JetBrains는 klibs.io 플랫폼을 확장해 4,200개 이상의 Kotlin Multiplatform 프로젝트를 포함하고, 라이브러리 검색 기능과 AI 기반 소프트웨어 개발 도구와의 새로운 통합 기능을 개선했다고 발표했습니다. 이 플랫폼을 통해 개발자는 브라우저에서 라이브러리 데이터를 검색할 수 있으며, 프로그래밍 에이전트는 코드 작업 중 구조화되고 최신 상태인 정보에 접근할 수 있습니다.
klibs.io는 2024년 12월, 사용 사례와 대상 플랫폼에 적합한 Kotlin Multiplatform 라이브러리를 개발자가 찾을 수 있도록 돕기 위해 출시되었습니다. 이후 GitHub와 Maven Central의 데이터를 한곳에 모으는 카탈로그로 발전했으며, 애플리케이션이나 코드베이스에 프로젝트를 추가하기 전에 평가하는 데 필요한 정보도 포함합니다.
더 폭넓은 검색과 명확해진 라이브러리 비교
이 플랫폼의 검색 기능은 단일 키워드 일치에만 국한되지 않습니다. 사용자는 여러 용어를 입력하고 Android, iOS, JVM, JavaScript, Wasm을 비롯해 지원되는 플랫폼과 대상에 따라 결과를 필터링할 수 있습니다. 또한 Compose UI, 로컬 저장소, 네트워킹, 의존성 주입과 같은 엄선된 카테고리를 탐색할 수 있습니다.
검색 결과는 관련성, GitHub 별 수 또는 해당 라이브러리에 의존하는 프로젝트 수에 따라 정렬할 수 있습니다. 프로젝트 페이지에는 설명, 태그, README 파일 내용, 지원 플랫폼, 패키지 버전, 의존성 수, 라이선스 정보 및 프로젝트 활동이 종합적으로 표시됩니다.
소스의 메타데이터가 불완전한 경우 klibs.io는 대규모 언어 모델을 사용해 설명과 태그를 개선합니다. JetBrains에 따르면 이는 프로젝트의 검색 가능성을 높이며, 카탈로그에는 핵심 소스 데이터가 계속 유지됩니다.
개발자에게 실제로 달라지는 점은 무엇인가?
이러한 기능은 GitHub 저장소, 패키지 레지스트리 및 기타 출처에서 라이브러리 세부 정보를 개별적으로 수집해야 할 필요성을 줄여 줍니다. 개발자는 일반적인 검색 결과나 라이브러리 이름에만 의존하는 대신, 의존성 추가를 결정하기 전에 대상 플랫폼과의 호환성, 게시된 버전, 활동 및 라이선스 정보를 비교할 수 있습니다.
프로그래밍 에이전트의 도움을 받아 코드를 작성하는 중에 라이브러리를 선택할 때 이러한 정보는 더욱 중요해집니다. 오래된 학습 데이터나 일반적인 웹 검색에 의존하면 최신 버전이 아니거나 필요한 대상을 지원하지 않는 라이브러리가 제안될 수 있기 때문입니다.
klibs.io와 AI 워크플로의 통합
klibs.io MCP 서버를 사용하면 프로그래밍 에이전트가 플랫폼과 대상에 따라 Kotlin Multiplatform 프로젝트를 검색하고, klibs.io 색인에서 게시된 패키지의 최신 버전을 직접 가져올 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Kotlin Multiplatform Libraries expert skill이라는 전문 스킬을 제공하며, 여기에는 라이브러리 검색 및 비교, 특정 사용 사례에 적합한 옵션 제안, 플랫폼 지원 여부 확인, 업데이트된 안정 버전과 의존성 좌표 검색을 위한 지침이 포함되어 있습니다.
JetBrains는 klibs.io를 연결한 경우와 연결하지 않은 경우의 에이전트 출력에 대한 평가 결과도 프로젝트 저장소에 공개했습니다. 통합 가이드에는 설정 단계와 AGENTS.md 파일에 삽입할 수 있는 제안 문단이 포함되어 있습니다. 이를 통해 KMP 라이브러리 정보 사용과 관련된 지침을 코드 가까이에 유지하고, AI 도구가 이를 일관되게 따르도록 할 수 있습니다.
오픈 소스 프로젝트이며 커뮤니티 기여에 의존
JetBrains는 라이브러리 사용자와 작성자에게 카탈로그 개선에 참여해 달라고 요청하고 있습니다. 사용자는 검색, 카테고리 및 필터를 사용해 볼 수 있으며, 프로젝트 소유자는 프로젝트 페이지의 Suggest an edit 옵션과 GitHub를 통해 설명 및 태그 수정 사항을 제안할 수 있습니다. 또한 이슈 트래커를 통해 오류, 누락된 라이브러리 또는 잘못된 데이터를 신고하거나 오픈 소스 프로젝트에 직접 기여할 수 있으며, Kotlin Slack의 #klibs-io 채널에서 의견을 공유할 수도 있습니다.