7에서 4,096개의 토큰으로 제한됩니다.

백그라운드 작업 사이드바는 작업 메타데이터에 원본 텍스트를 기록하므로 다시 작성된 복사본과 함께 전송된 내용을 검토할 수 있습니다. 작업이 실행되는 동안 선택이 변경되면 프로바이더는 수동 편집을 덮어쓰지 않도록 텍스트 교체를 건너뜁니다.

음성 녹음은 useVoiceTranscription 훅을 사용합니다. 프로젝트별 전사 기본값을 로드하고, 마이크 액세스를 요청하며, 작업 설명 또는 터미널 받아쓰기 버퍼 내의 커서에 전사를 삽입합니다. 삽입된 텍스트는 즉시 강조 표시되어 동일한 개선 팝오버를 통해 전달할 수 있으며, 원본 전사 작업 식별자는 감사를 위해 개선 페이로드와 함께 저장됩니다.

언어, 모델 및 온도 기본 설정은 프로젝트 수준에서 지속되므로 팀이 복사본을 개선하기 전에 일관된 전사 품질을 얻습니다. 무음 감지는 잘못된 오디오 레벨에 대해 경고하며, 10분 제한은 대용량 페이로드로 개선 작업을 차단하는 대규모 녹음을 방지합니다.

화면 녹화는 비디오 분석 대화 상자를 통과하며, 이는 Gemini 비디오 분석 작업에 요청을 보내기 전에 의미론적 XML 태그로 래핑된 선택적 프롬프트 블록과 함께 현재 작업 설명을 결합합니다. 녹화 중 받아쓴 모든 메모는 분석이 완료되면 텍스트로 사용할 수 있으므로 결과 요약을 개선 팝오버를 통해 다시 공급하여 계획 전에 지침을 강화할 수 있습니다.

비디오 작업에는 프레임 속도 제어, 오디오 캡처 토글 및 비용 보고가 포함됩니다. 결과는 텍스트 개선과 동일한 백그라운드 작업 사이드바에 나타나 모든 프롬프트 준비 아티팩트를 한 곳에 보관합니다.