블록(.lnb)

블록 번들은 이름이 .lnb로 끝나는 폴더로, 트리에서는 하나의 항목으로 취급됩니다(더블 클릭으로 열기). 각 블록은 디스크의 실제 파일이며, 순서는 번들 루트의 blocks.json에 저장됩니다. 코드나 텍스트 셀을 쌓아 올린 노트북처럼 동작합니다. Jupyter 노트북은 이렇게 들어옵니다. 트리에서 .ipynb를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 블록으로 가져오기 (.lnb)를 선택하세요. 각 셀은 실제 파일이 되고 — 버전 관리와 검색이 가능합니다 — .ipynb는 원래 자리에 남습니다. 가져오기는 변환이 아니기 때문입니다. 노트북에 저장된 출력은 함께 오지 않습니다. 여기서 셀을 실행하면 시각과 명령이 포함된 진짜 결과가 생깁니다. blocks.json을 읽을 수 없으면(Git 충돌이나 중단된 쓰기) 노트북은 경고하고 그 파일을 다시 쓰지 않습니다. 고칠 때까지 순서, 연결, 세션은 저장되지 않습니다.

셀, 노트북 막대, 단축키

각 셀에는 이름, 유형 버튼(markdown, python, javascript, sql, shell, powershell, bat, r, julia, http, ia, mermaid, latex 및 텍스트 유형), 그리고 복사, 삽입(클릭: 아래에, 화살표: 위에와 복제), 삭제, 위아래 이동, 실행(화살표는 여기까지 실행을 제공) 버튼이 있습니다. 새 셀은 이웃 셀의 유형을 물려받습니다. 오른쪽 버튼은 셀을 접어 머리글에 첫 줄만 남기고, 카운터 [n]은 이번 세션에서 셀이 실행된 순서를 보여 줍니다. 노트북은 트리(새로 만들기) 또는 파일 → 새로 만들기에서 만듭니다.

위쪽의 노트북 막대는 노트북 전체에 작용합니다. 모두 실행은 코드 셀을 순서대로 실행하고, 중지는 실행 중인 셀을 중단하고 대기열을 비웁니다(그 실행은 종료 코드 -1로 기록에 남습니다). 출력 지우기는 아무것도 삭제하지 않고 패널을 닫으며, 더 보기 메뉴는 노트북을 내보내고 기록을 삭제합니다. blocks.json의 timeoutSec 키는 셀당 제한 시간입니다(기본값 0은 제한 없음).

셀에 포커스가 있을 때의 단축키: Ctrl+Enter는 실행하고 머무르고, Shift+Enter는 실행하고 다음 셀로 이동하며(마지막 셀에서는 새 셀을 만듭니다), Alt+Enter는 실행하고 바로 아래에 셀을 삽입합니다. 텍스트 셀에서 실행은 렌더링을 뜻합니다. 내용이 있으면 렌더링된 상태로 열리고, 더블 클릭(또는 그 위에서 Enter)으로 편집으로 돌아갑니다.

저장되는 결과, 첨부, 기록

결과는 저장됩니다(실험 노트처럼). 실행이 끝나면 각 실행은 번들 안의 saida/<셀>/에 있는 .md 파일이 됩니다 — 시각, 종료 코드, 소요 시간, 명령, 그리고 출력 자체를 담습니다. Markdown이므로 어떤 편집기에서도 읽을 수 있고, 노트북과 함께 Git으로 버전 관리할 수 있으며, 노트 검색으로 찾을 수 있습니다. 번들을 다시 열면 패널 위에 마지막 실행 띠가 돌아옵니다. 클릭하면 다시 실행하지 않고 결과를 볼 수 있습니다.

첨부: 각 실행은 .md 옆에 자기 폴더를 가지며, 그 경로는 환경 변수 LN_RUN_DIR로 프로그램에 전달됩니다. 셀이 거기에 쓴 것 — matplotlib 그래프, CSV — 은 출력 아래에 나타나고(이미지는 그려지고, 나머지는 폴더로 가는 링크로), 기록 파일에 나열됩니다. 이미 Markdown인 출력(SELECT의 표, AI의 답변, 다이어그램)은 렌더링된 상태로 열립니다. 띠의 텍스트/렌더링 버튼으로 전환합니다.

기록: 그 띠 옆의 기록 버튼은 해당 셀의 이전 실행(시각과 종료 코드)을 나열합니다 — 같은 셀이 시간에 따라 무엇을 돌려주었는지 비교하기에 좋습니다. 셀당 최근 10개를 보관합니다. 바꾸려면 번들의 blocks.json에서 historyLimit 키를 편집하세요(0은 저장을 끄며, 첨부도 함께 꺼집니다). 너무 큰 출력은 잘립니다(파일에 truncated: true라고 적힙니다). 셀의 이름을 바꾸거나 유형을 바꾸면 기록이 함께 옮겨지고, 셀을 삭제하면 기록은 휴지통으로 갑니다.

지속 세션

기본적으로 각 셀은 새 프로세스입니다. 한 셀이 정의한 것을 다음 셀은 보지 못합니다. 지속 세션을 켜면(막대의 세션 버튼, blocks.json의 session 키) Python, JavaScript, shell, PowerShell 셀은 실행 사이에도 살아 있는 프로세스에서 실행됩니다 — 한 셀의 변수, 함수, 임포트가 Jupyter처럼 다음 셀에서도 유효합니다. Python에서는 셀이 끝날 때 열려 있는 matplotlib 그림이 첨부 폴더에 자동으로 저장됩니다. 세션 다시 시작은 모든 것을 잊고, 중지도 마찬가지입니다. 중단한다는 것은 프로세스를 끝내는 것이기 때문입니다. JavaScript에서는 var로 선언하세요(또는 선언 없이). 최상위의 let, const, class는 다시 선언할 수 없습니다 — 같은 셀을 다시 실행해도 마찬가지입니다.

SQL 셀

연결을 지정하지 않으면 sql 셀은 노트북 자체의 DuckDB에서 실행됩니다(메모리). 한 셀에서 만든 표는 다음 셀에서도 유효하고, read_csv('data/sales.csv')는 노트북 폴더의 파일을 읽습니다 — 데이터는 하위 폴더에 두세요. 노트북 폴더에 그냥 둔 파일은 모두 셀이 됩니다. 진짜 데이터베이스를 쓰려면 연결 띠(작업 공간의 연결을 나열합니다)에서 노트북을 .lnc 연결로 향하게 하세요. 셀은 연결 패널과 같은 연결로 데이터베이스에서 실행됩니다 — 기억된 비밀번호, SSH 터널, .lnc 다시 읽기, 그리고 모든 쓰기 전의 프로덕션 확인입니다. SELECT의 결과는 출력 파일의 표가 되고, INSERT/UPDATE 등은 바뀐 행 수를 보고하며, 오류는 스크립트를 중단하고 실패한 문장을 기록합니다. 쿼리당 최대 100행을 가져옵니다(blocks.json의 sqlMaxRows, 더 있으면 파일이 알립니다).

@set name = value는 노트북 범위의 변수를 정의하고, :name(또는 ?)은 SQL 편집기에서처럼 실행 시 묻는 매개변수입니다. 마지막 SELECT는 첨부 폴더에 resultado.csv도 쓰고(표와 같은 행, sqlMaxRows까지), 다음 셀들은 그 경로를 LN_LAST_SQL로 받습니다 — Python에서는 pd.read_csv(os.environ["LN_LAST_SQL"]). 연결은 blocks.json에 상대 경로로 저장됩니다. 번들 안에 둔 .lnc는 설정으로 취급되며 셀이 되지 않습니다.

HTTP, AI, Mermaid, LaTeX

네 가지 유형은 인터프리터 없이 LightNote 자체가 실행합니다. http 셀은 API 테스터와 같은 실행기로 실행되는 .lnh 테스트입니다(보고서는 기록으로. 환경은 blocks.json의 httpEnv 키가 가리키는 것이며, 요청이 보내는 파일은 작업 공간 안에 있어야 합니다). ai 셀은 노트북 컨텍스트 — 이전 셀들의 소스와 각각의 마지막 출력, 단 자격 증명을 담을 수 있는 http 셀은 제외 — 와 함께 프롬프트를 기본 어시스턴트에 보내고, 답변은 렌더링되어 도착합니다. mermaid 셀과 latex 셀은 다이어그램이나 수식을 그려 첨부의 이미지로 만듭니다. 중지는 앞의 두 가지를 취소합니다.

노트북 내보내기

막대의 더 보기 메뉴는 노트북 전체를 내보냅니다. Markdown으로(텍스트 셀은 그대로, 코드는 언어가 붙은 펜스로, 마지막 출력은 바로 아래에, 이미지는 링크로) 또는 Jupyter 노트북으로(.ipynb, 각 셀의 마지막 출력과 포함된 이미지와 함께. 다른 언어의 셀에는 VS Code가 읽는 표시가 붙습니다). 공유용 사본입니다 — 노트북은 여전히 폴더입니다.