상위 5개 에이전트 코딩 CLI 도구
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# 소개
현재 MLOps 및 바이브 코딩 프로젝트에 사용할 도구를 결정하려고 합니다. 새로운 VS Code 확장 또는 명령줄 인터페이스(CLI) 앱이 매일 출시되어 터미널 벤치마크에서 선두를 달리거나 코딩 순위표에서 1위를 차지한다고 주장하고 있습니다. 이 공간에는 소음이 너무 많아서 다양한 Agentic Coding CLI 도구에 대한 개인적인 경험과 내가 좋아하는 점을 공유하기 위해 이 기사를 작성하지 않을 수 없습니다. 제 개인적인 경험이므로 다른 분들과 다를 수 있다는 점 참고 부탁드립니다.
또한 아래에 언급된 모든 CLI 도구에는 다음이 필요합니다. Node.js따라서 테스트하기 전에 설치하는 것이 가장 좋습니다. 또한 이러한 도구를 사용하기 위해 터미널에 입력해야 하는 설치 명령도 포함되어 있습니다.
# 1. 클로드 코드
클로드 코드 바이브 코딩 및 전반적인 전문 개발 프로젝트를 위한 최고의 도구입니다. 토큰 기반 사용을 위해 Anthropic API 키를 연결하거나 구독 기반 사용을 위해 Claude 구독을 연결할 수 있습니다.
저는 API와 함께 Claude Code를 사용해 왔으며 지금까지 정말 잘 작동했습니다. 그런데 최근에 알게 된 사실은 GLM 4.6 코딩 계획 GLM 4.6에서 Claude Code를 사용하기 시작했습니다. 즉, 로컬 AI 모델을 포함한 모든 AI 모델 공급자를 사용하도록 Claude 코드를 수정할 수 있습니다.
시작하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하기만 하면 됩니다.
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Claude Code의 가장 좋은 점은 문제를 수정하거나 구성요소를 구축하도록 요청하면 지침을 따르고 짧은 응답을 제공한다는 것입니다. 이로 인해 오류율이 낮아지고 도구 및 터미널 명령을 호출하는 데 매우 능숙합니다.
Claude Code는 코드에 대해 질문하고 IDE 내에서 직접 수정할 수 있는 VS Code 확장도 함께 제공되므로 일상 작업을 위한 주요 도구입니다. 흥미로운 프로젝트를 만들고 싶어하는 전문가와 애호가 모두에게 적합합니다.
# 2. 오픈코드
에 대한 의견 오픈코드 나뉘어져 있습니다; 어떤 사람들은 그것을 좋아하지만 다른 사람들은 그것을 싫어합니다. OpenCode는 Claude Code의 진정한 오픈 소스 대안입니다. 이를 통해 모든 모델을 실행할 수 있고 거의 모든 AI 모델 제공자를 지원하므로 복잡한 구성 없이 설정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 사용하여 새 모델을 테스트하고, MCP를 평가하고, 사용자 지정 에이전트를 구축합니다.
하드코어 코더이거나 전문 개발자라면 OpenCode를 미시적 수준에서 수정하고 개선하는 데 사용할 수 있는 광범위한 사용자 정의 옵션을 높이 평가할 것입니다. 통제된 환경에서 보안, 디자인, 기능 및 전반적인 프로젝트 관리를 제어할 수 있습니다.
시작하려면 터미널을 열고 다음 명령을 입력하십시오.
npm install -g opencode-ai@latest
OpenCode에서 제공하는 무료 모델을 탐색하고 openrouter.ai 액세스를 통해 다양한 모델에 연결할 수도 있습니다.
저는 GLM Coding 플랜과 MiniMax-2 플랜으로 OpenCode를 사용해 왔습니다. 둘 다 내 요구 사항에 효과적이었고 웹 사이트와 앱의 UI를 구축하는 데 OpenCode를 사용합니다.
메모: Windows를 사용하는 경우 다음을 사용해 보세요. 기민함 최고의 경험을 위한 터미널.
# 3. 드로이드
드로이드 by Factory는 터미널 벤치 상단에 있는 놀라운 AI 코딩 도구입니다. 즉, 코드의 로컬 문제를 해결하는 데 정말 능숙합니다. 저는 Docker 로그를 읽고, Docker 명령을 반환하고, 문제를 자동으로 수정할 수 있기 때문에 문제를 디버깅하고 해결하는 데 사용해 왔습니다.
제가 가장 좋아하는 점은 계정을 만들 때 무료로 사용할 수 있다는 것입니다. 즉, 최신 Claude 및 OpenAI 모델에 액세스하는 데 도움이 되는 한 달 동안의 전문적인 평가판 계획을 얻을 수 있다는 의미입니다. 평가판이 만료될 때까지 매일 사용하고 있습니다. 나는 그것을 좋아한다; 이는 간단하고 개발자가 많이 유지 관리합니다.
시작하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.
curl -fsSL | sh
명령 실행, 디버깅, 빌드 및 코딩 설정 자동화의 정확성을 찾고 있다면 Droid로 시작하는 것이 좋습니다. 유일한 단점은 맞춤형 모델이나 외부 AI 모델 공급자와 잘 작동하지 않는다는 것입니다. 아마도 백엔드에서는 Droid를 최대한 활용하도록 모델을 최적화했을 것입니다.
# 4. 코덱스 CLI
나는 최근에 openai/코덱스 CLI를 ChatGPT 계획과 함께 사용할 수 있다는 것을 몰랐습니다. ChatGPT 계획은 VS Code 확장, 에이전트 코딩용 터미널 CLI 도구 및 클라우드 기반 에이전트 워크플로에 액세스할 수 있을 때 훨씬 더 가치가 있습니다. 20달러 ChatGPT 구독 비용을 지불하지 않으려는 경우에도 OpenAI Developer API와 함께 사용할 수 있습니다.
더 좋은 점은 GLM 또는 Minimax 모델도 사용하도록 구성 파일을 수정할 수 있다는 것입니다. 완전히 사용자 정의할 수 있지만 특정 태그를 이해하지 못하거나 잘못된 도구를 호출하는 경우 외부 API 사용 경험이 크게 저하될 수 있습니다. 따라서 ChatGPT 구독과 함께 사용하는 것이 좋습니다.
시작하려면 터미널에 다음 명령을 입력하고 지침을 따르십시오.
npm install -g @openai/codex
저는 이 도구가 최신 OpenAI Codex 및 GPT-5 모델에 액세스할 수 있는 거의 무료 도구이기 때문에 사용하기 시작했습니다. Claude Code와 Droid 이후에도 프로젝트에 계속 사용할 것 같습니다. 곧 Agentic CLI 도구에 대한 다음 업데이트를 기대해 주세요.
# 5. 제미니 CLI
Google은 오픈소스 Agentic CLI를 출시했습니다. google-gemini/gemini-cliOpenAI 및 Microsoft Copilot과 유사합니다. 완전히 사용자 정의가 가능하지만 설정하고 그로부터 가치를 도출하는 동안 많은 문제에 직면했습니다. 실수로 Gemini 2.5 pro 모델을 사용하는 경우 단 한 번의 메시지만으로 무료 요금제 한도가 소모됩니다. 따라서 저는 주로 테스트 목적으로만 Gemini CLI를 사용합니다.
제가 직면한 또 다른 문제는 사용자 정의가 가능함에도 불구하고 MCP, 에이전트 또는 기타 도구를 효과적으로 설정할 수 없다는 것입니다. 저는 타사 도구에 의존하는 대신 이러한 내장 기능을 사용하도록 권장하는 Google 서비스 도구가 이미 제공된다는 것을 깨달았습니다.
Gemini CLI 사용을 시작하려면 터미널에 다음 명령을 입력하십시오:
npm install -g @google/gemini-cli
가장 좋은 점은 무료 요금제가 기본 요구 사항을 충족하므로 Gemini CLI 도구에 무료로 액세스할 수 있다는 것입니다. 자동으로 갱신되므로 한도에 도달하면 다음 날 다시 시작할 수 있습니다. 무료이지만 번거로움도 따릅니다. 이것이 마지막에 나열된 이유입니다. 하지만 그 인기와 무료 사용으로 인해 목록에 포함하기로 결정했습니다.
# TL;DR
요약을 읽기 위해 아래로 스크롤하는 사람들을 위해:
- 클로드 코드 최고입니다; 그것을 주요 도구로 사용하십시오
- 오픈코드 생산성과 가치를 극대화하기 위해 작업 흐름을 조정하는 것을 좋아한다면 놀라운 일입니다.
- 드로이드 개발자 경험을 디버깅하고 자동화하는 데 정말 능숙합니다.
- 코덱스 CLI 개선되고 있으며 이제 ChatGPT 계획을 사용하여 로컬과 클라우드에서 모두 구축할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.
- 제미니 CLI 제한된 무료 요금제 때문에 인기가 있지만, 시간을 낭비하고 가치를 거의 얻지 못할 수 있으므로 사용하지 않는 것이 좋습니다.
다른 AI 코딩 CLI 도구도 있지만 여기에 포함할 만큼 성숙하거나 대중적이지 않습니다. 위에 언급된 모든 CLI 도구는 WSL(Linux용 Windows 하위 시스템)이 없어도 Windows에서 완벽하게 작동합니다. 따라서 위의 명령을 입력하여 에이전트 코딩의 새로운 시대를 경험해보세요.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.
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