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This update clearly highlights a shift toward becoming a 'web framework for AI agents.' A host of features have been added, which will be especially useful for those using tools like Cursor or Claude Code.\n\nThe most interesting part is the official implementation of the AGENTS.md specification. When you create a project using create-next-app, this file is generated automatically. When the dev server starts and detects an AI agent, it prompts the agent to read the framework documentation specific to its current version, which is stored locally in the node_modules/next/dist/docs/ path. According to internal evaluations by Vercel, providing the local documentation directly like this—rather than having the agent call a search tool—drastically reduces errors and achieves a 100% success rate. haha\n\nThe next-devtools-mcp feature is also quite compelling, as it allows you to connect the dev server directly to your agent. You can have the agent read error logs and look up the routing map to debug issues autonomously. The setup is surprisingly simple, too. Just copy the settings below into your local or global .mcp.json file, and you're good to go.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"next-devtools\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"next-devtools-mcp@latest\"]\n }\n }\n}\n\nOn top of that, with the existing next-browser CLI being integrated into the agent-browser library, agents can now directly utilize headless Chrome and the React DevTools. You can run the npx skills add vercel-labs/next-browser command in your terminal and have the agent inspect the React component tree to find the root cause of errors. It feels like the developer experience is going to be incredibly smooth since you won't have to manually paste code snippets into your agent one by one anymore~ haha","先日公開されたNext.js 16.3のプレビュー情報をご覧になりましたか？今回のアップデートは、「AIエージェントのためのWebフレームワーク」という方向性が非常に明確になっています。特にCursorやClaude Codeなどのツールを利用している方にとって、非常に便利な機能が多数追加されました。\n\n最も興味深いのは、AGENTS.mdの規格が公式に活用され始めたことです。create-next-appでプロジェクトを作成すると、このファイルが自動的に生成されます。開発サーバーを起動した際、AIエージェントが検知されると、node_modules/next/dist/docs/ディレクトリにあるそのバージョン固有のフレームワークドキュメントを読み込むよう誘導されます。Vercelの内部評価によると、エージェントが必要な時に検索ツールを呼び出させるよりも、このようにローカルドキュメントを直接提供する手法の方が誤作動を大幅に減らし、成功率100%を達成できたとのことです。\n\nさらに、開発サーバーの内部をエージェントに直接接続できる「next-devtools-mcp」機能も非常に魅力的です。エージェントがエラーログを読み込み、ルーティングマップを参照して自律的にデバッグを行うことができます。設定も非常に簡単で、ローカルやグローバルにある.mcp.jsonファイルに以下の設定をコピーするだけで準備は完了です。\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"next-devtools\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"next-devtools-mcp@latest\"]\n }\n }\n}\n\nこれに加えて、従来のnext-browser CLIがagent-browserライブラリに統合されたことで、エージェントがヘッドレスChromeやReact Developer Toolsを直接操作できるようになりました。エラーの原因特定のためにターミナルで「npx skills add vercel-labs/next-browser」を実行し、エージェントにReactコンポーネントツリーを解析させるといったことも可能です。わざわざコードを一つずつエージェントにコピー＆ペーストする必要がなくなるため、開発体験が非常に快適になりそうです。","최근 공개된 Next.js 16.3 프리뷰 소식 보셨나요? 이번 업데이트는 그야말로 'AI 에이전트를 위한 웹 프레임워크'라는 방향성이 아주 뚜렷하게 느껴지네요. 특히 Cursor나 Claude Code 같은 도구를 쓰시는 분들에게 유용한 기능들이 대거 추가되었습니다.\n\n가장 흥미로운 점은 AGENTS.md 규격을 공식적으로 활용하기 시작했다는 겁니다. create-next-app으로 프로젝트를 만들면 자동으로 이 파일이 생성되는데요. 개발 서버를 켤 때 AI 에이전트가 탐지되면, node_modules/next/dist/docs/ 경로에 로컬로 담겨 있는 정확한 버전의 프레임워크 문서를 먼저 읽도록 유도합니다. Vercel 내부 평가에 따르면, 에이전트가 필요할 때 검색 도구를 호출하게 만드는 것보다 이렇게 로컬 문서를 바로 쥐어주는 방식이 훨씬 오동작을 줄여주어 100%의 성공률을 보였다고 하네요 ㅎㅎ\n\n여기에 개발 서버 내부를 에이전트에게 통째로 연결해 주는 next-devtools-mcp 기능도 아주 매력적입니다. 에이전트가 에러 로그를 읽고 라우팅 맵을 조회해 알아서 문제를 디버깅하게 만들 수 있어요. 설정도 생각보다 아주 간단합니다. 로컬이나 글로벌 .mcp.json 파일에 아래 설정을 복사해 넣기만 하면 준비 끝입니다.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"next-devtools\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"next-devtools-mcp@latest\"]\n }\n }\n}\n\n여기에 덧붙여 기존 next-browser CLI가 agent-browser 라이브러리로 통합되면서, 에이전트가 헤드리스 크롬과 리액트 개발자 도구까지 직접 활용할 수 있게 되었습니다. 에러 원인을 찾기 위해 터미널에 npx skills add vercel-labs/next-browser 명령어를 입력하고 에이전트에게 React 컴포넌트 트리를 뜯어보라고 시킬 수도 있죠. 번거롭게 코드를 하나하나 에이전트에게 직접 붙여넣지 않아도 되니 개발 경험이 정말 쾌적해질 것 같습니다~ ㅎㅎ",{"_1685":6665,"_1686":6666,"_1596":6667},"Have you seen the recent news about the Next.js 16.3 preview? This update clearly highlights a shift toward becoming a 'web framework for AI agents.' A host of features have been added, which will be especially useful fo…","先日公開されたNext.js 16.3のプレビュー情報をご覧になりましたか？今回のアップデートは、「AIエージェントのためのWebフレームワーク」という方向性が非常に明確になっています。特にCursorやClaude Codeなどのツールを利用している方にとって、非常に便利な機能が多数追加されました。最も興味深いのは、AGENTS.mdの規格が公式に活用され始めたことです。create-next-appでプロジェクトを作成すると、この…","최근 공개된 Next.js 16.3 프리뷰 소식 보셨나요? 이번 업데이트는 그야말로 'AI 에이전트를 위한 웹 프레임워크'라는 방향성이 아주 뚜렷하게 느껴지네요. 특히 Cursor나 Claude Code 같은 도구를 쓰시는 분들에게 유용한 기능들이 대거 추가되었습니다. 가장 흥미로운 점은 AGENTS.md 규격을 공식적으로 활용하기 시작했다는 겁니다. create-next-app으로 프로젝트…",[6669],"product-launch",[6671,2763,6672,1666,6673,6674],"next-js","agents-md","claude-code","agent-browser",[],"2026-07-19T20:41:37.392Z","2026-07-19T20:41:37.111Z","2026-07-19T20:42:15.247Z","2026-07-19T20:42:15.238Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":6681},{"_1694":6682},{"_1696":6683,"_1701":1702,"_1703":6684,"_1713":6685,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":6686,"_1720":6687,"_1725":6688,"_1730":6689},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":6691,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":6694},{"_616":6692,"_11":6693},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":6695},{"_1696":6696,"_1701":1702,"_1703":6697,"_1713":6698,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":6699,"_1720":6700,"_1725":6701,"_1730":6702},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":6704,"_2358":6646,"_2359":6705,"_2616":6781,"_2713":6801,"_2715":6802,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":6804,"_2280":6805,"_2287":-5},"cmrs9h10d014d10r22kh55o55",{"_893":6706,"_1701":1702},[6707,6712,6715,6735,6738,6753,6756,6759,6762],{"_925":6708,"_2218":2369,"_2370":6709},"e571bc69-bd3f-4770-86b3-7d4ce11e23b2",[6710],{"_2378":6711,"_2218":2378},"최근 공개된 Next.js 16.3 프리뷰 소식 보셨나요? 이번 업데이트는 그야말로 'AI 에이전트를 위한 웹 프레임워크'라는 방향성이 아주 뚜렷하게 느껴지네요. 특히 Cursor나 Claude Code 같은 도구를 쓰시는 분들에게 유용한 기능들이 대거 추가되었습니다.",{"_925":6713,"_2218":2369,"_2370":6714},"8f01b5d5-3b3d-4f39-b23e-820f02f021bb",[],{"_925":6716,"_2218":2369,"_2370":6717},"df872ce9-135a-4e17-9cbc-365869e98cf0",[6718,6720,6723,6725,6728,6730,6733],{"_2378":6719,"_2218":2378},"가장 흥미로운 점은 ",{"_2378":6721,"_2218":2378,"_2405":6722},"AGENTS.md",{"_2407":2408},{"_2378":6724,"_2218":2378}," 규격을 공식적으로 활용하기 시작했다는 겁니다. 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You can run the npx skills add vercel-labs/next-browser command in your terminal and have the agent inspect the React component tree to find the root cause of errors. It feels like the developer experience is going to be incredibly smooth since you won't have to manually paste code snippets into your agent one by one anymore~ haha","これに加えて、従来のnext-browser CLIがagent-browserライブラリに統合されたことで、エージェントがヘッドレスChromeやReact Developer Toolsを直接操作できるようになりました。エラーの原因特定のためにターミナルで「npx skills add vercel-labs/next-browser」を実行し、エージェントにReactコンポーネントツリーを解析させるといったことも可能です。わざわざコードを一つずつエージェントにコピー＆ペーストする必要がなくなるため、開発体験が非常に快適になりそうです。","여기에 덧붙여 기존 next-browser CLI가 agent-browser 라이브러리로 통합되면서, 에이전트가 헤드리스 크롬과 리액트 개발자 도구까지 직접 활용할 수 있게 되었습니다. 에러 원인을 찾기 위해 터미널에 npx skills add vercel-labs/next-browser 명령어를 입력하고 에이전트에게 React 컴포넌트 트리를 뜯어보라고 시킬 수도 있죠. 번거롭게 코드를 하나하나 에이전트에게 직접 붙여넣지 않아도 되니 개발 경험이 정말 쾌적해질 것 같습니다~ ㅎㅎ",{"_2370":6788},{"_1685":6789,"_1686":6790,"_1596":6791},"The most interesting part is the official implementation of the AGENTS.md specification. When you create a project using create-next-app, this file is generated automatically. 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Vercel 내부 평가에 따르면, 에이전트가 필요할 때 검색 도구를 호출하게 만드는 것보다 이렇게 로컬 문서를 바로 쥐어주는 방식이 훨씬 오동작을 줄여주어 100%의 성공률을 보였다고 하네요 ㅎㅎ",{"_2370":6793},{"_1685":6794,"_1686":6795,"_1596":6711},"Have you seen the recent news about the Next.js 16.3 preview? This update clearly highlights a shift toward becoming a 'web framework for AI agents.' A host of features have been added, which will be especially useful for those using tools like Cursor or Claude Code.","先日公開されたNext.js 16.3のプレビュー情報をご覧になりましたか？今回のアップデートは、「AIエージェントのためのWebフレームワーク」という方向性が非常に明確になっています。特にCursorやClaude Codeなどのツールを利用している方にとって、非常に便利な機能が多数追加されました。",{"_2370":6797},{"_1685":6798,"_1686":6799,"_1596":6800},"The next-devtools-mcp feature is also quite compelling, as it allows you to connect the dev server directly to your agent. You can have the agent read error logs and look up the routing map to debug issues autonomously. The setup is surprisingly simple, too. Just copy the settings below into your local or global .mcp.json file, and you're good to go.","さらに、開発サーバーの内部をエージェントに直接接続できる「next-devtools-mcp」機能も非常に魅力的です。エージェントがエラーログを読み込み、ルーティングマップを参照して自律的にデバッグを行うことができます。設定も非常に簡単で、ローカルやグローバルにある.mcp.jsonファイルに以下の設定をコピーするだけで準備は完了です。","여기에 개발 서버 내부를 에이전트에게 통째로 연결해 주는 next-devtools-mcp 기능도 아주 매력적입니다. 에이전트가 에러 로그를 읽고 라우팅 맵을 조회해 알아서 문제를 디버깅하게 만들 수 있어요. 설정도 생각보다 아주 간단합니다. 로컬이나 글로벌 .mcp.json 파일에 아래 설정을 복사해 넣기만 하면 준비 끝입니다.","최근 공개된 Next.js 16.3 프리뷰 소식 보셨나요? 이번 업데이트는 그야말로 'AI 에이전트를 위한 웹 프레임워크'라는 방향성이 아주 뚜렷하게 느껴지네요. 특히 Cursor나 Claude Code 같은 도구를 쓰시는 분들에게 유용한 기능들이 대거 추가되었습니다.\n\n가장 흥미로운 점은 `AGENTS.md` 규격을 공식적으로 활용하기 시작했다는 겁니다. `create-next-app`으로 프로젝트를 만들면 자동으로 이 파일이 생성되는데요. 개발 서버를 켤 때 AI 에이전트가 탐지되면, `node\\_modules/next/dist/docs/` 경로에 로컬로 담겨 있는 정확한 버전의 프레임워크 문서를 먼저 읽도록 유도합니다. Vercel 내부 평가에 따르면, 에이전트가 필요할 때 검색 도구를 호출하게 만드는 것보다 이렇게 로컬 문서를 바로 쥐어주는 방식이 훨씬 오동작을 줄여주어 100%의 성공률을 보였다고 하네요 ㅎㅎ\n\n여기에 개발 서버 내부를 에이전트에게 통째로 연결해 주는 `next-devtools-mcp` 기능도 아주 매력적입니다. 에이전트가 에러 로그를 읽고 라우팅 맵을 조회해 알아서 문제를 디버깅하게 만들 수 있어요. 설정도 생각보다 아주 간단합니다. 로컬이나 글로벌 `.mcp.json` 파일에 아래 설정을 복사해 넣기만 하면 준비 끝입니다.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"next-devtools\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"next-devtools-mcp@latest\"]\n }\n }\n}\n```\n\n여기에 덧붙여 기존 `next-browser` CLI가 `agent-browser` 라이브러리로 통합되면서, 에이전트가 헤드리스 크롬과 리액트 개발자 도구까지 직접 활용할 수 있게 되었습니다. 에러 원인을 찾기 위해 터미널에 `npx skills add vercel-labs/next-browser` 명령어를 입력하고 에이전트에게 React 컴포넌트 트리를 뜯어보라고 시킬 수도 있죠. 번거롭게 코드를 하나하나 에이전트에게 직접 붙여넣지 않아도 되니 개발 경험이 정말 쾌적해질 것 같습니다~ ㅎㅎ","2d2fef41c687c2545cdf9b65b1d523a69057ea0529a92543e1006609188842a0",9,"2026-07-19T20:41:37.117Z","2026-07-19T20:42:15.249Z",[],[],{"_925":6809,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":6810,"_1682":6818,"_9":6822,"_2246":6830,"_2241":6826,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":6831,"_1679":6833,"_327":6839,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":6840,"_1793":6841,"_2280":6842,"_2282":-5,"_2283":6843,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":6844,"_1119":6854,"_2328":-5,"_2355":6867,"_2722":6939,"_261":6940},"cmrrtittx01xm10lhkjpx1hme",{"_1595":1596,"_209":6811,"_2225":6812,"_2230":6815,"_2234":2235},946,{"_1685":6813,"_1686":1698,"_1596":6814,"_2229":1698},257,689,{"_1685":6816,"_1686":1698,"_1596":6817,"_2229":1698},0.27167019027484146,0.7283298097251586,{"_9":6819,"_2241":6823,"_2246":6827},{"_1685":6820,"_1686":6821,"_1596":6822},"Gemini 3.5 and OpenAI o1: Saving Costs by Controlling API Thinking Time","Gemini 3.5とOpenAI o1 — APIの思考時間制御でコストを削減する","Gemini 3.5와 OpenAI o1 — API 생각 시간 제어로 비용 아끼기",{"_1685":6824,"_1686":6825,"_1596":6826},"Many of you are probably using reasoning models like OpenAI o1/o3 or Gemini 3.5 these days. They are certainly powerful for complex coding or logical problems, but the API costs and latency can often be burdensome. Fortunately, both platforms now offer options for developers to directly control the model's 'thinking time.' With just a little bit of tuning, you can significantly reduce unnecessary costs. 😄\n\nFirst, OpenAI uses the reasoning_effort parameter to adjust the depth of thought across three levels: low, medium, and high. When using the cost-effective o3 model, setting this to 'low' can significantly reduce latency and costs. For reference, o3 is priced at $2 per million input tokens and $8 per output token, making it much cheaper than o1 and quite popular for production use. However, there is a real trap you need to watch out for: the max_completion_tokens setting. This limit includes the hidden 'reasoning tokens' the model uses for its internal thought process. If you set this too low, the model might spend all its time 'thinking' only to be cut off before it can even output a single line of the actual response. You’ll be charged for the thinking tokens without getting a usable answer, so be very careful!\n\nGoogle's Gemini 3.5 series (including the recently released Gemini 3.5 Flash) uses the thinking_level parameter. The levels are split into minimal, low, medium, and high, with the Flash model supporting 'minimal' for lightweight tasks. A common mistake during migration is leaving the old thinking_budget option from the Gemini 2.5 era mixed with the new thinking_level, which results in a 400 (Bad Request) error. Also, since models like Gemini 3 Pro and 3.1 Pro cannot have their reasoning completely disabled, the best tip for minimizing costs and latency is to set the level to at least 'low'.\n\nYou can send the parameters like this when making API calls. It's actually quite simple, right?\n\n// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n \"model\": \"o3-mini\",\n \"reasoning_effort\": \"low\",\n \"max_completion_tokens\": 4000\n}\n\nIt is definitely a proven way to save on production costs to lower the reasoning level to the minimum for simple summaries or light tasks, and only increase it for detailed code debugging or reviewing planning documents. If your API costs have been higher than expected, I highly recommend taking this opportunity to review your parameter settings. haha","最近、OpenAI o1/o3やGemini 3.5のような推論モデルを使っている方は多いのではないでしょうか？複雑なコーディングや論理的な問題を解く際には非常に強力ですが、APIコストや速度（レイテンシ）がネックになることも少なくありません。幸い、現在両プラットフォームとも、モデルの「思考時間」を開発者が直接制御できるオプションを提供しています。少し工夫するだけで、無駄なコストを大幅に削減できます。\n\nまずOpenAIでは、reasoning_effortパラメータを使用して、思考の深さをlow、medium、highの3段階で調整します。コストパフォーマンスに優れたo3モデルを使用する際、この値をlowに下げると、待機時間とコストを大幅に節約できます。ちなみにo3は100万入力トークンあたり2ドル、出力トークンあたり8ドルという水準で、o1よりもはるかに安価なため実務で非常に人気があります。ただし、ここで注意すべき落とし穴があります。それはmax_completion_tokensの設定です。この制限値には、モデルが内部で行う「推論トークン」の分もすべて含まれます。ここを小さくしすぎると、モデルが懸命に考えた挙句、肝心の回答は一行も出力されずに途切れてしまうという大惨事が起こります。回答は得られなかったのに思考に使った分のコストは請求されるため、十分に注意してください。\n\nGoogle Gemini 3.5系（最近リリースされたGemini 3.5 Flashを含む）では、thinking_levelパラメータを使用します。段階はminimal、low、medium、highに分かれており、Flashモデルはminimalまで対応しているため、非常に軽量に運用可能です。ここで移行時によくあるミスとして、Gemini 2.5時代に使っていたthinking_budgetオプションを新しいthinking_levelと混用したり、そのまま残したりすると、400エラー（Bad Request）が発生して動作しません。また、Gemini 3 Proや3.1 Proなどのモデルは思考を完全にオフにすることはできないため、コストとレイテンシを最小化するには、少なくともlowに設定するのがコツです。\n\nAPIを呼び出す際は、以下のようにパラメータを設定して送信してください。思っていたよりもずっと簡単ですよね？\n\n// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n \"model\": \"o3-mini\",\n \"reasoning_effort\": \"low\",\n \"max_completion_tokens\": 4000\n}\n\n単純な要約や軽いタスクは推論レベルを最低まで下げ、綿密なコードデバッグや企画書のレビューを行う時だけレベルを上げるという運用が、実務でコストを抑える確実な方法と言えそうです。普段APIコストが予想以上にかかっていると感じているなら、この機会にパラメータ設定を見直してみることをおすすめします。","요즘 OpenAI o1/o3나 Gemini 3.5 같은 추론형 모델 많이들 쓰시죠? 확실히 복잡한 코딩이나 논리적 문제를 풀 때는 강력하지만, API 비용이랑 속도(레이턴시) 때문에 부담스러울 때가 많습니다. 다행히 이제 두 플랫폼 모두 모델의 '생각 시간'을 개발자가 직접 제어할 수 있는 옵션을 제공하고 있어요. 조금만 신경 쓰면 쓸데없는 비용 낭비를 크게 줄일 수 있습니다 ㅎㅎ\n\n먼저 OpenAI는 reasoning_effort 매개변수를 통해 low, medium, high 3단계로 생각의 깊이를 조절합니다. 가성비가 좋은 o3 모델을 쓸 때 이 값을 low로 낮추면 대기 시간과 비용을 크게 아낄 수 있어요. 참고로 o3는 100만 입력 토큰당 2달러, 출력 토큰당 8달러 수준으로 o1보다 훨씬 저렴해서 실무용으로 인기가 많습니다. 다만 여기서 진짜 조심해야 할 함정이 있어요. 바로 max_completion_tokens 설정인데요. 이 제한값에는 모델이 안 보이기 생각하는 '추론 토큰'까지 전부 포함됩니다. 이걸 너무 작게 잡으면 모델이 생각만 열심히 하다가 정작 실제 답변은 한 줄도 못 보여주고 끊겨버리는 대참사가 일어납니다. 답변은 못 받았는데 생각하느라 쓴 비용은 그대로 청구되니 꼭 주의하셔야 해요!\n\n구글 Gemini 3.5 계열(최근 출시된 Gemini 3.5 Flash 포함)은 thinking_level 매개변수를 사용합니다. 단계는 minimal, low, medium, high로 나뉘는데, Flash 모델은 minimal까지 지원해서 아주 가볍게 쓸 수 있습니다. 여기서 마이그레이션할 때 자주 하는 실수가 있는데요. 예전 Gemini 2.5 시절에 쓰던 thinking_budget 옵션을 새 thinking_level과 혼용하거나 그대로 놔두면 400 에러(Bad Request)가 발생하면서 작동하지 않습니다. 그리고 Gemini 3 Pro나 3.1 Pro 같은 모델들은 생각을 완전히 끌 수 없기 때문에, 비용과 레이턴시를 최소화하려면 최소 low로 설정해 주는 게 팁입니다~\n\nAPI 호출할 때 아래처럼 파라미터를 맞춰서 보내시면 됩니다. 생각보다 정말 간단하죠?\n\n// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n \"model\": \"o3-mini\",\n \"reasoning_effort\": \"low\",\n \"max_completion_tokens\": 4000\n}\n\n확실히 단순한 요약이나 가벼운 작업은 추론 단계를 최하로 낮추고, 꼼꼼한 코드 디버깅이나 기획서 검토를 할 때만 단계를 올려서 쓰는 게 실무에서 비용을 아끼는 확실한 방법인 것 같네요. 평소에 API 비용이 생각보다 많이 나오셨다면 이번 기회에 파라미터 설정을 한번 점검해 보시는 걸 추천드립니다 ㅎㅎ",{"_1685":6828,"_1686":6829,"_1596":6830},"Many of you are probably using reasoning models like OpenAI o1/o3 or Gemini 3.5 these days. They are certainly powerful for complex coding or logical problems, but the API costs and latency can often be burdensome. Fortu…","最近、OpenAI o1/o3やGemini 3.5のような推論モデルを使っている方は多いのではないでしょうか？複雑なコーディングや論理的な問題を解く際には非常に強力ですが、APIコストや速度（レイテンシ）がネックになることも少なくありません。幸い、現在両プラットフォームとも、モデルの「思考時間」を開発者が直接制御できるオプションを提供しています。少し工夫するだけで、無駄なコストを大幅に削減できます。まずOpenAIでは、reason…","요즘 OpenAI o1/o3나 Gemini 3.5 같은 추론형 모델 많이들 쓰시죠? 확실히 복잡한 코딩이나 논리적 문제를 풀 때는 강력하지만, API 비용이랑 속도(레이턴시) 때문에 부담스러울 때가 많습니다. 다행히 이제 두 플랫폼 모두 모델의 '생각 시간'을 개발자가 직접 제어할 수 있는 옵션을 제공하고 있어요. 조금만 신경 쓰면 쓸데없는 비용 낭비를 크게 줄일 수 있습니다 ㅎㅎ 먼저 Op…",[6832],"explainer",[6834,6835,6836,6837,6838],"gemini","openai-o","thinking-level","reasoning-effort","api-cost-optimization",[],"2026-07-19T13:15:07.540Z","2026-07-19T13:15:07.269Z","2026-07-19T18:14:51.355Z","2026-07-19T13:16:02.966Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":6845},{"_1694":6846},{"_1696":6847,"_1701":1702,"_1703":6848,"_1713":6849,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":6850,"_1720":6851,"_1725":6852,"_1730":6853},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":6855,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":6858},{"_616":6856,"_11":6857},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":6859},{"_1696":6860,"_1701":1702,"_1703":6861,"_1713":6862,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":6863,"_1720":6864,"_1725":6865,"_1730":6866},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":6868,"_2358":6809,"_2359":6869,"_2616":6914,"_2713":6935,"_2715":6936,"_2717":1959,"_2719":1698,"_1793":6937,"_2280":6938,"_2287":-5},"cmrrtitu101xn10lh9vk4c0q4",{"_893":6870,"_1701":1702},[6871,6876,6879,6884,6887,6892,6895,6900,6903,6906,6909],{"_925":6872,"_2218":2369,"_2370":6873},"c2bae955-d7c2-4258-9afc-801b8cf4e4be",[6874],{"_2378":6875,"_2218":2378},"요즘 OpenAI o1/o3나 Gemini 3.5 같은 추론형 모델 많이들 쓰시죠? 확실히 복잡한 코딩이나 논리적 문제를 풀 때는 강력하지만, API 비용이랑 속도(레이턴시) 때문에 부담스러울 때가 많습니다. 다행히 이제 두 플랫폼 모두 모델의 '생각 시간'을 개발자가 직접 제어할 수 있는 옵션을 제공하고 있어요. 조금만 신경 쓰면 쓸데없는 비용 낭비를 크게 줄일 수 있습니다 ㅎㅎ",{"_925":6877,"_2218":2369,"_2370":6878},"41204a39-25d6-446d-81f6-bf024486f707",[],{"_925":6880,"_2218":2369,"_2370":6881},"55900051-32f1-4c45-af13-2daab8c80d72",[6882],{"_2378":6883,"_2218":2378},"먼저 OpenAI는 reasoning_effort 매개변수를 통해 low, medium, high 3단계로 생각의 깊이를 조절합니다. 가성비가 좋은 o3 모델을 쓸 때 이 값을 low로 낮추면 대기 시간과 비용을 크게 아낄 수 있어요. 참고로 o3는 100만 입력 토큰당 2달러, 출력 토큰당 8달러 수준으로 o1보다 훨씬 저렴해서 실무용으로 인기가 많습니다. 다만 여기서 진짜 조심해야 할 함정이 있어요. 바로 max_completion_tokens 설정인데요. 이 제한값에는 모델이 안 보이기 생각하는 '추론 토큰'까지 전부 포함됩니다. 이걸 너무 작게 잡으면 모델이 생각만 열심히 하다가 정작 실제 답변은 한 줄도 못 보여주고 끊겨버리는 대참사가 일어납니다. 답변은 못 받았는데 생각하느라 쓴 비용은 그대로 청구되니 꼭 주의하셔야 해요!",{"_925":6885,"_2218":2369,"_2370":6886},"169e103d-57b8-4448-97b3-31b26662c2d8",[],{"_925":6888,"_2218":2369,"_2370":6889},"3d8633ad-1868-4551-a22b-df4d38194a70",[6890],{"_2378":6891,"_2218":2378},"구글 Gemini 3.5 계열(최근 출시된 Gemini 3.5 Flash 포함)은 thinking_level 매개변수를 사용합니다. 단계는 minimal, low, medium, high로 나뉘는데, Flash 모델은 minimal까지 지원해서 아주 가볍게 쓸 수 있습니다. 여기서 마이그레이션할 때 자주 하는 실수가 있는데요. 예전 Gemini 2.5 시절에 쓰던 thinking_budget 옵션을 새 thinking_level과 혼용하거나 그대로 놔두면 400 에러(Bad Request)가 발생하면서 작동하지 않습니다. 그리고 Gemini 3 Pro나 3.1 Pro 같은 모델들은 생각을 완전히 끌 수 없기 때문에, 비용과 레이턴시를 최소화하려면 최소 low로 설정해 주는 게 팁입니다~",{"_925":6893,"_2218":2369,"_2370":6894},"8b07803c-1559-4798-81e1-c3bd212bd8b7",[],{"_925":6896,"_2218":2369,"_2370":6897},"ceaf74f1-0e7a-412d-b3ec-9a76736cc213",[6898],{"_2378":6899,"_2218":2378},"API 호출할 때 아래처럼 파라미터를 맞춰서 보내시면 됩니다. 생각보다 정말 간단하죠?",{"_925":6901,"_2218":2369,"_2370":6902},"c8497a37-355b-48b5-ae05-1ac512e67c1d",[],{"_925":6904,"_2407":6905,"_2218":2407,"_608":2433},"9797ae2b-f11f-4cec-ab82-8ddf5303ad0f","// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n \"model\": \"o3-mini\",\n \"reasoning_effort\": \"low\",\n \"max_completion_tokens\": 4000\n}",{"_925":6907,"_2218":2369,"_2370":6908},"610643d7-5169-4654-a412-14a1be22e134",[],{"_925":6910,"_2218":2369,"_2370":6911},"dcbbc0ae-297b-4949-b2ba-697b10d250e5",[6912],{"_2378":6913,"_2218":2378},"확실히 단순한 요약이나 가벼운 작업은 추론 단계를 최하로 낮추고, 꼼꼼한 코드 디버깅이나 기획서 검토를 할 때만 단계를 올려서 쓰는 게 실무에서 비용을 아끼는 확실한 방법인 것 같네요. 평소에 API 비용이 생각보다 많이 나오셨다면 이번 기회에 파라미터 설정을 한번 점검해 보시는 걸 추천드립니다 ㅎㅎ",{"_6888":6915,"_6880":6919,"_6872":6923,"_6896":6927,"_6910":6931},{"_2370":6916},{"_1685":6917,"_1686":6918,"_1596":6891},"Google's Gemini 3.5 series (including the recently released Gemini 3.5 Flash) uses the thinking_level parameter. The levels are split into minimal, low, medium, and high, with the Flash model supporting 'minimal' for lightweight tasks. A common mistake during migration is leaving the old thinking_budget option from the Gemini 2.5 era mixed with the new thinking_level, which results in a 400 (Bad Request) error. Also, since models like Gemini 3 Pro and 3.1 Pro cannot have their reasoning completely disabled, the best tip for minimizing costs and latency is to set the level to at least 'low'.","Google Gemini 3.5系（最近リリースされたGemini 3.5 Flashを含む）では、thinking_levelパラメータを使用します。段階はminimal、low、medium、highに分かれており、Flashモデルはminimalまで対応しているため、非常に軽量に運用可能です。ここで移行時によくあるミスとして、Gemini 2.5時代に使っていたthinking_budgetオプションを新しいthinking_levelと混用したり、そのまま残したりすると、400エラー（Bad Request）が発生して動作しません。また、Gemini 3 Proや3.1 Proなどのモデルは思考を完全にオフにすることはできないため、コストとレイテンシを最小化するには、少なくともlowに設定するのがコツです。",{"_2370":6920},{"_1685":6921,"_1686":6922,"_1596":6883},"First, OpenAI uses the reasoning_effort parameter to adjust the depth of thought across three levels: low, medium, and high. When using the cost-effective o3 model, setting this to 'low' can significantly reduce latency and costs. For reference, o3 is priced at $2 per million input tokens and $8 per output token, making it much cheaper than o1 and quite popular for production use. However, there is a real trap you need to watch out for: the max_completion_tokens setting. This limit includes the hidden 'reasoning tokens' the model uses for its internal thought process. If you set this too low, the model might spend all its time 'thinking' only to be cut off before it can even output a single line of the actual response. You’ll be charged for the thinking tokens without getting a usable answer, so be very careful!","まずOpenAIでは、reasoning_effortパラメータを使用して、思考の深さをlow、medium、highの3段階で調整します。コストパフォーマンスに優れたo3モデルを使用する際、この値をlowに下げると、待機時間とコストを大幅に節約できます。ちなみにo3は100万入力トークンあたり2ドル、出力トークンあたり8ドルという水準で、o1よりもはるかに安価なため実務で非常に人気があります。ただし、ここで注意すべき落とし穴があります。それはmax_completion_tokensの設定です。この制限値には、モデルが内部で行う「推論トークン」の分もすべて含まれます。ここを小さくしすぎると、モデルが懸命に考えた挙句、肝心の回答は一行も出力されずに途切れてしまうという大惨事が起こります。回答は得られなかったのに思考に使った分のコストは請求されるため、十分に注意してください。",{"_2370":6924},{"_1685":6925,"_1686":6926,"_1596":6875},"Many of you are probably using reasoning models like OpenAI o1/o3 or Gemini 3.5 these days. They are certainly powerful for complex coding or logical problems, but the API costs and latency can often be burdensome. Fortunately, both platforms now offer options for developers to directly control the model's 'thinking time.' With just a little bit of tuning, you can significantly reduce unnecessary costs. 😄","最近、OpenAI o1/o3やGemini 3.5のような推論モデルを使っている方は多いのではないでしょうか？複雑なコーディングや論理的な問題を解く際には非常に強力ですが、APIコストや速度（レイテンシ）がネックになることも少なくありません。幸い、現在両プラットフォームとも、モデルの「思考時間」を開発者が直接制御できるオプションを提供しています。少し工夫するだけで、無駄なコストを大幅に削減できます。",{"_2370":6928},{"_1685":6929,"_1686":6930,"_1596":6899},"You can send the parameters like this when making API calls. It's actually quite simple, right?","APIを呼び出す際は、以下のようにパラメータを設定して送信してください。思っていたよりもずっと簡単ですよね？",{"_2370":6932},{"_1685":6933,"_1686":6934,"_1596":6913},"It is definitely a proven way to save on production costs to lower the reasoning level to the minimum for simple summaries or light tasks, and only increase it for detailed code debugging or reviewing planning documents. If your API costs have been higher than expected, I highly recommend taking this opportunity to review your parameter settings. haha","単純な要約や軽いタスクは推論レベルを最低まで下げ、綿密なコードデバッグや企画書のレビューを行う時だけレベルを上げるという運用が、実務でコストを抑える確実な方法と言えそうです。普段APIコストが予想以上にかかっていると感じているなら、この機会にパラメータ設定を見直してみることをおすすめします。","요즘 OpenAI o1/o3나 Gemini 3.5 같은 추론형 모델 많이들 쓰시죠? 확실히 복잡한 코딩이나 논리적 문제를 풀 때는 강력하지만, API 비용이랑 속도(레이턴시) 때문에 부담스러울 때가 많습니다. 다행히 이제 두 플랫폼 모두 모델의 '생각 시간'을 개발자가 직접 제어할 수 있는 옵션을 제공하고 있어요. 조금만 신경 쓰면 쓸데없는 비용 낭비를 크게 줄일 수 있습니다 ㅎㅎ\n\n먼저 OpenAI는 reasoning\\_effort 매개변수를 통해 low, medium, high 3단계로 생각의 깊이를 조절합니다. 가성비가 좋은 o3 모델을 쓸 때 이 값을 low로 낮추면 대기 시간과 비용을 크게 아낄 수 있어요. 참고로 o3는 100만 입력 토큰당 2달러, 출력 토큰당 8달러 수준으로 o1보다 훨씬 저렴해서 실무용으로 인기가 많습니다. 다만 여기서 진짜 조심해야 할 함정이 있어요. 바로 max\\_completion\\_tokens 설정인데요. 이 제한값에는 모델이 안 보이기 생각하는 '추론 토큰'까지 전부 포함됩니다. 이걸 너무 작게 잡으면 모델이 생각만 열심히 하다가 정작 실제 답변은 한 줄도 못 보여주고 끊겨버리는 대참사가 일어납니다. 답변은 못 받았는데 생각하느라 쓴 비용은 그대로 청구되니 꼭 주의하셔야 해요!\n\n구글 Gemini 3.5 계열(최근 출시된 Gemini 3.5 Flash 포함)은 thinking\\_level 매개변수를 사용합니다. 단계는 minimal, low, medium, high로 나뉘는데, Flash 모델은 minimal까지 지원해서 아주 가볍게 쓸 수 있습니다. 여기서 마이그레이션할 때 자주 하는 실수가 있는데요. 예전 Gemini 2.5 시절에 쓰던 thinking\\_budget 옵션을 새 thinking\\_level과 혼용하거나 그대로 놔두면 400 에러(Bad Request)가 발생하면서 작동하지 않습니다. 그리고 Gemini 3 Pro나 3.1 Pro 같은 모델들은 생각을 완전히 끌 수 없기 때문에, 비용과 레이턴시를 최소화하려면 최소 low로 설정해 주는 게 팁입니다~\n\nAPI 호출할 때 아래처럼 파라미터를 맞춰서 보내시면 됩니다. 생각보다 정말 간단하죠?\n\n```json\n// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n \"model\": \"o3-mini\",\n \"reasoning_effort\": \"low\",\n \"max_completion_tokens\": 4000\n}\n```\n\n확실히 단순한 요약이나 가벼운 작업은 추론 단계를 최하로 낮추고, 꼼꼼한 코드 디버깅이나 기획서 검토를 할 때만 단계를 올려서 쓰는 게 실무에서 비용을 아끼는 확실한 방법인 것 같네요. 평소에 API 비용이 생각보다 많이 나오셨다면 이번 기회에 파라미터 설정을 한번 점검해 보시는 걸 추천드립니다 ㅎㅎ","c30b981868091ad2f41ddb12b26731c77d9050905b775fb2131b0741a089537e","2026-07-19T13:15:07.273Z","2026-07-19T13:16:02.979Z",[],[],{"_925":6942,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":6943,"_1682":6951,"_9":6955,"_2246":6963,"_2241":6959,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":6964,"_1679":6965,"_327":6971,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":6972,"_1793":6973,"_2280":6974,"_2282":-5,"_2283":6975,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":6976,"_1119":6986,"_2328":-5,"_2355":6999,"_2722":7075,"_261":7076},"cmrri8gjb01io10lhmel3a9he",{"_1595":1596,"_209":6944,"_2225":6945,"_2230":6948,"_2234":2235},607,{"_1685":6946,"_1686":1698,"_1596":6947,"_2229":1698},171,436,{"_1685":6949,"_1686":1698,"_1596":6950,"_2229":1698},0.28171334431630973,0.7182866556836903,{"_9":6952,"_2241":6956,"_2246":6960},{"_1685":6953,"_1686":6954,"_1596":6955},"How to Use Claude Code Safely: Leveraging cc-health-check","Claude Codeを安全に使う方法 — cc-health-checkの活用術","Claude Code 안전하게 쓰는 법 — cc-health-check 활용하기",{"_1685":6957,"_1686":6958,"_1596":6959},"Have you tried Anthropic's Claude Code, which writes code and executes commands directly from your terminal? While it's incredibly convenient to grant an AI agent full terminal permissions, many of you have likely felt nervous about it accidentally running dangerous commands like 'rm -rf' or 'git force push'. I couldn't take my eyes off the screen when I first started using it either haha. Fortunately, a useful security diagnostic tool has been released by the developer community to help you use Claude Code much more safely.\n\nBy running a single command in your terminal, it instantly scans your Claude Code configuration files and CLAUDE.md for potential security loopholes. With the companion tool 'cc-safe-setup', you can also automatically implement 8 security guardrail hooks in just 10 seconds to prevent the execution of dangerous commands.\n\n# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup\n\nHere is a practical pro-tip: In early versions of Claude Code v2, a bug was reported where returning the process exit code '2' in the PreToolUse hook did not effectively block tool execution within the sub-agent. To ensure a more reliable block, I recommend not relying solely on exit codes. Instead, as shown in the example below, configure it to explicitly communicate a rejection by returning a JSON object via standard output. Be sure to apply this when using terminal agents!\n\n{\n \"hookSpecificOutput\": {\n \"permissionDecision\": \"deny\"\n }\n}","ターミナルで直接コードを記述しコマンドを実行できるAnthropicのClaude Code、皆さんはもう使ってみましたか？AIエージェントにターミナルの権限をすべて委ねる形式なので非常に便利ですが、もし「rm -rf」や「git force push」のような危険なコマンドを勝手に実行されないか、ヒヤヒヤした方も多いのではないでしょうか。私も使い始めた当初は、画面から目が離せませんでした（笑）。幸いなことに、開発者コミュニティからClaude Codeをより安全に利用するための便利なセキュリティ診断ツールが公開されています。\n\nターミナルでコマンドを1行実行するだけで、自身のClaude Code設定ファイルやCLAUDE.mdに危険なセキュリティホールがないか、瞬時に診断してくれます。付属のツール「cc-safe-setup」を使えば、危険なコマンドの実行を防ぐ8種類のセーフガードフックを、わずか10秒で自動的に構築可能です。\n\n# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup\n\nここで実践的なコツを一つ。Claude Code v2の初期バージョンでは、PreToolUseフックでプロセス終了コード「2」を返しても、サブエージェント内部でツールの実行を完全に阻止できないバグが報告されていました。そのため、より確実にブロックするには終了コードだけに頼らず、以下の例のように標準出力にJSONオブジェクトを返し、拒否の意思を明示的に伝える設定を推奨します。ターミナルエージェントを利用する際は、ぜひ適用してみてください！\n\n{\n \"hookSpecificOutput\": {\n \"permissionDecision\": \"deny\"\n }\n}","터미널에서 직접 코드를 작성하고 명령어를 실행하는 Anthropic의 Claude Code, 다들 써보셨나요? 터미널 권한을 AI 에이전트에게 통째로 넘겨주는 방식이라 정말 편하긴 하지만, 혹시라도 rm -rf나 git force push 같은 위험한 명령어를 제멋대로 실행하지 않을까 가슴 졸이셨던 분들 많으실 겁니다. 저도 처음 사용할 때는 화면에서 눈을 떼지 못했거든요 ㅎㅎ 다행히 개발자 커뮤니티에서 Claude Code를 훨씬 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 유용한 보안 진단 도구를 공개했습니다.\n\n터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 내 Claude Code 설정 파일과 CLAUDE.md에 위험한 보안 허점이 없는지 순식간에 진단해 줍니다. 동반 도구인 cc-safe-setup을 이용하면 위험한 명령어 실행을 방지하는 안전 가드레일 훅 8종을 10초 만에 자동으로 구축할 수도 있습니다.\n\n# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup\n\n여기서 실전 꿀팁이 하나 있습니다. Claude Code v2 초기 버전에서는 PreToolUse 훅에서 프로세스 종료 코드인 2번을 반환해도, 서브에이전트 내부에서 도구 실행을 깔끔하게 차단하지 못하는 버그가 보고되었습니다. 따라서 더 확실하게 차단하려면 종료 코드에만 의존하지 말고, 아래 예시처럼 표준 출력으로 JSON 객체를 반환해 거부 의사를 명시적으로 전달하는 설정을 권장합니다. 터미널 에이전트 쓰실 때 꼭 적용해 보세요!\n\n{\n \"hookSpecificOutput\": {\n \"permissionDecision\": \"deny\"\n }\n}",{"_1685":6961,"_1686":6962,"_1596":6963},"Have you tried Anthropic's Claude Code, which writes code and executes commands directly from your terminal? While it's incredibly convenient to grant an AI agent full terminal permissions, many of you have likely felt n…","ターミナルで直接コードを記述しコマンドを実行できるAnthropicのClaude Code、皆さんはもう使ってみましたか？AIエージェントにターミナルの権限をすべて委ねる形式なので非常に便利ですが、もし「rm -rf」や「git force push」のような危険なコマンドを勝手に実行されないか、ヒヤヒヤした方も多いのではないでしょうか。私も使い始めた当初は、画面から目が離せませんでした（笑）。幸いなことに、開発者コミュニティからCl…","터미널에서 직접 코드를 작성하고 명령어를 실행하는 Anthropic의 Claude Code, 다들 써보셨나요? 터미널 권한을 AI 에이전트에게 통째로 넘겨주는 방식이라 정말 편하긴 하지만, 혹시라도 rm -rf나 git force push 같은 위험한 명령어를 제멋대로 실행하지 않을까 가슴 졸이셨던 분들 많으실 겁니다. 저도 처음 사용할 때는 화면에서 눈을 떼지 못했거든요 ㅎㅎ 다행히 개발자…",[5482],[6673,6966,6967,6968,6969,6970],"cc-health-check","ai-safety","terminal-agent","anthropic","terminal-security",[],"2026-07-19T07:59:07.974Z","2026-07-19T07:59:07.703Z","2026-07-19T08:00:27.795Z","2026-07-19T08:00:27.789Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":6977},{"_1694":6978},{"_1696":6979,"_1701":1702,"_1703":6980,"_1713":6981,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":6982,"_1720":6983,"_1725":6984,"_1730":6985},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":6987,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":6990},{"_616":6988,"_11":6989},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":6991},{"_1696":6992,"_1701":1702,"_1703":6993,"_1713":6994,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":6995,"_1720":6996,"_1725":6997,"_1730":6998},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":7000,"_2358":6942,"_2359":7001,"_2616":7056,"_2713":7071,"_2715":7072,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":7073,"_2280":7074,"_2287":-5},"cmrri8gjf01ip10lhtdtigkck",{"_893":7002,"_1701":1702},[7003,7017,7020,7035,7038,7042,7045,7050,7053],{"_925":7004,"_2218":2369,"_2370":7005},"b15f6e08-59c0-44e1-aafa-b6dc6ef32cfc",[7006,7008,7011,7012,7015],{"_2378":7007,"_2218":2378},"터미널에서 직접 코드를 작성하고 명령어를 실행하는 Anthropic의 Claude Code, 다들 써보셨나요? 터미널 권한을 AI 에이전트에게 통째로 넘겨주는 방식이라 정말 편하긴 하지만, 혹시라도 ",{"_2378":7009,"_2218":2378,"_2405":7010},"rm -rf",{"_2407":2408},{"_2378":2603,"_2218":2378},{"_2378":7013,"_2218":2378,"_2405":7014},"git force push",{"_2407":2408},{"_2378":7016,"_2218":2378}," 같은 위험한 명령어를 제멋대로 실행하지 않을까 가슴 졸이셨던 분들 많으실 겁니다. 저도 처음 사용할 때는 화면에서 눈을 떼지 못했거든요 ㅎㅎ 다행히 개발자 커뮤니티에서 Claude Code를 훨씬 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 유용한 보안 진단 도구를 공개했습니다.",{"_925":7018,"_2218":2369,"_2370":7019},"a389e0b4-8a58-40f1-8204-948b4e7b6f68",[],{"_925":7021,"_2218":2369,"_2370":7022},"58ce0a8f-9f31-46ef-92a4-536d771d25da",[7023,7025,7028,7030,7033],{"_2378":7024,"_2218":2378},"터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 내 Claude Code 설정 파일과 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":7027},"CLAUDE.md",{"_2407":2408},{"_2378":7029,"_2218":2378},"에 위험한 보안 허점이 없는지 순식간에 진단해 줍니다. 동반 도구인 ",{"_2378":7031,"_2218":2378,"_2405":7032},"cc-safe-setup",{"_2407":2408},{"_2378":7034,"_2218":2378},"을 이용하면 위험한 명령어 실행을 방지하는 안전 가드레일 훅 8종을 10초 만에 자동으로 구축할 수도 있습니다.",{"_925":7036,"_2218":2369,"_2370":7037},"630cc79d-fa57-499d-ae26-0af0afb44d2d",[],{"_925":7039,"_2407":7040,"_2218":2407,"_608":7041},"cd79c86e-361c-4c5b-8c78-fb48bf905bf2","# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup","bash",{"_925":7043,"_2218":2369,"_2370":7044},"e70cac0b-e5a3-4477-8960-fcee1fc2ea90",[],{"_925":7046,"_2218":2369,"_2370":7047},"89110b72-5814-4eaa-b0a6-44d22e9357f8",[7048],{"_2378":7049,"_2218":2378},"여기서 실전 꿀팁이 하나 있습니다. Claude Code v2 초기 버전에서는 PreToolUse 훅에서 프로세스 종료 코드인 2번을 반환해도, 서브에이전트 내부에서 도구 실행을 깔끔하게 차단하지 못하는 버그가 보고되었습니다. 따라서 더 확실하게 차단하려면 종료 코드에만 의존하지 말고, 아래 예시처럼 표준 출력으로 JSON 객체를 반환해 거부 의사를 명시적으로 전달하는 설정을 권장합니다. 터미널 에이전트 쓰실 때 꼭 적용해 보세요!",{"_925":7051,"_2218":2369,"_2370":7052},"ab2305d8-4a62-4239-b8af-2dfc43ddb696",[],{"_925":7054,"_2407":7055,"_2218":2407,"_608":2433},"9852144a-97bc-4f83-b286-eed822dc3a2b","{\n \"hookSpecificOutput\": {\n \"permissionDecision\": \"deny\"\n }\n}",{"_7021":7057,"_7046":7062,"_7004":7066},{"_2370":7058},{"_1685":7059,"_1686":7060,"_1596":7061},"By running a single command in your terminal, it instantly scans your Claude Code configuration files and CLAUDE.md for potential security loopholes. With the companion tool 'cc-safe-setup', you can also automatically implement 8 security guardrail hooks in just 10 seconds to prevent the execution of dangerous commands.","ターミナルでコマンドを1行実行するだけで、自身のClaude Code設定ファイルやCLAUDE.mdに危険なセキュリティホールがないか、瞬時に診断してくれます。付属のツール「cc-safe-setup」を使えば、危険なコマンドの実行を防ぐ8種類のセーフガードフックを、わずか10秒で自動的に構築可能です。","터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 내 Claude Code 설정 파일과 CLAUDE.md에 위험한 보안 허점이 없는지 순식간에 진단해 줍니다. 동반 도구인 cc-safe-setup을 이용하면 위험한 명령어 실행을 방지하는 안전 가드레일 훅 8종을 10초 만에 자동으로 구축할 수도 있습니다.",{"_2370":7063},{"_1685":7064,"_1686":7065,"_1596":7049},"Here is a practical pro-tip: In early versions of Claude Code v2, a bug was reported where returning the process exit code '2' in the PreToolUse hook did not effectively block tool execution within the sub-agent. To ensure a more reliable block, I recommend not relying solely on exit codes. Instead, as shown in the example below, configure it to explicitly communicate a rejection by returning a JSON object via standard output. Be sure to apply this when using terminal agents!","ここで実践的なコツを一つ。Claude Code v2の初期バージョンでは、PreToolUseフックでプロセス終了コード「2」を返しても、サブエージェント内部でツールの実行を完全に阻止できないバグが報告されていました。そのため、より確実にブロックするには終了コードだけに頼らず、以下の例のように標準出力にJSONオブジェクトを返し、拒否の意思を明示的に伝える設定を推奨します。ターミナルエージェントを利用する際は、ぜひ適用してみてください！",{"_2370":7067},{"_1685":7068,"_1686":7069,"_1596":7070},"Have you tried Anthropic's Claude Code, which writes code and executes commands directly from your terminal? While it's incredibly convenient to grant an AI agent full terminal permissions, many of you have likely felt nervous about it accidentally running dangerous commands like 'rm -rf' or 'git force push'. I couldn't take my eyes off the screen when I first started using it either haha. Fortunately, a useful security diagnostic tool has been released by the developer community to help you use Claude Code much more safely.","ターミナルで直接コードを記述しコマンドを実行できるAnthropicのClaude Code、皆さんはもう使ってみましたか？AIエージェントにターミナルの権限をすべて委ねる形式なので非常に便利ですが、もし「rm -rf」や「git force push」のような危険なコマンドを勝手に実行されないか、ヒヤヒヤした方も多いのではないでしょうか。私も使い始めた当初は、画面から目が離せませんでした（笑）。幸いなことに、開発者コミュニティからClaude Codeをより安全に利用するための便利なセキュリティ診断ツールが公開されています。","터미널에서 직접 코드를 작성하고 명령어를 실행하는 Anthropic의 Claude Code, 다들 써보셨나요? 터미널 권한을 AI 에이전트에게 통째로 넘겨주는 방식이라 정말 편하긴 하지만, 혹시라도 rm -rf나 git force push 같은 위험한 명령어를 제멋대로 실행하지 않을까 가슴 졸이셨던 분들 많으실 겁니다. 저도 처음 사용할 때는 화면에서 눈을 떼지 못했거든요 ㅎㅎ 다행히 개발자 커뮤니티에서 Claude Code를 훨씬 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 유용한 보안 진단 도구를 공개했습니다.","터미널에서 직접 코드를 작성하고 명령어를 실행하는 Anthropic의 Claude Code, 다들 써보셨나요? 터미널 권한을 AI 에이전트에게 통째로 넘겨주는 방식이라 정말 편하긴 하지만, 혹시라도 `rm -rf`나 `git force push` 같은 위험한 명령어를 제멋대로 실행하지 않을까 가슴 졸이셨던 분들 많으실 겁니다. 저도 처음 사용할 때는 화면에서 눈을 떼지 못했거든요 ㅎㅎ 다행히 개발자 커뮤니티에서 Claude Code를 훨씬 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 유용한 보안 진단 도구를 공개했습니다.\n\n터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 내 Claude Code 설정 파일과 `CLAUDE.md`에 위험한 보안 허점이 없는지 순식간에 진단해 줍니다. 동반 도구인 `cc-safe-setup`을 이용하면 위험한 명령어 실행을 방지하는 안전 가드레일 훅 8종을 10초 만에 자동으로 구축할 수도 있습니다.\n\n```bash\n# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup\n```\n\n여기서 실전 꿀팁이 하나 있습니다. Claude Code v2 초기 버전에서는 PreToolUse 훅에서 프로세스 종료 코드인 2번을 반환해도, 서브에이전트 내부에서 도구 실행을 깔끔하게 차단하지 못하는 버그가 보고되었습니다. 따라서 더 확실하게 차단하려면 종료 코드에만 의존하지 말고, 아래 예시처럼 표준 출력으로 JSON 객체를 반환해 거부 의사를 명시적으로 전달하는 설정을 권장합니다. 터미널 에이전트 쓰실 때 꼭 적용해 보세요!\n\n```json\n{\n \"hookSpecificOutput\": {\n \"permissionDecision\": \"deny\"\n }\n}\n```","25eddfcfd76c02d9b9a39803209e1304c24571229777c48e8c419b61d2dd74af","2026-07-19T07:59:07.707Z","2026-07-19T08:00:27.797Z",[],[],{"_925":7078,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":7079,"_1682":7086,"_9":7090,"_2246":7098,"_2241":7094,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":7099,"_1679":7100,"_327":7103,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":7104,"_1793":7105,"_2280":7106,"_2282":-5,"_2283":7107,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":7108,"_1119":7118,"_2328":-5,"_2355":7131,"_2722":7192,"_261":7193},"cmrr1c8li012910lhbdjo6kpj",{"_1595":1596,"_209":7080,"_2225":7081,"_2230":7083,"_2234":2235},414,{"_1685":7082,"_1686":1698,"_1596":5461,"_2229":1698},61,{"_1685":7084,"_1686":1698,"_1596":7085,"_2229":1698},0.1473429951690821,0.8526570048309179,{"_9":7087,"_2241":7091,"_2246":7095},{"_1685":7088,"_1686":7089,"_1596":7090},"Claude Code /goal: Automated coding and verification","Claude Codeの「/goal」機能 — 自動コーディングから検証まで","Claude Code /goal — 알아서 코딩하고 검증까지",{"_1685":7092,"_1686":7093,"_1596":7094},"A super convenient feature has been added to Claude Code, the AI coding tool for the terminal. It's the new /goal command. Previously, you had to hit enter to exchange feedback at every step, but now you can just set the final success criteria and walk away entirely. Haha\n\nThe way it works is pretty novel. For instance, if you set a goal for all tests in a specific folder to pass, Claude will modify the code, and then the secondary model, Haiku, steps in as a grader to verify the results directly. If there are any failures, it uses the grader's feedback as input and loops infinitely until it fixes the errors and achieves a pass.\n\n# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해\n\nA monitoring feature for running background agent tasks has also been added. You can run the 'claude agents' command in the terminal to manage active sessions at a glance, which is quite intuitive. If you're tired of repetitive typing or manual test execution, definitely give this a try!","ターミナル上で動作するAIコーディングツール「Claude Code」に、非常に便利な機能が追加されました。それが「/goal」コマンドです。これまではステップごとにEnterキーを押してフィードバックを行う必要がありましたが、これからは最終的な成功条件だけを提示しておけば、完全に任せておくことができます（笑）\n\nその仕組みがなかなかユニークです。例えば「特定のフォルダのテストをすべてパスさせる」という目標を与えると、Claudeがコードを修正した後、補助モデルであるHaikuが採点官として登場し、成果物を直接検証します。もし失敗があれば、採点官からのフィードバックを入力として受け取り、成功するまで自律的に修正を繰り返す無限ループを実行します。\n\n# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해\n\nまた、複数のエージェント作業をバックグラウンドで実行している際に使えるモニタリング機能も追加されました。ターミナルで「claude agents」コマンドを実行すれば、実行中のセッションを一目で管理できるので非常に直感的です。単純なタイピングや繰り返しのテスト実行に疲れていた方は、ぜひ一度活用してみてください。","터미널에서 쓰는 AI 코딩 도구인 Claude Code에 정말 편리한 기능이 추가되었습니다. 바로 /goal 명령어인데요. 기존에는 매 단계마다 엔터를 치며 피드백을 주고받아야 했다면, 이제는 최종적인 성공 조건만 던져두고 완전히 손을 떼고 있어도 됩니다 ㅎㅎ\n\n작동 방식이 꽤 신박합니다. 예를 들어 특정 폴더의 테스트가 모두 통과해야 한다는 목표를 주면, Claude가 코드를 수정한 뒤 보조 모델인 Haiku가 채점관으로 등판해 결과물을 직접 검증합니다. 만약 실패한 부분이 있다면 채점관의 피드백을 인풋 삼아 통과할 때까지 스스로 오류를 고치며 무한 루프를 돌게 됩니다.\n\n# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해\n\n여러 에이전트 작업을 백그라운드에 띄워뒀을 때 사용할 수 있는 모니터링 기능도 추가되었는데요. 터미널에 claude agents 명령어를 실행하면 실행 중인 세션을 한눈에 관리할 수 있어 꽤 직관적입니다. 단순 타이핑이나 반복적인 테스트 실행 작업이 피로하셨던 분들은 꼭 한번 활용해보세요~",{"_1685":7096,"_1686":7097,"_1596":7098},"A super convenient feature has been added to Claude Code, the AI coding tool for the terminal. It's the new /goal command. Previously, you had to hit enter to exchange feedback at every step, but now you can just set the…","ターミナル上で動作するAIコーディングツール「Claude Code」に、非常に便利な機能が追加されました。それが「/goal」コマンドです。これまではステップごとにEnterキーを押してフィードバックを行う必要がありましたが、これからは最終的な成功条件だけを提示しておけば、完全に任せておくことができます（笑）その仕組みがなかなかユニークです。例えば「特定のフォルダのテストをすべてパスさせる」という目標を与えると、Claudeがコード…","터미널에서 쓰는 AI 코딩 도구인 Claude Code에 정말 편리한 기능이 추가되었습니다. 바로 /goal 명령어인데요. 기존에는 매 단계마다 엔터를 치며 피드백을 주고받아야 했다면, 이제는 최종적인 성공 조건만 던져두고 완전히 손을 떼고 있어도 됩니다 ㅎㅎ 작동 방식이 꽤 신박합니다. 예를 들어 특정 폴더의 테스트가 모두 통과해야 한다는 목표를 주면, Claude가 코드를 수정한 뒤 보조…",[6669],[6673,6969,3116,7101,7102],"coding-assistant","terminal-tools",[],"2026-07-19T00:06:10.839Z","2026-07-19T00:06:10.566Z","2026-07-19T18:53:29.918Z","2026-07-19T00:06:56.789Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":7109},{"_1694":7110},{"_1696":7111,"_1701":1702,"_1703":7112,"_1713":7113,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":7114,"_1720":7115,"_1725":7116,"_1730":7117},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":7119,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":7122},{"_616":7120,"_11":7121},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":7123},{"_1696":7124,"_1701":1702,"_1703":7125,"_1713":7126,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":7127,"_1720":7128,"_1725":7129,"_1730":7130},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":7132,"_2358":7078,"_2359":7133,"_2616":7172,"_2713":7187,"_2715":7188,"_2717":7189,"_2719":1698,"_1793":7190,"_2280":7191,"_2287":-5},"cmrr1c8lm012a10lh5uzkaha5",{"_893":7134,"_1701":1702},[7135,7145,7148,7153,7156,7159,7162],{"_925":7136,"_2218":2369,"_2370":7137},"04352c5e-590a-4740-bd6e-0927dff8e33a",[7138,7140,7143],{"_2378":7139,"_2218":2378},"터미널에서 쓰는 AI 코딩 도구인 Claude Code에 정말 편리한 기능이 추가되었습니다. 바로 ",{"_2378":7141,"_2218":2378,"_2405":7142},"/goal",{"_2407":2408},{"_2378":7144,"_2218":2378}," 명령어인데요. 기존에는 매 단계마다 엔터를 치며 피드백을 주고받아야 했다면, 이제는 최종적인 성공 조건만 던져두고 완전히 손을 떼고 있어도 됩니다 ㅎㅎ",{"_925":7146,"_2218":2369,"_2370":7147},"ba76fc9a-da8f-4f2f-b667-96f99b01d28b",[],{"_925":7149,"_2218":2369,"_2370":7150},"bc6f3f38-4eda-412e-b8ec-90cf93bd4a25",[7151],{"_2378":7152,"_2218":2378},"작동 방식이 꽤 신박합니다. 예를 들어 특정 폴더의 테스트가 모두 통과해야 한다는 목표를 주면, Claude가 코드를 수정한 뒤 보조 모델인 Haiku가 채점관으로 등판해 결과물을 직접 검증합니다. 만약 실패한 부분이 있다면 채점관의 피드백을 인풋 삼아 통과할 때까지 스스로 오류를 고치며 무한 루프를 돌게 됩니다.",{"_925":7154,"_2218":2369,"_2370":7155},"f295f131-c181-4c58-919b-205b05cd40e4",[],{"_925":7157,"_2407":7158,"_2218":2407,"_608":7041},"899d0504-47a8-4671-a29b-abbc11b4de8c","# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해",{"_925":7160,"_2218":2369,"_2370":7161},"56781792-d5d8-45de-9b94-4c6815735a21",[],{"_925":7163,"_2218":2369,"_2370":7164},"95298764-da3d-493c-943c-807de9897635",[7165,7167,7170],{"_2378":7166,"_2218":2378},"여러 에이전트 작업을 백그라운드에 띄워뒀을 때 사용할 수 있는 모니터링 기능도 추가되었는데요. 터미널에 ",{"_2378":7168,"_2218":2378,"_2405":7169},"claude agents",{"_2407":2408},{"_2378":7171,"_2218":2378}," 명령어를 실행하면 실행 중인 세션을 한눈에 관리할 수 있어 꽤 직관적입니다. 단순 타이핑이나 반복적인 테스트 실행 작업이 피로하셨던 분들은 꼭 한번 활용해보세요~",{"_7136":7173,"_7163":7178,"_7149":7183},{"_2370":7174},{"_1685":7175,"_1686":7176,"_1596":7177},"A super convenient feature has been added to Claude Code, the AI coding tool for the terminal. 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If you're tired of repetitive typing or manual test execution, definitely give this a try!","また、複数のエージェント作業をバックグラウンドで実行している際に使えるモニタリング機能も追加されました。ターミナルで「claude agents」コマンドを実行すれば、実行中のセッションを一目で管理できるので非常に直感的です。単純なタイピングや繰り返しのテスト実行に疲れていた方は、ぜひ一度活用してみてください。","여러 에이전트 작업을 백그라운드에 띄워뒀을 때 사용할 수 있는 모니터링 기능도 추가되었는데요. 터미널에 claude agents 명령어를 실행하면 실행 중인 세션을 한눈에 관리할 수 있어 꽤 직관적입니다. 단순 타이핑이나 반복적인 테스트 실행 작업이 피로하셨던 분들은 꼭 한번 활용해보세요~",{"_2370":7184},{"_1685":7185,"_1686":7186,"_1596":7152},"The way it works is pretty novel. For instance, if you set a goal for all tests in a specific folder to pass, Claude will modify the code, and then the secondary model, Haiku, steps in as a grader to verify the results directly. If there are any failures, it uses the grader's feedback as input and loops infinitely until it fixes the errors and achieves a pass.","その仕組みがなかなかユニークです。例えば「特定のフォルダのテストをすべてパスさせる」という目標を与えると、Claudeがコードを修正した後、補助モデルであるHaikuが採点官として登場し、成果物を直接検証します。もし失敗があれば、採点官からのフィードバックを入力として受け取り、成功するまで自律的に修正を繰り返す無限ループを実行します。","터미널에서 쓰는 AI 코딩 도구인 Claude Code에 정말 편리한 기능이 추가되었습니다. 바로 `/goal` 명령어인데요. 기존에는 매 단계마다 엔터를 치며 피드백을 주고받아야 했다면, 이제는 최종적인 성공 조건만 던져두고 완전히 손을 떼고 있어도 됩니다 ㅎㅎ\n\n작동 방식이 꽤 신박합니다. 예를 들어 특정 폴더의 테스트가 모두 통과해야 한다는 목표를 주면, Claude가 코드를 수정한 뒤 보조 모델인 Haiku가 채점관으로 등판해 결과물을 직접 검증합니다. 만약 실패한 부분이 있다면 채점관의 피드백을 인풋 삼아 통과할 때까지 스스로 오류를 고치며 무한 루프를 돌게 됩니다.\n\n```bash\n# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해\n```\n\n여러 에이전트 작업을 백그라운드에 띄워뒀을 때 사용할 수 있는 모니터링 기능도 추가되었는데요. 터미널에 `claude agents` 명령어를 실행하면 실행 중인 세션을 한눈에 관리할 수 있어 꽤 직관적입니다. 단순 타이핑이나 반복적인 테스트 실행 작업이 피로하셨던 분들은 꼭 한번 활용해보세요~","e8e3d735bc468a2657fb09cbdfef8f79bf01f37da1fac524b2933ae74fddb553",7,"2026-07-19T00:06:10.570Z","2026-07-19T00:06:56.797Z",[],[],{"_925":5457,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":7195,"_1682":7198,"_9":5470,"_2246":5478,"_2241":5479,"_2251":5480,"_2253":-5,"_700":7202,"_1679":7203,"_327":7204,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":7205,"_1793":7206,"_2280":7207,"_2282":7208,"_2283":7209,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":7210,"_1119":7220,"_2328":7233,"_2355":7240,"_2722":7491,"_261":7492},{"_1595":1596,"_209":5459,"_2225":7196,"_2230":7197,"_2234":2235},{"_1685":5461,"_1686":1698,"_1596":5462,"_2229":1698},{"_1685":5464,"_1686":1698,"_1596":5465,"_2229":1698},{"_9":7199,"_2241":7200,"_2246":7201},{"_1685":5468,"_1686":5469,"_1596":5470},{"_1685":5472,"_1686":5473,"_1596":5474},{"_1685":5476,"_1686":5477,"_1596":5478},[5482],[3116,5484,5485,5486,5487,5488],[],"2026-07-18T20:32:34.907Z","2026-07-18T15:43:46.357Z","2026-07-19T00:12:42.182Z","2026-07-19T00:12:34.489Z","2026-07-18T20:33:41.835Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":7211},{"_1694":7212},{"_1696":7213,"_1701":1702,"_1703":7214,"_1713":7215,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":7216,"_1720":7217,"_1725":7218,"_1730":7219},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":7221,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":7224},{"_616":7222,"_11":7223},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":7225},{"_1696":7226,"_1701":1702,"_1703":7227,"_1713":7228,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":7229,"_1720":7230,"_1725":7231,"_1730":7232},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":7234},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":7235,"_1752":-5,"_1735":5526,"_1754":7236},{"_1705":5521,"_1707":5522,"_1744":5523,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":5524,"_1749":2337,"_1711":5525},{"_1756":7237,"_1764":7238,"_1771":7239,"_1778":-5},{"_1705":5529,"_1707":5530,"_1744":5531,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":5533,"_1707":5534,"_1744":5535,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":5537,"_1707":5538,"_1744":5539,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":5541,"_2358":5457,"_2359":7241,"_2616":7444,"_2713":5940,"_2715":5941,"_2717":5942,"_2719":1698,"_1793":7489,"_2280":7490,"_2287":-5},{"_893":7242,"_1701":1702},[7243,7245,7248,7252,7255,7259,7262,7266,7269,7273,7276,7280,7283,7287,7290,7294,7297,7301,7304,7308,7311,7315,7318,7322,7325,7378,7381,7385,7388,7392,7395,7399,7402,7409,7412,7413,7416,7420,7423,7427,7430,7434,7437,7441],{"_925":5545,"_2364":5470,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":7244,"_2366":5480},{"_3638":574},{"_925":5548,"_2218":2369,"_3636":7246,"_2370":7247},{"_3638":574},[],{"_925":5552,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":7249,"_2370":7250},{"_3638":574},[7251],{"_2378":5470,"_2218":2378},{"_925":5557,"_2218":2369,"_3636":7253,"_2370":7254},{"_3638":574},[],{"_925":5561,"_2218":2369,"_3636":7256,"_2370":7257},{"_3638":574},[7258],{"_2378":5565,"_2218":2378},{"_925":5567,"_2218":2369,"_3636":7260,"_2370":7261},{"_3638":574},[],{"_925":5571,"_2218":2369,"_3636":7263,"_2370":7264},{"_3638":574},[7265],{"_2378":5575,"_2218":2378},{"_925":5577,"_2218":2369,"_3636":7267,"_2370":7268},{"_3638":574},[],{"_925":5581,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":7270,"_2370":7271},{"_3638":574},[7272],{"_2378":5585,"_2218":2378},{"_925":5587,"_2218":2369,"_3636":7274,"_2370":7275},{"_3638":574},[],{"_925":5591,"_2218":2369,"_3636":7277,"_2370":7278},{"_3638":574},[7279],{"_2378":5595,"_2218":2378},{"_925":5597,"_2218":2369,"_3636":7281,"_2370":7282},{"_3638":574},[],{"_925":5601,"_2218":2369,"_3636":7284,"_2370":7285},{"_3638":574},[7286],{"_2378":5605,"_2218":2378},{"_925":5607,"_2218":2369,"_3636":7288,"_2370":7289},{"_3638":574},[],{"_925":5611,"_2218":2369,"_3636":7291,"_2370":7292},{"_3638":574},[7293],{"_2378":5615,"_2218":2378},{"_925":5617,"_2218":2369,"_3636":7295,"_2370":7296},{"_3638":574},[],{"_925":5621,"_2218":2369,"_3636":7298,"_2370":7299},{"_3638":574},[7300],{"_2378":5625,"_2218":2378},{"_925":5627,"_2218":2369,"_3636":7302,"_2370":7303},{"_3638":574},[],{"_925":5631,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":7305,"_2370":730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Browser — How to chat with your tabs and use AI shortcuts","Diaブラウザ — タブと対話し、AIショートカットを使いこなす方法","Dia 브라우저 — 탭이랑 대화하고 AI 단축키 쓰는 법",{"_1685":7751,"_1686":7752,"_1596":7753},"I'm becoming increasingly interested in 'Dia,' an AI-native browser released by The Browser Company, the creators of the Arc browser. Its key feature is a highly minimalist design that strips away complex tab management tools in favor of an AI-centric sidebar. While there used to be a paid plan called Dia Pro for $20 a month, they abolished the paid model at the end of May and fully shifted to a free model with daily usage limits, making it easy for anyone to get started. haha\n\nThe most tangible benefit is definitely the 'Chat with your tabs' feature, which understands the content of your active tabs in real-time. When you have long documents or international IT news open, you can simply use @-mentions in the sidebar to ask questions, and it will provide a neat summary of the entire page. It's incredibly convenient because it keeps your workflow uninterrupted—no need to copy and paste text into an external AI chatbot window.\n\nOn top of that, the 'Skills' feature is a hidden gem that takes productivity to the next level. Not only can you use default commands like /ical to extract schedules from webpages, but you can also register complex prompts you use often as JSON-based custom skills, allowing you to run them with a single shortcut.\n\n{\n \"name\": \"Quick Summary\",\n \"trigger\": \"/summarize\",\n \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}\n\nWith OpenAI recently announcing that it will shut down its experimental browser, Atlas, in mid-August of this year, the market for independent agent-based browsers is currently being led by Dia and Perplexity's Comet. If you've been finding it cumbersome to constantly copy tabs and switch back and forth with AI websites, I recommend downloading Dia and giving it a test run as your daily work browser.","Arcブラウザを開発したThe Browser Companyがリリースした、AIネイティブブラウザ「Dia」が非常に気になっています。複雑なタブ管理機能を排除し、AIサイドバーを中心に画面を非常にミニマルに設計しているのが特徴です。以前は月額20ドルの有料プラン「Dia Pro」がありましたが、5月末に有料モデルが廃止され、1日の利用制限付きの無料モデルに全面移行したため、誰でも気軽に始められるようになりました（笑）\n\n最も実感できるメリットは、やはりアクティブなタブの内容をリアルタイムで把握する「Chat with your tabs」機能です。長い資料や海外のITニュースを表示させたまま、サイドバーで@-mentionを使って質問すると、ページ全体の内容をきれいに要約してくれます。外部のAIチャットボットの画面にわざわざテキストをコピペしなくて済むので、作業の流れが途切れず非常に快適です。\n\nさらに、業務効率を一段階引き上げてくれる「Skills」機能も隠れた便利機能です。/icalのような基本コマンドでWebページ内のスケジュールを抽出できるのはもちろん、よく使う複雑なプロンプトを下記のようにJSONベースのカスタムスキルとして登録し、ショートカットキーひとつで実行することも可能です。\n\n{\n \"name\": \"Quick Summary\",\n \"trigger\": \"/summarize\",\n \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}\n\n最近、OpenAIが実験用ブラウザ「Atlas」を今年8月中旬に終了すると発表したことで、現在の独立型エージェントブラウザ市場はDiaとPerplexityの「Comet」が主導する形となっています。毎回タブをコピーしてAIサイトと行き来するのが面倒だと感じていた方は、この機会にDiaをダウンロードして、日常の業務ブラウザとして軽く試してみることをおすすめします〜","Arc 브라우저를 만들었던 The Browser Company가 내놓은 AI 네이티브 브라우저 'Dia'에 부쩍 관심이 가네요. 복잡한 탭 관리 기능들을 비우고 AI 사이드바를 중심으로 화면을 아주 미니멀하게 설계한 것이 특징입니다. 예전에는 월 20달러의 유료 요금제인 Dia Pro가 있었지만, 지난 5월 말에 유료 모델을 폐지하고 일일 사용 제한이 있는 무료 모델로 전면 전환되면서 누구나 부담 없이 시작할 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ\n\n가장 체감되는 장점은 역시 활성화된 탭의 본문을 실시간으로 파악하는 'Chat with your tabs' 기능입니다. 긴 자료나 해외 IT 뉴스를 띄워둔 채로 사이드바에서 @-mention을 활용해 질문을 던지면 페이지 전체 내용을 깔끔하게 요약해 줍니다. 굳이 외부 AI 챗봇 창으로 글을 긁어가지 않아도 되니 업무 흐름이 끊기지 않아 정말 편하네요.\n\n여기에 업무 효율을 한 단계 올려주는 'Skills' 기능도 숨은 꿀기능입니다. /ical 같은 기본 명령어로 웹페이지 속 일정을 추출해 주는 것은 물론이고, 자주 쓰는 복잡한 프롬프트를 아래처럼 JSON 기반의 커스텀 스킬로 등록해서 단축키 하나로 실행할 수도 있습니다.\n\n{\n \"name\": \"Quick Summary\",\n \"trigger\": \"/summarize\",\n \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}\n\n최근 OpenAI가 자사 실험용 브라우저인 Atlas를 올해 8월 중순에 종료하겠다고 발표하면서, 현재 독립적인 에이전트형 브라우저 시장은 Dia와 Perplexity의 Comet이 주도하는 양상으로 흘러가고 있습니다. 매번 탭을 복사해서 AI 사이트와 왔다 갔다 하느라 번거로우셨다면, 이번 기회에 Dia를 다운로드받아서 일상 업무 브라우저로 가볍게 테스트해 보시는 것을 추천드립니다~",{"_1685":7755,"_1686":7756,"_1596":7757},"I'm becoming increasingly interested in 'Dia,' an AI-native browser released by The Browser Company, the creators of the Arc browser. Its key feature is a highly minimalist design that strips away complex tab management…","Arcブラウザを開発したThe Browser Companyがリリースした、AIネイティブブラウザ「Dia」が非常に気になっています。複雑なタブ管理機能を排除し、AIサイドバーを中心に画面を非常にミニマルに設計しているのが特徴です。以前は月額20ドルの有料プラン「Dia Pro」がありましたが、5月末に有料モデルが廃止され、1日の利用制限付きの無料モデルに全面移行したため、誰でも気軽に始められるようになりました（笑）最も実感できるメ…","Arc 브라우저를 만들었던 The Browser Company가 내놓은 AI 네이티브 브라우저 'Dia'에 부쩍 관심이 가네요. 복잡한 탭 관리 기능들을 비우고 AI 사이드바를 중심으로 화면을 아주 미니멀하게 설계한 것이 특징입니다. 예전에는 월 20달러의 유료 요금제인 Dia Pro가 있었지만, 지난 5월 말에 유료 모델을 폐지하고 일일 사용 제한이 있는 무료 모델로 전면 전환되면서 누구나…",[6669],[7760,7761,7762,7763,7764],"dia","arc-browser","the-browser-company","ai-browser","web-agent",[],"2026-07-17T23:23:39.504Z","2026-07-17T23:23:39.214Z","2026-07-18T01:56:43.929Z","2026-07-18T01:56:43.921Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":7771},{"_1694":7772},{"_1696":7773,"_1701":1702,"_1703":7774,"_1713":7775,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":7776,"_1720":7777,"_1725":7778,"_1730":7779},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":7781,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":7784},{"_616":7782,"_11":7783},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":7785},{"_1696":7786,"_1701":1702,"_1703":7787,"_1713":7788,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":7789,"_1720":7790,"_1725":7791,"_1730":7792},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":7794,"_2358":7736,"_2359":7795,"_2616":7837,"_2713":7855,"_2715":7856,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":7857,"_2280":7858,"_2287":-5},"cmrpkdpar000710lhex0zg1t5",{"_893":7796,"_1701":1702},[7797,7802,7805,7810,7813,7823,7826,7829,7832],{"_925":7798,"_2218":2369,"_2370":7799},"38fd6a71-f3a2-4c07-8382-6151315d33e9",[7800],{"_2378":7801,"_2218":2378},"Arc 브라우저를 만들었던 The Browser Company가 내놓은 AI 네이티브 브라우저 'Dia'에 부쩍 관심이 가네요. 복잡한 탭 관리 기능들을 비우고 AI 사이드바를 중심으로 화면을 아주 미니멀하게 설계한 것이 특징입니다. 예전에는 월 20달러의 유료 요금제인 Dia Pro가 있었지만, 지난 5월 말에 유료 모델을 폐지하고 일일 사용 제한이 있는 무료 모델로 전면 전환되면서 누구나 부담 없이 시작할 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ",{"_925":7803,"_2218":2369,"_2370":7804},"af6cbaa2-05a7-4a0f-a74d-f9cdbc1f1033",[],{"_925":7806,"_2218":2369,"_2370":7807},"729f1f61-3655-40b1-8cea-dd00d99ec045",[7808],{"_2378":7809,"_2218":2378},"가장 체감되는 장점은 역시 활성화된 탭의 본문을 실시간으로 파악하는 'Chat with your tabs' 기능입니다. 긴 자료나 해외 IT 뉴스를 띄워둔 채로 사이드바에서 @-mention을 활용해 질문을 던지면 페이지 전체 내용을 깔끔하게 요약해 줍니다. 굳이 외부 AI 챗봇 창으로 글을 긁어가지 않아도 되니 업무 흐름이 끊기지 않아 정말 편하네요.",{"_925":7811,"_2218":2369,"_2370":7812},"de14bd96-91cd-4474-b15b-21b5b448f8e3",[],{"_925":7814,"_2218":2369,"_2370":7815},"de385bc0-7680-429c-bade-66b9cb8b91e0",[7816,7818,7821],{"_2378":7817,"_2218":2378},"여기에 업무 효율을 한 단계 올려주는 'Skills' 기능도 숨은 꿀기능입니다. ",{"_2378":7819,"_2218":2378,"_2405":7820},"/ical",{"_2407":2408},{"_2378":7822,"_2218":2378}," 같은 기본 명령어로 웹페이지 속 일정을 추출해 주는 것은 물론이고, 자주 쓰는 복잡한 프롬프트를 아래처럼 JSON 기반의 커스텀 스킬로 등록해서 단축키 하나로 실행할 수도 있습니다.",{"_925":7824,"_2218":2369,"_2370":7825},"d0a44868-0b39-468c-b971-31b51ba3d247",[],{"_925":7827,"_2407":7828,"_2218":2407,"_608":2433},"0a369ac4-3223-48aa-b0ef-7fa90a19fcde","{\n \"name\": \"Quick Summary\",\n \"trigger\": \"/summarize\",\n \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}",{"_925":7830,"_2218":2369,"_2370":7831},"060ddc68-f327-40c9-ae7f-f4950fc6fc5f",[],{"_925":7833,"_2218":2369,"_2370":7834},"0ff96721-9f5a-49ed-94c4-d18815c98e4e",[7835],{"_2378":7836,"_2218":2378},"최근 OpenAI가 자사 실험용 브라우저인 Atlas를 올해 8월 중순에 종료하겠다고 발표하면서, 현재 독립적인 에이전트형 브라우저 시장은 Dia와 Perplexity의 Comet이 주도하는 양상으로 흘러가고 있습니다. 매번 탭을 복사해서 AI 사이트와 왔다 갔다 하느라 번거로우셨다면, 이번 기회에 Dia를 다운로드받아서 일상 업무 브라우저로 가볍게 테스트해 보시는 것을 추천드립니다~",{"_7833":7838,"_7798":7842,"_7806":7846,"_7814":7850},{"_2370":7839},{"_1685":7840,"_1686":7841,"_1596":7836},"With OpenAI recently announcing that it will shut down its experimental browser, Atlas, in mid-August of this year, the market for independent agent-based browsers is currently being led by Dia and Perplexity's Comet. If you've been finding it cumbersome to constantly copy tabs and switch back and forth with AI websites, I recommend downloading Dia and giving it a test run as your daily work browser.","最近、OpenAIが実験用ブラウザ「Atlas」を今年8月中旬に終了すると発表したことで、現在の独立型エージェントブラウザ市場はDiaとPerplexityの「Comet」が主導する形となっています。毎回タブをコピーしてAIサイトと行き来するのが面倒だと感じていた方は、この機会にDiaをダウンロードして、日常の業務ブラウザとして軽く試してみることをおすすめします〜",{"_2370":7843},{"_1685":7844,"_1686":7845,"_1596":7801},"I'm becoming increasingly interested in 'Dia,' an AI-native browser released by The Browser Company, the creators of the Arc browser. Its key feature is a highly minimalist design that strips away complex tab management tools in favor of an AI-centric sidebar. While there used to be a paid plan called Dia Pro for $20 a month, they abolished the paid model at the end of May and fully shifted to a free model with daily usage limits, making it easy for anyone to get started. haha","Arcブラウザを開発したThe Browser Companyがリリースした、AIネイティブブラウザ「Dia」が非常に気になっています。複雑なタブ管理機能を排除し、AIサイドバーを中心に画面を非常にミニマルに設計しているのが特徴です。以前は月額20ドルの有料プラン「Dia Pro」がありましたが、5月末に有料モデルが廃止され、1日の利用制限付きの無料モデルに全面移行したため、誰でも気軽に始められるようになりました（笑）",{"_2370":7847},{"_1685":7848,"_1686":7849,"_1596":7809},"The most tangible benefit is definitely the 'Chat with your tabs' feature, which understands the content of your active tabs in real-time. When you have long documents or international IT news open, you can simply use @-mentions in the sidebar to ask questions, and it will provide a neat summary of the entire page. It's incredibly convenient because it keeps your workflow uninterrupted—no need to copy and paste text into an external AI chatbot window.","最も実感できるメリットは、やはりアクティブなタブの内容をリアルタイムで把握する「Chat with your tabs」機能です。長い資料や海外のITニュースを表示させたまま、サイドバーで@-mentionを使って質問すると、ページ全体の内容をきれいに要約してくれます。外部のAIチャットボットの画面にわざわざテキストをコピペしなくて済むので、作業の流れが途切れず非常に快適です。",{"_2370":7851},{"_1685":7852,"_1686":7853,"_1596":7854},"On top of that, the 'Skills' feature is a hidden gem that takes productivity to the next level. Not only can you use default commands like /ical to extract schedules from webpages, but you can also register complex prompts you use often as JSON-based custom skills, allowing you to run them with a single shortcut.","さらに、業務効率を一段階引き上げてくれる「Skills」機能も隠れた便利機能です。/icalのような基本コマンドでWebページ内のスケジュールを抽出できるのはもちろん、よく使う複雑なプロンプトを下記のようにJSONベースのカスタムスキルとして登録し、ショートカットキーひとつで実行することも可能です。","여기에 업무 효율을 한 단계 올려주는 'Skills' 기능도 숨은 꿀기능입니다. /ical 같은 기본 명령어로 웹페이지 속 일정을 추출해 주는 것은 물론이고, 자주 쓰는 복잡한 프롬프트를 아래처럼 JSON 기반의 커스텀 스킬로 등록해서 단축키 하나로 실행할 수도 있습니다.","Arc 브라우저를 만들었던 The Browser Company가 내놓은 AI 네이티브 브라우저 'Dia'에 부쩍 관심이 가네요. 복잡한 탭 관리 기능들을 비우고 AI 사이드바를 중심으로 화면을 아주 미니멀하게 설계한 것이 특징입니다. 예전에는 월 20달러의 유료 요금제인 Dia Pro가 있었지만, 지난 5월 말에 유료 모델을 폐지하고 일일 사용 제한이 있는 무료 모델로 전면 전환되면서 누구나 부담 없이 시작할 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ\n\n가장 체감되는 장점은 역시 활성화된 탭의 본문을 실시간으로 파악하는 'Chat with your tabs' 기능입니다. 긴 자료나 해외 IT 뉴스를 띄워둔 채로 사이드바에서 @-mention을 활용해 질문을 던지면 페이지 전체 내용을 깔끔하게 요약해 줍니다. 굳이 외부 AI 챗봇 창으로 글을 긁어가지 않아도 되니 업무 흐름이 끊기지 않아 정말 편하네요.\n\n여기에 업무 효율을 한 단계 올려주는 'Skills' 기능도 숨은 꿀기능입니다. `/ical` 같은 기본 명령어로 웹페이지 속 일정을 추출해 주는 것은 물론이고, 자주 쓰는 복잡한 프롬프트를 아래처럼 JSON 기반의 커스텀 스킬로 등록해서 단축키 하나로 실행할 수도 있습니다.\n\n```json\n{\n \"name\": \"Quick Summary\",\n \"trigger\": \"/summarize\",\n \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}\n```\n\n최근 OpenAI가 자사 실험용 브라우저인 Atlas를 올해 8월 중순에 종료하겠다고 발표하면서, 현재 독립적인 에이전트형 브라우저 시장은 Dia와 Perplexity의 Comet이 주도하는 양상으로 흘러가고 있습니다. 매번 탭을 복사해서 AI 사이트와 왔다 갔다 하느라 번거로우셨다면, 이번 기회에 Dia를 다운로드받아서 일상 업무 브라우저로 가볍게 테스트해 보시는 것을 추천드립니다~","68ec6a58a3fd403137a09e700b80b9639e0d0fef758330946c08d2a60cca8276","2026-07-17T23:23:39.219Z","2026-07-18T01:56:43.931Z",[],[],{"_925":7862,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":7863,"_1682":7871,"_9":7875,"_2246":7883,"_2241":7879,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":7884,"_1679":7885,"_327":7890,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":7891,"_1793":7892,"_2280":7893,"_2282":-5,"_2283":7894,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":7895,"_1119":7905,"_2328":-5,"_2355":7918,"_2722":7985,"_261":7986},"cmrpcc22d00n310t9uyebgoz3",{"_1595":1596,"_209":7864,"_2225":7865,"_2230":7868,"_2234":2235},514,{"_1685":7866,"_1686":1698,"_1596":7867,"_2229":1698},158,356,{"_1685":7869,"_1686":1698,"_1596":7870,"_2229":1698},0.30739299610894943,0.6926070038910506,{"_9":7872,"_2241":7876,"_2246":7880},{"_1685":7873,"_1686":7874,"_1596":7875},"WebMCP Arrives in Chrome 149 — Turning the Web into an AI Tool","Chrome 149で登場したWebMCP — WebがAIツールに変わる","Chrome 149에 등장한 WebMCP — 웹이 AI 도구로 변한다",{"_1685":7877,"_1686":7878,"_1596":7879},"The WebMCP feature released in Chrome 149 as an origin trial is really exciting! Until now, browser-based AI agents had to force-scrape screens, leading to slow performance and frequent breaks, but now webpages can cleanly provide AI with tools to control them directly. Haha\n\nSince this is a spec being pushed by Google and Microsoft as a W3C standard, it will likely change the browser AI ecosystem significantly. From Chrome 150, the temporary namespace has been replaced with the clean, standard 'document.modelContext', so be sure to keep that in mind if you are planning to test it!\n\nAs shown below, you can register a function within your webpage as an AI tool with just a single line of JavaScript.\n\n// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n name: \"get_status\",\n description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});\n\nIt’s really fun to play with, especially since Chrome DevTools provides a debugging panel under the Application tab where you can manually click to test registered tools. I highly recommend getting a head start and experimenting with this so your web service can be directly managed by AI!","Chrome 149からオリジントライアルとして公開されたWebMCP機能、とても期待しています！これまでブラウザベースのAIエージェントは、画面を無理やりスクレイピングしていたため動作が遅く、機能も頻繁に壊れていましたが、これからはWebページがAIに対して自分自身を制御するためのツールを直接、きれいに渡せるようになります（笑）\n\nGoogleとMicrosoftがW3C標準として推進しているスペックなので、今後のブラウザAI環境を大きく変えることになると思います。Chrome 150からは従来の暫定的なネームスペースに代わり、標準仕様であるdocument.modelContextに整理されましたので、テストされる方はぜひ参考にしてください！\n\n以下のように、たった1行のJavaScriptでWebページ内の機能をAIツールとして登録できるのが非常にシンプルです。\n\n// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n name: \"get_status\",\n description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});\n\nChrome DevToolsのアプリケーションタブから、登録されたツールを手動で操作してテストできるデバッグパネルもサポートされているので、触っていてとても楽しいです。自分のWebサービスをAIが直接扱えるように、一歩先んじて試してみることを強くおすすめします！","크롬 149부터 오리진 트라이얼로 풀린 WebMCP 기능, 이거 정말 기대되네요! 그동안 브라우저 기반 AI 에이전트들이 화면을 억지로 긁어오느라 성능도 느리고 기능이 자주 깨졌는데, 이제는 웹페이지가 직접 AI에게 자신을 제어할 수 있는 도구를 깔끔하게 쥐어줄 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ\n\n구글과 마이크로소프트가 W3C 표준으로 밀고 있는 스펙이라 앞으로 브라우저 AI 환경을 크게 바꿔놓을 것 같아요. 크롬 150부터는 기존의 임시 네임스페이스 대신 표준 사양인 document.modelContext로 깔끔하게 정리되었으니, 테스트해보실 분들은 이 부분 꼭 참고하세요!\n\n아래처럼 정말 간단하게 자바스크립트 한 줄로 웹페이지 내 기능을 AI 도구로 등록할 수 있습니다.\n\n// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n name: \"get_status\",\n description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});\n\n크롬 개발자 도구의 애플리케이션 탭에서 등록된 도구를 바로 손으로 눌러보며 테스트할 수 있는 디버깅 패널까지 지원해서 만져보는 재미가 쏠쏠하네요. 내 웹서비스를 AI가 바로 다룰 수 있도록 미리 한 발 앞서 실험해보시는 걸 적극 추천해 드립니다~",{"_1685":7881,"_1686":7882,"_1596":7883},"The WebMCP feature released in Chrome 149 as an origin trial is really exciting! Until now, browser-based AI agents had to force-scrape screens, leading to slow performance and frequent breaks, but now webpages can clean…","Chrome 149からオリジントライアルとして公開されたWebMCP機能、とても期待しています！これまでブラウザベースのAIエージェントは、画面を無理やりスクレイピングしていたため動作が遅く、機能も頻繁に壊れていましたが、これからはWebページがAIに対して自分自身を制御するためのツールを直接、きれいに渡せるようになります（笑） GoogleとMicrosoftがW3C標準として推進しているスペックなので、今後のブラウザAI環境を大き…","크롬 149부터 오리진 트라이얼로 풀린 WebMCP 기능, 이거 정말 기대되네요! 그동안 브라우저 기반 AI 에이전트들이 화면을 억지로 긁어오느라 성능도 느리고 기능이 자주 깨졌는데, 이제는 웹페이지가 직접 AI에게 자신을 제어할 수 있는 도구를 깔끔하게 쥐어줄 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ 구글과 마이크로소프트가 W3C 표준으로 밀고 있는 스펙이라 앞으로 브라우저 AI 환경을 크게 바꿔놓을 것…",[2255],[7886,2763,7887,7888,7889],"webmcp","chrome","wc","browser-agents",[],"2026-07-17T19:38:25.805Z","2026-07-17T19:38:25.524Z","2026-07-18T02:02:28.274Z","2026-07-18T02:02:28.266Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":7896},{"_1694":7897},{"_1696":7898,"_1701":1702,"_1703":7899,"_1713":7900,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":7901,"_1720":7902,"_1725":7903,"_1730":7904},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":7906,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":7909},{"_616":7907,"_11":7908},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":7910},{"_1696":7911,"_1701":1702,"_1703":7912,"_1713":7913,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":7914,"_1720":7915,"_1725":7916,"_1730":7917},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":7919,"_2358":7862,"_2359":7920,"_2616":7963,"_2713":7981,"_2715":7982,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":7983,"_2280":7984,"_2287":-5},"cmrpcc22g00n410t9wwdm7ejj",{"_893":7921,"_1701":1702},[7922,7927,7930,7940,7943,7948,7951,7955,7958],{"_925":7923,"_2218":2369,"_2370":7924},"ef708a87-dea4-4495-9972-08a5d6cd87e5",[7925],{"_2378":7926,"_2218":2378},"크롬 149부터 오리진 트라이얼로 풀린 WebMCP 기능, 이거 정말 기대되네요! 그동안 브라우저 기반 AI 에이전트들이 화면을 억지로 긁어오느라 성능도 느리고 기능이 자주 깨졌는데, 이제는 웹페이지가 직접 AI에게 자신을 제어할 수 있는 도구를 깔끔하게 쥐어줄 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ",{"_925":7928,"_2218":2369,"_2370":7929},"73fd1dde-e974-48fb-a99c-cb8a4bff7c86",[],{"_925":7931,"_2218":2369,"_2370":7932},"27e29f28-fced-4b87-9705-7922d312a17c",[7933,7935,7938],{"_2378":7934,"_2218":2378},"구글과 마이크로소프트가 W3C 표준으로 밀고 있는 스펙이라 앞으로 브라우저 AI 환경을 크게 바꿔놓을 것 같아요. 크롬 150부터는 기존의 임시 네임스페이스 대신 표준 사양인 ",{"_2378":7936,"_2218":2378,"_2405":7937},"document.modelContext",{"_2407":2408},{"_2378":7939,"_2218":2378},"로 깔끔하게 정리되었으니, 테스트해보실 분들은 이 부분 꼭 참고하세요!",{"_925":7941,"_2218":2369,"_2370":7942},"70266d38-ed74-4c8e-989e-2de70654c738",[],{"_925":7944,"_2218":2369,"_2370":7945},"cbb35daf-3f38-40f0-9aa5-ec31d85a5d12",[7946],{"_2378":7947,"_2218":2378},"아래처럼 정말 간단하게 자바스크립트 한 줄로 웹페이지 내 기능을 AI 도구로 등록할 수 있습니다.",{"_925":7949,"_2218":2369,"_2370":7950},"c6c7236f-c0a6-46ae-b832-15d1fe2bc18f",[],{"_925":7952,"_2407":7953,"_2218":2407,"_608":7954},"63c2c96b-8af8-4e2e-99b4-dd5841748c3f","// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n name: \"get_status\",\n description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});","js",{"_925":7956,"_2218":2369,"_2370":7957},"6a69ea82-e093-45a3-a8f6-68e2b57e9436",[],{"_925":7959,"_2218":2369,"_2370":7960},"5727d524-dbb7-428d-b7e6-d76b23ef8698",[7961],{"_2378":7962,"_2218":2378},"크롬 개발자 도구의 애플리케이션 탭에서 등록된 도구를 바로 손으로 눌러보며 테스트할 수 있는 디버깅 패널까지 지원해서 만져보는 재미가 쏠쏠하네요. 내 웹서비스를 AI가 바로 다룰 수 있도록 미리 한 발 앞서 실험해보시는 걸 적극 추천해 드립니다~",{"_7931":7964,"_7959":7969,"_7944":7973,"_7923":7977},{"_2370":7965},{"_1685":7966,"_1686":7967,"_1596":7968},"Since this is a spec being pushed by Google and Microsoft as a W3C standard, it will likely change the browser AI ecosystem significantly. From Chrome 150, the temporary namespace has been replaced with the clean, standard 'document.modelContext', so be sure to keep that in mind if you are planning to test it!","GoogleとMicrosoftがW3C標準として推進しているスペックなので、今後のブラウザAI環境を大きく変えることになると思います。Chrome 150からは従来の暫定的なネームスペースに代わり、標準仕様であるdocument.modelContextに整理されましたので、テストされる方はぜひ参考にしてください！","구글과 마이크로소프트가 W3C 표준으로 밀고 있는 스펙이라 앞으로 브라우저 AI 환경을 크게 바꿔놓을 것 같아요. 크롬 150부터는 기존의 임시 네임스페이스 대신 표준 사양인 document.modelContext로 깔끔하게 정리되었으니, 테스트해보실 분들은 이 부분 꼭 참고하세요!",{"_2370":7970},{"_1685":7971,"_1686":7972,"_1596":7962},"It’s really fun to play with, especially since Chrome DevTools provides a debugging panel under the Application tab where you can manually click to test registered tools. I highly recommend getting a head start and experimenting with this so your web service can be directly managed by AI!","Chrome DevToolsのアプリケーションタブから、登録されたツールを手動で操作してテストできるデバッグパネルもサポートされているので、触っていてとても楽しいです。自分のWebサービスをAIが直接扱えるように、一歩先んじて試してみることを強くおすすめします！",{"_2370":7974},{"_1685":7975,"_1686":7976,"_1596":7947},"As shown below, you can register a function within your webpage as an AI tool with just a single line of JavaScript.","以下のように、たった1行のJavaScriptでWebページ内の機能をAIツールとして登録できるのが非常にシンプルです。",{"_2370":7978},{"_1685":7979,"_1686":7980,"_1596":7926},"The WebMCP feature released in Chrome 149 as an origin trial is really exciting! Until now, browser-based AI agents had to force-scrape screens, leading to slow performance and frequent breaks, but now webpages can cleanly provide AI with tools to control them directly. Haha","Chrome 149からオリジントライアルとして公開されたWebMCP機能、とても期待しています！これまでブラウザベースのAIエージェントは、画面を無理やりスクレイピングしていたため動作が遅く、機能も頻繁に壊れていましたが、これからはWebページがAIに対して自分自身を制御するためのツールを直接、きれいに渡せるようになります（笑）","크롬 149부터 오리진 트라이얼로 풀린 WebMCP 기능, 이거 정말 기대되네요! 그동안 브라우저 기반 AI 에이전트들이 화면을 억지로 긁어오느라 성능도 느리고 기능이 자주 깨졌는데, 이제는 웹페이지가 직접 AI에게 자신을 제어할 수 있는 도구를 깔끔하게 쥐어줄 수 있게 되었습니다 ㅎㅎ\n\n구글과 마이크로소프트가 W3C 표준으로 밀고 있는 스펙이라 앞으로 브라우저 AI 환경을 크게 바꿔놓을 것 같아요. 크롬 150부터는 기존의 임시 네임스페이스 대신 표준 사양인 `document.modelContext`로 깔끔하게 정리되었으니, 테스트해보실 분들은 이 부분 꼭 참고하세요!\n\n아래처럼 정말 간단하게 자바스크립트 한 줄로 웹페이지 내 기능을 AI 도구로 등록할 수 있습니다.\n\n```js\n// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n name: \"get_status\",\n description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});\n```\n\n크롬 개발자 도구의 애플리케이션 탭에서 등록된 도구를 바로 손으로 눌러보며 테스트할 수 있는 디버깅 패널까지 지원해서 만져보는 재미가 쏠쏠하네요. 내 웹서비스를 AI가 바로 다룰 수 있도록 미리 한 발 앞서 실험해보시는 걸 적극 추천해 드립니다~","8465651516e9b05277016ba44d6c3aef2bdd5bc1ad9fdf43b2636eaa2ec7589d","2026-07-17T19:38:25.528Z","2026-07-18T02:02:28.276Z",[],[],{"_925":7988,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":7989,"_1682":7997,"_9":8001,"_2246":8009,"_2241":8005,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8010,"_1679":8011,"_327":8015,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8016,"_1793":8017,"_2280":8018,"_2282":-5,"_2283":8019,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8020,"_1119":8030,"_2328":-5,"_2355":8043,"_2722":8108,"_261":8109},"cmrp59l8c00in10t9q16iw9hy",{"_1595":1596,"_209":7990,"_2225":7991,"_2230":7994,"_2234":2235},449,{"_1685":7992,"_1686":1698,"_1596":7993,"_2229":1698},27,422,{"_1685":7995,"_1686":1698,"_1596":7996,"_2229":1698},0.060133630289532294,0.9398663697104677,{"_9":7998,"_2241":8002,"_2246":8006},{"_1685":7999,"_1686":8000,"_1596":8001},"Cursor 3.11 Side Chat — Quick Side Questions Without Breaking Your Flow","Cursor 3.11 サイドチャット — 流れを止めないサイドクエスチョン","Cursor 3.11 사이드 챗 — 흐름 끊김 없는 샛길 질문",{"_1685":8003,"_1686":8004,"_1596":8005},"Many of you are probably running long coding tasks with the agent feature enabled in Cursor these days, right? While the main agent is busy analyzing and modifying the entire structure, there are times you want to throw in a quick, simple question like, \"Wait, what was the usage for this function again?\" Previously, however, you had to either stop the ongoing agent loop or accept that your chat context would get messy.\n\nThe latest Cursor 3.11 update introduces the new 'Side Chat' feature, which solves this problem perfectly. It's super easy to use: just type /side or /btw in the chat box and ask your question!\n\nThe main agent loop continues running in the background, while your side question is handled in a separate, lightweight session. It uses the context of your currently open code while leaving your main workflow completely uninterrupted—it's surprisingly convenient! haha\n\nIt’s especially useful for quick, tangential questions while coding, such as \"show me the configuration options for this library.\" As agent-based coding becomes the norm, these detailed UX improvements really seem to make a huge difference in productivity. If you've updated to the latest version of Cursor, definitely give it a try today!","最近、Cursorでエージェント機能をオンにして長時間のコーディング作業をしている方は多いのではないでしょうか？メインのエージェントが全体の構造を分析・修正している最中に、「あ、ちょっと待って。この関数の使い方なんだっけ？」といった軽い質問を投げかけたい時がありますよね。これまでは、たった一つの質問をするためだけに実行中のエージェントループを中断したり、チャットの文脈が散らかるのを我慢したりする必要がありました。\n\n今回のアップデートでリリースされたCursor 3.11では、この問題をすっきりと解決してくれる「サイドチャット」機能が登場しました。使い方も非常に簡単で、チャット欄に「/side」または「/btw」と入力して質問を投げかけるだけです！\n\nメインのエージェントループはバックグラウンドでそのまま動き続け、投げかけた質問は別の軽量なセッションとして処理されます。現在開いているコードのコンテキストは維持しつつ、メインの作業フローを全く邪魔しないので、想像以上に快適です（笑）\n\nコーディング中に「このライブラリの設定オプションを見せて」といった、現在の流れと直接関係のない質問を気軽に投げたい時に特に便利です。エージェントベースのコーディングが当たり前になる中で、こうした細かなUXの改善が生産性を大きく左右すると感じます。Cursorを最新版にアップデートした方は、今日ぜひ使ってみてください！","요즘 Cursor로 에이전트 기능을 켜두고 긴 코딩 작업을 돌리시는 분들 많으시죠? 메인 에이전트가 열심히 전체 구조를 분석하고 수정하는 동안, \"어, 잠깐만. 이 함수 사용법이 뭐였더라?\" 같은 아주 가벼운 질문을 던지고 싶을 때가 있습니다. 하지만 기존에는 질문 하나를 던지려면 진행 중인 에이전트 루프를 멈추거나, 대화창 맥락이 지저분해지는 걸 감수해야 했습니다.\n\n이번에 업데이트된 Cursor 3.11 버전에서 이 문제를 아주 깔끔하게 해결해 주는 '사이드 챗' 기능이 출시되었습니다. 사용법도 아주 간단해요. 채팅창에 /side 또는 /btw를 입력하고 질문을 던지면 끝입니다!\n\n메인 에이전트 루프는 백그라운드에서 그대로 계속 돌아가고, 내가 던진 샛길 질문은 별도의 가벼운 세션으로 처리됩니다. 현재 열려 있는 코드 맥락은 그대로 활용하면서도 메인 작업 흐름은 전혀 방해하지 않아서 이거 생각보다 정말 편하네요 ㅎㅎ\n\n코딩하다가 중간에 \"이 라이브러리 설정 옵션 좀 보여줘\"처럼 흐름과 직접 관계없는 질문을 가볍게 던질 때 특히 유용합니다. 에이전트 기반 코딩이 대세가 되면서 이런 디테일한 UX 개선이 생산성을 정말 크게 좌우하는 것 같아요. Cursor 최신 업데이트 하신 분들은 오늘 꼭 한번 써보세요~",{"_1685":8007,"_1686":8008,"_1596":8009},"Many of you are probably running long coding tasks with the agent feature enabled in Cursor these days, right? While the main agent is busy analyzing and modifying the entire structure, there are times you want to throw…","最近、Cursorでエージェント機能をオンにして長時間のコーディング作業をしている方は多いのではないでしょうか？メインのエージェントが全体の構造を分析・修正している最中に、「あ、ちょっと待って。この関数の使い方なんだっけ？」といった軽い質問を投げかけたい時がありますよね。これまでは、たった一つの質問をするためだけに実行中のエージェントループを中断したり、チャットの文脈が散らかるのを我慢したりする必要がありました。今回のアップデートでリ…","요즘 Cursor로 에이전트 기능을 켜두고 긴 코딩 작업을 돌리시는 분들 많으시죠? 메인 에이전트가 열심히 전체 구조를 분석하고 수정하는 동안, \"어, 잠깐만. 이 함수 사용법이 뭐였더라?\" 같은 아주 가벼운 질문을 던지고 싶을 때가 있습니다. 하지만 기존에는 질문 하나를 던지려면 진행 중인 에이전트 루프를 멈추거나, 대화창 맥락이 지저분해지는 걸 감수해야 했습니다. 이번에 업데이트된 Cur…",[6669],[1666,8012,8013,7101,8014],"side-chats","ai-ide","developer-productivity",[],"2026-07-17T16:20:33.337Z","2026-07-17T16:20:33.084Z","2026-07-18T07:38:04.614Z","2026-07-18T01:57:16.167Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8021},{"_1694":8022},{"_1696":8023,"_1701":1702,"_1703":8024,"_1713":8025,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8026,"_1720":8027,"_1725":8028,"_1730":8029},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8031,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8034},{"_616":8032,"_11":8033},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8035},{"_1696":8036,"_1701":1702,"_1703":8037,"_1713":8038,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8039,"_1720":8040,"_1725":8041,"_1730":8042},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":8044,"_2358":7988,"_2359":8045,"_2616":8086,"_2713":8104,"_2715":8105,"_2717":7189,"_2719":1698,"_1793":8106,"_2280":8107,"_2287":-5},"cmrp59l8e00io10t9jkzmyi4y",{"_893":8046,"_1701":1702},[8047,8052,8055,8070,8073,8078,8081],{"_925":8048,"_2218":2369,"_2370":8049},"8fbecac8-e16c-4609-b576-931a09137dfa",[8050],{"_2378":8051,"_2218":2378},"요즘 Cursor로 에이전트 기능을 켜두고 긴 코딩 작업을 돌리시는 분들 많으시죠? 메인 에이전트가 열심히 전체 구조를 분석하고 수정하는 동안, \"어, 잠깐만. 이 함수 사용법이 뭐였더라?\" 같은 아주 가벼운 질문을 던지고 싶을 때가 있습니다. 하지만 기존에는 질문 하나를 던지려면 진행 중인 에이전트 루프를 멈추거나, 대화창 맥락이 지저분해지는 걸 감수해야 했습니다.",{"_925":8053,"_2218":2369,"_2370":8054},"5677d57a-5253-4852-94ad-b2404a2518ed",[],{"_925":8056,"_2218":2369,"_2370":8057},"c945a0b5-2715-46a0-ab6d-b27380225adc",[8058,8060,8063,8065,8068],{"_2378":8059,"_2218":2378},"이번에 업데이트된 Cursor 3.11 버전에서 이 문제를 아주 깔끔하게 해결해 주는 '사이드 챗' 기능이 출시되었습니다. 사용법도 아주 간단해요. 채팅창에 ",{"_2378":8061,"_2218":2378,"_2405":8062},"/side",{"_2407":2408},{"_2378":8064,"_2218":2378}," 또는 ",{"_2378":8066,"_2218":2378,"_2405":8067},"/btw",{"_2407":2408},{"_2378":8069,"_2218":2378},"를 입력하고 질문을 던지면 끝입니다!",{"_925":8071,"_2218":2369,"_2370":8072},"6cc04acd-a39c-4f43-8a4d-49a7f8c13eab",[],{"_925":8074,"_2218":2369,"_2370":8075},"e0dfa11f-e225-4153-af5a-6984f042c737",[8076],{"_2378":8077,"_2218":2378},"메인 에이전트 루프는 백그라운드에서 그대로 계속 돌아가고, 내가 던진 샛길 질문은 별도의 가벼운 세션으로 처리됩니다. 현재 열려 있는 코드 맥락은 그대로 활용하면서도 메인 작업 흐름은 전혀 방해하지 않아서 이거 생각보다 정말 편하네요 ㅎㅎ",{"_925":8079,"_2218":2369,"_2370":8080},"832ba0fe-7776-4859-ac6d-46d38e7a89d4",[],{"_925":8082,"_2218":2369,"_2370":8083},"26e5f39e-a232-40de-b0fd-8ef77b7bd034",[8084],{"_2378":8085,"_2218":2378},"코딩하다가 중간에 \"이 라이브러리 설정 옵션 좀 보여줘\"처럼 흐름과 직접 관계없는 질문을 가볍게 던질 때 특히 유용합니다. 에이전트 기반 코딩이 대세가 되면서 이런 디테일한 UX 개선이 생산성을 정말 크게 좌우하는 것 같아요. Cursor 최신 업데이트 하신 분들은 오늘 꼭 한번 써보세요~",{"_8082":8087,"_8048":8091,"_8056":8095,"_8074":8100},{"_2370":8088},{"_1685":8089,"_1686":8090,"_1596":8085},"It’s especially useful for quick, tangential questions while coding, such as \"show me the configuration options for this library.\" As agent-based coding becomes the norm, these detailed UX improvements really seem to make a huge difference in productivity. If you've updated to the latest version of Cursor, definitely give it a try today!","コーディング中に「このライブラリの設定オプションを見せて」といった、現在の流れと直接関係のない質問を気軽に投げたい時に特に便利です。エージェントベースのコーディングが当たり前になる中で、こうした細かなUXの改善が生産性を大きく左右すると感じます。Cursorを最新版にアップデートした方は、今日ぜひ使ってみてください！",{"_2370":8092},{"_1685":8093,"_1686":8094,"_1596":8051},"Many of you are probably running long coding tasks with the agent feature enabled in Cursor these days, right? While the main agent is busy analyzing and modifying the entire structure, there are times you want to throw in a quick, simple question like, \"Wait, what was the usage for this function again?\" Previously, however, you had to either stop the ongoing agent loop or accept that your chat context would get messy.","最近、Cursorでエージェント機能をオンにして長時間のコーディング作業をしている方は多いのではないでしょうか？メインのエージェントが全体の構造を分析・修正している最中に、「あ、ちょっと待って。この関数の使い方なんだっけ？」といった軽い質問を投げかけたい時がありますよね。これまでは、たった一つの質問をするためだけに実行中のエージェントループを中断したり、チャットの文脈が散らかるのを我慢したりする必要がありました。",{"_2370":8096},{"_1685":8097,"_1686":8098,"_1596":8099},"The latest Cursor 3.11 update introduces the new 'Side Chat' feature, which solves this problem perfectly. It's super easy to use: just type /side or /btw in the chat box and ask your question!","今回のアップデートでリリースされたCursor 3.11では、この問題をすっきりと解決してくれる「サイドチャット」機能が登場しました。使い方も非常に簡単で、チャット欄に「/side」または「/btw」と入力して質問を投げかけるだけです！","이번에 업데이트된 Cursor 3.11 버전에서 이 문제를 아주 깔끔하게 해결해 주는 '사이드 챗' 기능이 출시되었습니다. 사용법도 아주 간단해요. 채팅창에 /side 또는 /btw를 입력하고 질문을 던지면 끝입니다!",{"_2370":8101},{"_1685":8102,"_1686":8103,"_1596":8077},"The main agent loop continues running in the background, while your side question is handled in a separate, lightweight session. It uses the context of your currently open code while leaving your main workflow completely uninterrupted—it's surprisingly convenient! haha","メインのエージェントループはバックグラウンドでそのまま動き続け、投げかけた質問は別の軽量なセッションとして処理されます。現在開いているコードのコンテキストは維持しつつ、メインの作業フローを全く邪魔しないので、想像以上に快適です（笑）","요즘 Cursor로 에이전트 기능을 켜두고 긴 코딩 작업을 돌리시는 분들 많으시죠? 메인 에이전트가 열심히 전체 구조를 분석하고 수정하는 동안, \"어, 잠깐만. 이 함수 사용법이 뭐였더라?\" 같은 아주 가벼운 질문을 던지고 싶을 때가 있습니다. 하지만 기존에는 질문 하나를 던지려면 진행 중인 에이전트 루프를 멈추거나, 대화창 맥락이 지저분해지는 걸 감수해야 했습니다.\n\n이번에 업데이트된 Cursor 3.11 버전에서 이 문제를 아주 깔끔하게 해결해 주는 '사이드 챗' 기능이 출시되었습니다. 사용법도 아주 간단해요. 채팅창에 `/side` 또는 `/btw`를 입력하고 질문을 던지면 끝입니다!\n\n메인 에이전트 루프는 백그라운드에서 그대로 계속 돌아가고, 내가 던진 샛길 질문은 별도의 가벼운 세션으로 처리됩니다. 현재 열려 있는 코드 맥락은 그대로 활용하면서도 메인 작업 흐름은 전혀 방해하지 않아서 이거 생각보다 정말 편하네요 ㅎㅎ\n\n코딩하다가 중간에 \"이 라이브러리 설정 옵션 좀 보여줘\"처럼 흐름과 직접 관계없는 질문을 가볍게 던질 때 특히 유용합니다. 에이전트 기반 코딩이 대세가 되면서 이런 디테일한 UX 개선이 생산성을 정말 크게 좌우하는 것 같아요. Cursor 최신 업데이트 하신 분들은 오늘 꼭 한번 써보세요~","4d122079327db12c36911f1ae7c3040b06d3b661458cabbe3cd6a2d188ff8208","2026-07-17T16:20:33.086Z","2026-07-18T01:57:16.177Z",[],[],{"_925":8111,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8112,"_1682":8120,"_9":8124,"_2246":8132,"_2241":8128,"_2251":8133,"_2253":-5,"_700":8134,"_1679":8135,"_327":8139,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8140,"_1793":8141,"_2280":8142,"_2282":-5,"_2283":8143,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8144,"_1119":8154,"_2328":8167,"_2355":8189,"_2722":8452,"_261":8453},"cmroi2v8f007l10t980gm3ceu",{"_1595":1596,"_209":8113,"_2225":8114,"_2230":8117,"_2234":2235},1332,{"_1685":8115,"_1686":1698,"_1596":8116,"_2229":1698},232,1100,{"_1685":8118,"_1686":1698,"_1596":8119,"_2229":1698},0.17417417417417416,0.8258258258258259,{"_9":8121,"_2241":8125,"_2246":8129},{"_1685":8122,"_1686":8123,"_1596":8124},"Cursor Tips — How to Save AI Context with .mdc Instead of .cursorrules","Cursorの便利テクニック — .cursorrulesの代わりに.mdcでAIのコンテキストを節約する方法","Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법",{"_1685":8126,"_1686":8127,"_1596":8128},"Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법\n\nCursor Tips — How to Save AI Context with .mdc Instead of .cursorrules\n\nHave you ever experienced \"context limit\" messages or performance degradation while coding with Cursor? Previously, we had to cram all our coding rules into a single .cursorrules file, leading to significant token waste as the AI processed rules irrelevant to the code currently being edited. Fortunately, Cursor recently introduced .mdc, a smart standard for individual rules that solves this problem. I’ll walk you through what this is and how it helps you dramatically save on context costs.\n\nWhy was a single massive rule file a problem?\n\nThe traditional .cursorrules approach was like leaving a heavy encyclopedia as a guide in every single room of your house. Whether you were editing a single JavaScript file or working on Python backend code, irrelevant project-wide rules were sent to the AI every single time.\n\nThis caused the side effect of leaving less room in the prompt for actual code context. Every time you asked a question, the AI had to read through useless rules, noticeably slowing down response times.\n\nAs projects grow and rules accumulate, relying on a single global rule file becomes a significant burden in terms of both cost and speed.\n\nSmart, targeted rule application with .mdc\n\nIn short, the new .mdc rule system allows you to break those heavy manuals down by topic. These rule files are neatly stored as individual files within the .cursor/rules/ folder in your project root.\n\nThe best part is that you can define conditions at the top of each file to specify 'when' the rule should trigger. For example, React-related rules can automatically activate only when you're editing files in your frontend folder, and switch off when you move on to backend tasks.\n\nYou’re essentially controlling the AI smartly, so it doesn't read information it doesn't need. By feeding it only the relevant context exactly when it's required, you can save precious context tokens dramatically.\n\nHow to design smart rules yourself\n\nCreating rules is much simpler than you might think. You just need to fill in a few settings at the top of each individual .mdc file.\n\nYou define the globs (the file paths where the rule applies), a description that explains the rule's purpose to the AI, and an alwaysApply option in YAML format. It’s as simple as the example below.\n\n---\ndescription: React 및 Tailwind CSS 관련 코딩 가이드\nglobs: \"src/**/*.{ts,tsx}\"\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 React 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성하세요.\n- 스타일링은 Tailwind CSS 유틸리티 클래스를 우선 사용하세요.\n\nBy setting up these fine-tuned filters, this rule will automatically activate only when you modify React component files. This cleanly prevents irrelevant rules from conflicting with each other and causing odd responses, and since the AI no longer has to read through heavy, unnecessary rules, response times become much faster.\n\nStart getting lightweight today\n\nGo ahead and create a .cursor/rules folder in your project, and start breaking down those bulky old rules into small .mdc files. Even this small attempt to trim unnecessary rules will make your AI feel much faster and smarter. Optimize your own development environment starting today!","Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법\n\nCursorの便利テクニック — .cursorrulesの代わりに.mdcでAIのコンテキストを節約する方法\n\nCursorでコーディング中に「コンテキスト不足」というメッセージや、パフォーマンスの低下を経験したことはありませんか？これまではコーディングのルールをすべて.cursorrulesファイル一つに押し込める必要があったため、今書いているコードとは無関係なルールまでAIに読み込ませてしまい、トークンを無駄に消費していました。幸い、最近Cursorはこの問題を解決するために、個別のルールを設定できるスマートな標準仕様「.mdc」を導入しました。これがどのようなものか、そしてどうすればコンテキストコストを劇的に抑えられるのかを分かりやすく解説します。\n\n一つの巨大なルールが抱えていた問題点\n\n従来の.cursorrules方式は、家に例えるなら、どの部屋にも等しく重い百科事典をガイドブックとして置いておくようなものでした。JavaScriptファイルを修正する際にも、Pythonのバックエンドコードを触る際にも、プロジェクト全体の無関係なルールが毎回AIに丸ごと渡されていたのです。\n\nその結果、本来プロンプトに含まれるべき実際のコードの文脈（コンテキスト）を伝えるスペースが不足するという副作用が生じていました。質問を投げるたびにAIが不要なルールまで読み込むため、回答速度も目に見えて遅くなっていました。\n\nプロジェクトの規模が拡大しルールが増えるほど、一つのルールファイルだけを使う方式は、コストと速度の両面で大きな負担となってしまいます。\n\n必要な分だけスマートに活用できる「.mdc」ルール\n\n新しく導入された.mdcルールシステムは、簡単に言えば重いガイドブックをトピックごとに分割して管理する方式です。これらのルールファイルは、プロジェクトのルートディレクトリに作成する「.cursor/rules/」フォルダ内に、ファイル単位で整理して保存されます。\n\n最大の魅力は、各ファイルの冒頭でそのルールを「いつ」適用するかという条件を設定できる点です。例えば、フロントエンドのフォルダ内にあるファイルを修正する時だけReact関連のルールを自動で有効にし、バックエンドの作業時には自動で無効にするといった制御が可能です。\n\nAIにとって不要な情報はそもそも読み込ませない、スマートな制御ができるようになったのです。必要な瞬間に最適なコンテキストだけを選択して渡すため、貴重なコンテキストトークンを劇的に節約できます。\n\nスマートなルール設計の具体的な適用方法\n\nルールの作成方法は、想像以上にシンプルです。各.mdcファイルの先頭にいくつかの設定を記述するだけです。\n\nルールを適用するパスを指定する「globs」、ルール内容をAIに伝える「description」、そしてプロジェクト全体に常に適用するかを決める「alwaysApply」オプションをYAML形式で記述すれば完了です。以下のように非常にシンプルに書くことができます。\n\n---\ndescription: React 및 Tailwind CSS 관련 코딩 가이드\nglobs: \"src/**/*.{ts,tsx}\"\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 React 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성하세요.\n- 스타일링은 Tailwind CSS 유틸리티 클래스를 우선 사용하세요.\n\nこのように精緻なフィルターを設定しておけば、Reactのコンポーネントファイルを修正する時だけルールが自動的に有効になります。不要なルール同士の競合によって誤った回答が生成される事態をきれいに防げるほか、AIが毎回すべてのルールを読み込む必要がないため、応答速度も大幅に向上します。\n\n今すぐ手軽に始めてみましょう\n\nさっそくプロジェクトに.cursor/rulesフォルダを作成し、重たかった従来のルールを小さな.mdcファイルに分割してみてください。不要なルールを削るという小さな工夫だけで、AIがより軽快かつスマートに回答してくれるようになるはずです。今日から、あなただけの快適な開発環境をさらに賢く整えてみませんか！","Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법\n\nCursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법\n\nCursor로 코딩하다가 \"컨텍스트가 부족하다\"라는 메시지나 성능 저하를 경험해 보셨나요? 예전에는 모든 코딩 규칙을 .cursorrules 파일 하나에 몰아넣어 써야 해서, 지금 짜고 있는 코드와 상관없는 규칙까지 AI에게 전달되는 토큰 낭비가 심했습니다. 다행히 최근 Cursor가 이 문제를 해결할 스마트한 개별 규칙 표준인 .mdc를 도입했습니다. 이게 무엇이고 어떻게 컨텍스트 비용을 획기적으로 아껴주는지 쉽고 빠르게 전해 드릴게요.\n\n하나의 거대한 규칙이 왜 문제였을까요?\n\n기존에 쓰던 .cursorrules 방식은 집에 비유하면 모든 방에 똑같이 무거운 백과사전을 안내서로 놓아두는 것과 비슷했습니다. 자바스크립트 파일 하나를 고칠 때도, 파이썬 백엔드 코드를 만질 때도 프로젝트 전체의 무관한 규칙들이 AI에게 매번 고스란히 전달되었죠.\n\n이로 인해 정작 프롬프트에 담겨야 할 실제 코드 맥락을 채울 공간이 부족해지는 부작용이 생겼습니다. 질문 하나를 던질 때마다 AI가 쓸데없는 규칙까지 읽느라 답변 속도도 눈에 띄게 느려졌습니다.\n\n프로젝트 규모가 커지고 규칙이 늘어날수록, 전체 규칙 파일 하나만 쓰는 방식은 비용과 속도 면에서 큰 부담이 될 수밖에 없습니다.\n\n스마트하게 필요한 만큼만 꺼내 쓰는 .mdc 규칙\n\n새롭게 도입된 .mdc 규칙 시스템은 쉽게 말해 무거운 안내서를 주제별로 쪼개어 관리하는 방식입니다. 이 규칙 파일들은 프로젝트 루트 경로에 생성하는 .cursor/rules/ 폴더 안에 개별 파일로 깔끔하게 보관됩니다.\n\n가장 큰 매력은 각 파일 윗부분에 이 규칙을 '언제' 작동시킬지 조건을 설정할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 프론트엔드 폴더에 있는 파일을 고칠 때만 리액트 관련 규칙이 자동으로 켜지고, 다른 백엔드 작업을 할 때는 알아서 꺼집니다.\n\nAI가 굳이 알 필요가 없는 정보는 애초에 읽지 않도록 똑똑하게 제어하는 셈입니다. 필요한 순간에 딱 맞는 맥락만 골라서 전달하니 아까운 컨텍스트 토큰을 극적으로 아낄 수 있습니다.\n\n직접 적용해보는 스마트한 규칙 설계 방법\n\n규칙을 만드는 법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 개별 .mdc 파일의 맨 위쪽에 몇 가지 설정만 채워 넣으면 되는데요.\n\n파일이 적용될 경로를 지정하는 globs, 이 규칙의 역할을 AI에게 설명하는 description, 그리고 프로젝트 전체에 항상 적용할지 결정하는 alwaysApply 옵션을 YAML 형식으로 적어주면 끝입니다. 아래처럼 아주 심플하게 작성할 수 있어요.\n\n---\ndescription: React 및 Tailwind CSS 관련 코딩 가이드\nglobs: \"src/**/*.{ts,tsx}\"\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 React 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성하세요.\n- 스타일링은 Tailwind CSS 유틸리티 클래스를 우선 사용하세요.\n\n이렇게 정교하게 필터를 걸어두면 내가 리액트 컴포넌트 파일을 수정할 때만 이 규칙이 자동으로 활성화됩니다. 불필요한 규칙끼리 서로 충돌해서 엉뚱한 답변을 내놓는 현상을 깔끔하게 예방할 수 있고, AI가 매번 무거운 규칙들을 전부 읽지 않아도 되니 응답 속도도 훨씬 빨라집니다.\n\n지금 바로 가볍게 시작해 보세요\n\n이제 프로젝트에 .cursor/rules 폴더를 만들고, 무겁던 기존 규칙들을 작은 .mdc 파일들로 나누어 보세요. 불필요한 규칙을 덜어내는 작은 시도만으로도, AI가 훨씬 가볍고 똑똑하게 답하는 것을 느낄 수 있습니다. 오늘 바로 나만의 맞춤형 개발 환경을 더 스마트하게 가꿔보세요!",{"_1685":8130,"_1686":8131,"_1596":8132},"Cursor Tips — How to Save AI Context with .mdc Instead of .cursorrules Have you ever experienced \"context limit\" messages or performance degradation while coding with Cursor? Previously, we had to cram all our coding rul…","Cursorの便利テクニック — .cursorrulesの代わりに.mdcでAIのコンテキストを節約する方法 Cursorでコーディング中に「コンテキスト不足」というメッセージや、パフォーマンスの低下を経験したことはありませんか？これまではコーディングのルールをすべて.cursorrulesファイル一つに押し込める必要があったため、今書いているコードとは無関係なルールまでAIに読み込ませてしまい、トークンを無駄に消費していました。幸い…","Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법 Cursor로 코딩하다가 \"컨텍스트가 부족하다\"라는 메시지나 성능 저하를 경험해 보셨나요? 예전에는 모든 코딩 규칙을 .cursorrules 파일 하나에 몰아넣어 써야 해서, 지금 짜고 있는 코드와 상관없는 규칙까지 AI에게 전달되는 토큰 낭비가 심했습니다. 다행히 최근 Cursor가 이 문제를 해결할 스마…","cmroitgcf008310t9tj91is3v",[6832],[1666,8136,8137,8013,8138,2759],"cursor-rules","mdc","prompt-engineering",[],"2026-07-17T10:55:56.111Z","2026-07-17T05:31:28.287Z","2026-07-18T02:02:56.123Z","2026-07-18T02:02:56.098Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8145},{"_1694":8146},{"_1696":8147,"_1701":1702,"_1703":8148,"_1713":8149,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8150,"_1720":8151,"_1725":8152,"_1730":8153},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8155,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8158},{"_616":8156,"_11":8157},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8159},{"_1696":8160,"_1701":1702,"_1703":8161,"_1713":8162,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8163,"_1720":8164,"_1725":8165,"_1730":8166},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":8168},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":8169,"_1752":-5,"_1735":8175,"_1754":8176},{"_1705":8170,"_1707":8171,"_1744":8172,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":8173,"_1749":2337,"_1711":8174},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/d5ff7694-7aea-4b38-99ae-55a6c412ccd5.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/d5ff7694-7aea-4b38-99ae-55a6c412ccd5.jpg",532859,"L6Bg-_%%XU?YYRoaadS%0jM_acI^","#586888","2026-07-17T05:52:09.350Z",{"_1756":8177,"_1764":8181,"_1771":8185,"_1778":-5},{"_1705":8178,"_1707":8179,"_1744":8180,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/large.webp",46300,{"_1705":8182,"_1707":8183,"_1744":8184,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/small.webp",9690,{"_1705":8186,"_1707":8187,"_1744":8188,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmroitgcf008310t9tj91is3v/medium.webp",24882,{"_925":8190,"_2358":8111,"_2359":8191,"_2616":8378,"_2713":8447,"_2715":8448,"_2717":8449,"_2719":1698,"_1793":8450,"_2280":8451,"_2287":-5},"cmroi2v8k007m10t9y23x1kut",{"_893":8192,"_1701":1702},[8193,8195,8198,8202,8205,8220,8223,8228,8231,8240,8243,8248,8251,8256,8259,8264,8267,8281,8284,8289,8292,8297,8300,8305,8308,8317,8320,8339,8342,8345,8348,8353,8356,8361,8364],{"_925":8194,"_2364":8124,"_2218":2365,"_2366":8133},"ea35a654-3646-4d2d-a2a4-9977e6ee1180",{"_925":8196,"_2218":2369,"_2370":8197},"18435cf1-ecfc-4031-aab1-81c88cc3a9ba",[],{"_925":8199,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":8200},"ba2e7e28-afc1-4dd8-ba48-ab0748c573e6",[8201],{"_2378":8124,"_2218":2378},{"_925":8203,"_2218":2369,"_2370":8204},"6ed53932-b95f-4e7a-9369-6a37b4281ca7",[],{"_925":8206,"_2218":2369,"_2370":8207},"de55b488-525c-4db8-8027-e160eeed3266",[8208,8210,8213,8215,8218],{"_2378":8209,"_2218":2378},"Cursor로 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것과 비슷했습니다. 자바스크립트 파일 하나를 고칠 때도, 파이썬 백엔드 코드를 만질 때도 프로젝트 전체의 무관한 규칙들이 AI에게 매번 고스란히 전달되었죠.",{"_925":8241,"_2218":2369,"_2370":8242},"5e12980d-c9ef-43ef-b6db-59dd29e4191b",[],{"_925":8244,"_2218":2369,"_2370":8245},"803f3ad7-8111-45e0-81ad-234a27c9757f",[8246],{"_2378":8247,"_2218":2378},"이로 인해 정작 프롬프트에 담겨야 할 실제 코드 맥락을 채울 공간이 부족해지는 부작용이 생겼습니다. 질문 하나를 던질 때마다 AI가 쓸데없는 규칙까지 읽느라 답변 속도도 눈에 띄게 느려졌습니다.",{"_925":8249,"_2218":2369,"_2370":8250},"3e17137f-e4f0-4644-a9b5-3acc92a8b3ec",[],{"_925":8252,"_2218":2369,"_2370":8253},"d75d6d1c-1a1d-4df7-87e1-28f5be3acbd6",[8254],{"_2378":8255,"_2218":2378},"프로젝트 규모가 커지고 규칙이 늘어날수록, 전체 규칙 파일 하나만 쓰는 방식은 비용과 속도 면에서 큰 부담이 될 수밖에 없습니다.",{"_925":8257,"_2218":2369,"_2370":8258},"f1fd5c4d-4039-491e-bd1b-0e72117cc7fc",[],{"_925":8260,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":8261},"4354f142-459b-4834-a798-817522d82c1c",[8262],{"_2378":8263,"_2218":2378},"스마트하게 필요한 만큼만 꺼내 쓰는 .mdc 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꺼집니다.",{"_925":8290,"_2218":2369,"_2370":8291},"810b6a7c-3144-4534-a603-105602d467a5",[],{"_925":8293,"_2218":2369,"_2370":8294},"5578a778-4ce8-4a5f-bfe9-64d1f951956e",[8295],{"_2378":8296,"_2218":2378},"AI가 굳이 알 필요가 없는 정보는 애초에 읽지 않도록 똑똑하게 제어하는 셈입니다. 필요한 순간에 딱 맞는 맥락만 골라서 전달하니 아까운 컨텍스트 토큰을 극적으로 아낄 수 있습니다.",{"_925":8298,"_2218":2369,"_2370":8299},"62aaf757-060f-4513-bed8-7bf923713679",[],{"_925":8301,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":8302},"9f1a2c23-22ae-4bb9-add8-f6cd9b329f0f",[8303],{"_2378":8304,"_2218":2378},"직접 적용해보는 스마트한 규칙 설계 방법",{"_925":8306,"_2218":2369,"_2370":8307},"e697f5c2-846c-4911-8528-0a9f62b5ecaf",[],{"_925":8309,"_2218":2369,"_2370":8310},"cd519564-11b8-453e-8a16-e0e6a8616b33",[8311,8313,8315],{"_2378":8312,"_2218":2378},"규칙을 만드는 법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 개별 ",{"_2378":8216,"_2218":2378,"_2405":8314},{"_2407":2408},{"_2378":8316,"_2218":2378}," 파일의 맨 위쪽에 몇 가지 설정만 채워 넣으면 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",{"_2378":8216,"_2218":2378,"_2405":8375},{"_2407":2408},{"_2378":8377,"_2218":2378}," 파일들로 나누어 보세요. 불필요한 규칙을 덜어내는 작은 시도만으로도, AI가 훨씬 가볍고 똑똑하게 답하는 것을 느낄 수 있습니다. 오늘 바로 나만의 맞춤형 개발 환경을 더 스마트하게 가꿔보세요!",{"_8357":8379,"_8260":8383,"_8293":8387,"_8232":8391,"_8285":8396,"_8349":8400,"_8244":8404,"_8321":8408,"_8301":8413,"_8268":8417,"_8199":8422,"_8309":8424,"_8224":8429,"_8252":8433,"_8365":8437,"_8206":8442},{"_2370":8380},{"_1685":8381,"_1686":8382,"_1596":8360},"Start getting lightweight today","今すぐ手軽に始めてみましょう",{"_2370":8384},{"_1685":8385,"_1686":8386,"_1596":8263},"Smart, targeted rule application with .mdc","必要な分だけスマートに活用できる「.mdc」ルール",{"_2370":8388},{"_1685":8389,"_1686":8390,"_1596":8296},"You’re essentially controlling the AI smartly, so it doesn't read information it doesn't need. By feeding it only the relevant context exactly when it's required, you can save precious context tokens dramatically.","AIにとって不要な情報はそもそも読み込ませない、スマートな制御ができるようになったのです。必要な瞬間に最適なコンテキストだけを選択して渡すため、貴重なコンテキストトークンを劇的に節約できます。",{"_2370":8392},{"_1685":8393,"_1686":8394,"_1596":8395},"The traditional .cursorrules approach was like leaving a heavy encyclopedia as a guide in every single room of your house. Whether you were editing a single JavaScript file or working on Python backend code, irrelevant project-wide rules were sent to the AI every single time.","従来の.cursorrules方式は、家に例えるなら、どの部屋にも等しく重い百科事典をガイドブックとして置いておくようなものでした。JavaScriptファイルを修正する際にも、Pythonのバックエンドコードを触る際にも、プロジェクト全体の無関係なルールが毎回AIに丸ごと渡されていたのです。","기존에 쓰던 .cursorrules 방식은 집에 비유하면 모든 방에 똑같이 무거운 백과사전을 안내서로 놓아두는 것과 비슷했습니다. 자바스크립트 파일 하나를 고칠 때도, 파이썬 백엔드 코드를 만질 때도 프로젝트 전체의 무관한 규칙들이 AI에게 매번 고스란히 전달되었죠.",{"_2370":8397},{"_1685":8398,"_1686":8399,"_1596":8288},"The best part is that you can define conditions at the top of each file to specify 'when' the rule should trigger. For example, React-related rules can automatically activate only when you're editing files in your frontend folder, and switch off when you move on to backend tasks.","最大の魅力は、各ファイルの冒頭でそのルールを「いつ」適用するかという条件を設定できる点です。例えば、フロントエンドのフォルダ内にあるファイルを修正する時だけReact関連のルールを自動で有効にし、バックエンドの作業時には自動で無効にするといった制御が可能です。",{"_2370":8401},{"_1685":8402,"_1686":8403,"_1596":8352},"By setting up these fine-tuned filters, this rule will automatically activate only when you modify React component files. This cleanly prevents irrelevant rules from conflicting with each other and causing odd responses, and since the AI no longer has to read through heavy, unnecessary rules, response times become much faster.","このように精緻なフィルターを設定しておけば、Reactのコンポーネントファイルを修正する時だけルールが自動的に有効になります。不要なルール同士の競合によって誤った回答が生成される事態をきれいに防げるほか、AIが毎回すべてのルールを読み込む必要がないため、応答速度も大幅に向上します。",{"_2370":8405},{"_1685":8406,"_1686":8407,"_1596":8247},"This caused the side effect of leaving less room in the prompt for actual code context. Every time you asked a question, the AI had to read through useless rules, noticeably slowing down response times.","その結果、本来プロンプトに含まれるべき実際のコードの文脈（コンテキスト）を伝えるスペースが不足するという副作用が生じていました。質問を投げるたびにAIが不要なルールまで読み込むため、回答速度も目に見えて遅くなっていました。",{"_2370":8409},{"_1685":8410,"_1686":8411,"_1596":8412},"You define the globs (the file paths where the rule applies), a description that explains the rule's purpose to the AI, and an alwaysApply option in YAML format. It’s as simple as the example below.","ルールを適用するパスを指定する「globs」、ルール内容をAIに伝える「description」、そしてプロジェクト全体に常に適用するかを決める「alwaysApply」オプションをYAML形式で記述すれば完了です。以下のように非常にシンプルに書くことができます。","파일이 적용될 경로를 지정하는 globs, 이 규칙의 역할을 AI에게 설명하는 description, 그리고 프로젝트 전체에 항상 적용할지 결정하는 alwaysApply 옵션을 YAML 형식으로 적어주면 끝입니다. 아래처럼 아주 심플하게 작성할 수 있어요.",{"_2370":8414},{"_1685":8415,"_1686":8416,"_1596":8304},"How to design smart rules yourself","スマートなルール設計の具体的な適用方法",{"_2370":8418},{"_1685":8419,"_1686":8420,"_1596":8421},"In short, the new .mdc rule system allows you to break those heavy manuals down by topic. These rule files are neatly stored as individual files within the .cursor/rules/ folder in your project root.","新しく導入された.mdcルールシステムは、簡単に言えば重いガイドブックをトピックごとに分割して管理する方式です。これらのルールファイルは、プロジェクトのルートディレクトリに作成する「.cursor/rules/」フォルダ内に、ファイル単位で整理して保存されます。","새롭게 도입된 .mdc 규칙 시스템은 쉽게 말해 무거운 안내서를 주제별로 쪼개어 관리하는 방식입니다. 이 규칙 파일들은 프로젝트 루트 경로에 생성하는 .cursor/rules/ 폴더 안에 개별 파일로 깔끔하게 보관됩니다.",{"_2370":8423},{"_1685":8122,"_1686":8123,"_1596":8124},{"_2370":8425},{"_1685":8426,"_1686":8427,"_1596":8428},"Creating rules is much simpler than you might think. You just need to fill in a few settings at the top of each individual .mdc file.","ルールの作成方法は、想像以上にシンプルです。各.mdcファイルの先頭にいくつかの設定を記述するだけです。","규칙을 만드는 법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 개별 .mdc 파일의 맨 위쪽에 몇 가지 설정만 채워 넣으면 되는데요.",{"_2370":8430},{"_1685":8431,"_1686":8432,"_1596":8227},"Why was a single massive rule file a problem?","一つの巨大なルールが抱えていた問題点",{"_2370":8434},{"_1685":8435,"_1686":8436,"_1596":8255},"As projects grow and rules accumulate, relying on a single global rule file becomes a significant burden in terms of both cost and speed.","プロジェクトの規模が拡大しルールが増えるほど、一つのルールファイルだけを使う方式は、コストと速度の両面で大きな負担となってしまいます。",{"_2370":8438},{"_1685":8439,"_1686":8440,"_1596":8441},"Go ahead and create a .cursor/rules folder in your project, and start breaking down those bulky old rules into small .mdc files. Even this small attempt to trim unnecessary rules will make your AI feel much faster and smarter. Optimize your own development environment starting today!","さっそくプロジェクトに.cursor/rulesフォルダを作成し、重たかった従来のルールを小さな.mdcファイルに分割してみてください。不要なルールを削るという小さな工夫だけで、AIがより軽快かつスマートに回答してくれるようになるはずです。今日から、あなただけの快適な開発環境をさらに賢く整えてみませんか！","이제 프로젝트에 .cursor/rules 폴더를 만들고, 무겁던 기존 규칙들을 작은 .mdc 파일들로 나누어 보세요. 불필요한 규칙을 덜어내는 작은 시도만으로도, AI가 훨씬 가볍고 똑똑하게 답하는 것을 느낄 수 있습니다. 오늘 바로 나만의 맞춤형 개발 환경을 더 스마트하게 가꿔보세요!",{"_2370":8443},{"_1685":8444,"_1686":8445,"_1596":8446},"Have you ever experienced \"context limit\" messages or performance degradation while coding with Cursor? Previously, we had to cram all our coding rules into a single .cursorrules file, leading to significant token waste as the AI processed rules irrelevant to the code currently being edited. Fortunately, Cursor recently introduced .mdc, a smart standard for individual rules that solves this problem. I’ll walk you through what this is and how it helps you dramatically save on context costs.","Cursorでコーディング中に「コンテキスト不足」というメッセージや、パフォーマンスの低下を経験したことはありませんか？これまではコーディングのルールをすべて.cursorrulesファイル一つに押し込める必要があったため、今書いているコードとは無関係なルールまでAIに読み込ませてしまい、トークンを無駄に消費していました。幸い、最近Cursorはこの問題を解決するために、個別のルールを設定できるスマートな標準仕様「.mdc」を導入しました。これがどのようなものか、そしてどうすればコンテキストコストを劇的に抑えられるのかを分かりやすく解説します。","Cursor로 코딩하다가 \"컨텍스트가 부족하다\"라는 메시지나 성능 저하를 경험해 보셨나요? 예전에는 모든 코딩 규칙을 .cursorrules 파일 하나에 몰아넣어 써야 해서, 지금 짜고 있는 코드와 상관없는 규칙까지 AI에게 전달되는 토큰 낭비가 심했습니다. 다행히 최근 Cursor가 이 문제를 해결할 스마트한 개별 규칙 표준인 .mdc를 도입했습니다. 이게 무엇이고 어떻게 컨텍스트 비용을 획기적으로 아껴주는지 쉽고 빠르게 전해 드릴게요.","![Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법](file:cmroitgcf008310t9tj91is3v)\n\n# Cursor 꿀팁 — .cursorrules 대신 .mdc로 AI 컨텍스트 아끼는 법\n\nCursor로 코딩하다가 \"컨텍스트가 부족하다\"라는 메시지나 성능 저하를 경험해 보셨나요? 예전에는 모든 코딩 규칙을 `.cursorrules` 파일 하나에 몰아넣어 써야 해서, 지금 짜고 있는 코드와 상관없는 규칙까지 AI에게 전달되는 토큰 낭비가 심했습니다. 다행히 최근 Cursor가 이 문제를 해결할 스마트한 개별 규칙 표준인 `.mdc`를 도입했습니다. 이게 무엇이고 어떻게 컨텍스트 비용을 획기적으로 아껴주는지 쉽고 빠르게 전해 드릴게요.\n\n## 하나의 거대한 규칙이 왜 문제였을까요?\n\n기존에 쓰던 `.cursorrules` 방식은 집에 비유하면 모든 방에 똑같이 무거운 백과사전을 안내서로 놓아두는 것과 비슷했습니다. 자바스크립트 파일 하나를 고칠 때도, 파이썬 백엔드 코드를 만질 때도 프로젝트 전체의 무관한 규칙들이 AI에게 매번 고스란히 전달되었죠.\n\n이로 인해 정작 프롬프트에 담겨야 할 실제 코드 맥락을 채울 공간이 부족해지는 부작용이 생겼습니다. 질문 하나를 던질 때마다 AI가 쓸데없는 규칙까지 읽느라 답변 속도도 눈에 띄게 느려졌습니다.\n\n프로젝트 규모가 커지고 규칙이 늘어날수록, 전체 규칙 파일 하나만 쓰는 방식은 비용과 속도 면에서 큰 부담이 될 수밖에 없습니다.\n\n## 스마트하게 필요한 만큼만 꺼내 쓰는 .mdc 규칙\n\n새롭게 도입된 `.mdc` 규칙 시스템은 쉽게 말해 무거운 안내서를 주제별로 쪼개어 관리하는 방식입니다. 이 규칙 파일들은 프로젝트 루트 경로에 생성하는 `.cursor/rules/` 폴더 안에 개별 파일로 깔끔하게 보관됩니다.\n\n가장 큰 매력은 각 파일 윗부분에 이 규칙을 '언제' 작동시킬지 조건을 설정할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 프론트엔드 폴더에 있는 파일을 고칠 때만 리액트 관련 규칙이 자동으로 켜지고, 다른 백엔드 작업을 할 때는 알아서 꺼집니다.\n\nAI가 굳이 알 필요가 없는 정보는 애초에 읽지 않도록 똑똑하게 제어하는 셈입니다. 필요한 순간에 딱 맞는 맥락만 골라서 전달하니 아까운 컨텍스트 토큰을 극적으로 아낄 수 있습니다.\n\n## 직접 적용해보는 스마트한 규칙 설계 방법\n\n규칙을 만드는 법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 개별 `.mdc` 파일의 맨 위쪽에 몇 가지 설정만 채워 넣으면 되는데요.\n\n파일이 적용될 경로를 지정하는 `globs`, 이 규칙의 역할을 AI에게 설명하는 `description`, 그리고 프로젝트 전체에 항상 적용할지 결정하는 `alwaysApply` 옵션을 YAML 형식으로 적어주면 끝입니다. 아래처럼 아주 심플하게 작성할 수 있어요.\n\n```md\n---\ndescription: React 및 Tailwind CSS 관련 코딩 가이드\nglobs: \"src/**/*.{ts,tsx}\"\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 React 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성하세요.\n- 스타일링은 Tailwind CSS 유틸리티 클래스를 우선 사용하세요.\n```\n\n이렇게 정교하게 필터를 걸어두면 내가 리액트 컴포넌트 파일을 수정할 때만 이 규칙이 자동으로 활성화됩니다. 불필요한 규칙끼리 서로 충돌해서 엉뚱한 답변을 내놓는 현상을 깔끔하게 예방할 수 있고, AI가 매번 무거운 규칙들을 전부 읽지 않아도 되니 응답 속도도 훨씬 빨라집니다.\n\n## 지금 바로 가볍게 시작해 보세요\n\n이제 프로젝트에 `.cursor/rules` 폴더를 만들고, 무겁던 기존 규칙들을 작은 `.mdc` 파일들로 나누어 보세요. 불필요한 규칙을 덜어내는 작은 시도만으로도, AI가 훨씬 가볍고 똑똑하게 답하는 것을 느낄 수 있습니다. 오늘 바로 나만의 맞춤형 개발 환경을 더 스마트하게 가꿔보세요!","f2576a6520779a1abae9c21665b3d6defd79b84b26a03ae89ff463e01acc6f82",35,"2026-07-17T05:31:28.292Z","2026-07-18T02:02:56.130Z",[],[],{"_925":6068,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8455,"_1682":8458,"_9":6080,"_2246":6088,"_2241":6084,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8462,"_1679":8463,"_327":8464,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8465,"_1793":8466,"_2280":8467,"_2282":-5,"_2283":8468,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8469,"_1119":8479,"_2328":-5,"_2355":8492,"_2722":8517,"_261":8518},{"_1595":1596,"_209":6070,"_2225":8456,"_2230":8457,"_2234":2235},{"_1685":1729,"_1686":1698,"_1596":6072,"_2229":1698},{"_1685":6074,"_1686":1698,"_1596":6075,"_2229":1698},{"_9":8459,"_2241":8460,"_2246":8461},{"_1685":6078,"_1686":6079,"_1596":6080},{"_1685":6082,"_1686":6083,"_1596":6084},{"_1685":6086,"_1686":6087,"_1596":6088},[2255],[6091,6092,6093,6094,6095,2758],[],"2026-07-17T00:47:50.490Z","2026-07-17T00:47:50.171Z","2026-07-18T02:03:49.872Z","2026-07-18T02:03:49.864Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8470},{"_1694":8471},{"_1696":8472,"_1701":1702,"_1703":8473,"_1713":8474,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8475,"_1720":8476,"_1725":8477,"_1730":8478},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8480,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8483},{"_616":8481,"_11":8482},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8484},{"_1696":8485,"_1701":1702,"_1703":8486,"_1713":8487,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8488,"_1720":8489,"_1725":8490,"_1730":8491},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":6125,"_2358":6068,"_2359":8493,"_2616":8508,"_2713":6084,"_2715":6162,"_2717":6061,"_2719":1698,"_1793":8515,"_2280":8516,"_2287":-5},{"_893":8494,"_1701":1702},[8495,8498,8500,8503,8505],{"_925":6129,"_2218":2369,"_2370":8496},[8497],{"_2378":6132,"_2218":2378},{"_925":6134,"_2218":2369,"_2370":8499},[],{"_925":6137,"_2218":2369,"_2370":8501},[8502],{"_2378":6140,"_2218":2378},{"_925":6142,"_2218":2369,"_2370":8504},[],{"_925":6145,"_2218":2369,"_2370":8506},[8507],{"_2378":6148,"_2218":2378},{"_6145":8509,"_6137":8511,"_6129":8513},{"_2370":8510},{"_1685":6152,"_1686":6153,"_1596":6148},{"_2370":8512},{"_1685":6156,"_1686":6157,"_1596":6140},{"_2370":8514},{"_1685":6160,"_1686":6161,"_1596":6132},"2026-07-17T00:47:50.182Z","2026-07-18T02:03:49.874Z",[],[8519],{"_2726":2215,"_1675":6168},{"_925":8521,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8522,"_1682":8530,"_9":8534,"_2246":8542,"_2241":8538,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8543,"_1679":8544,"_327":8549,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8550,"_1793":8551,"_2280":8552,"_2282":-5,"_2283":8553,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8554,"_1119":8564,"_2328":-5,"_2355":8577,"_2722":8677,"_261":8678},"cmro2qhdu00hh10ukhiy4ile8",{"_1595":1596,"_209":8523,"_2225":8524,"_2230":8527,"_2234":2235},638,{"_1685":8525,"_1686":1698,"_1596":8526,"_2229":1698},170,468,{"_1685":8528,"_1686":1698,"_1596":8529,"_2229":1698},0.2664576802507837,0.7335423197492164,{"_9":8531,"_2241":8535,"_2246":8539},{"_1685":8532,"_1686":8533,"_1596":8534},"If you're using Gemini 3.5, update these API settings first","Gemini 3.5を使うなら、まずはこのAPI設定を変更してください","Gemini 3.5 쓰신다면 이 API 설정부터 바꾸세요",{"_1685":8536,"_1686":8537,"_1596":8538},"If you are planning to use the Google Gemini 3.5 model or its API, there is a change you absolutely need to know! Instead of the 'thinking_budget' parameter, which previously allowed you to specify the depth of the reasoning process as an integer in version 2.5, you must now use the more intuitive 'thinking_level' string option.\n\nBe careful: if you stick to your old debugging habits and send both integer and string values, or keep the old integer settings, you will immediately receive a 400 error when calling the API. The new Gemini 3.5 Flash is set to 'medium' reasoning depth by default, which strikes a good balance between speed and token consumption. For heavier, more complex coding or mathematical tasks, it is effective to bump it up to 'high'. Haha!\n\nOne more tip to remember: when enabling reasoning settings, it is best to keep the temperature at the default 1.0. People often lower the temperature to get more consistent answers, but for reasoning models, a low temperature can cause them to get stuck in loops, provide strange answers, or experience a significant drop in performance.\n\nWhen writing code in a Python environment, make sure to configure the new reasoning level option as shown in the example below for clean execution~\n\n# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n temperature=1.0\n)\n\nIn the Google AI Studio interface, you can also select the depth via a clean drop-down menu instead of adjusting complicated sliders, so try setting the depth that best suits your development project or daily reasoning tasks!","GoogleのGemini 3.5モデルやAPIを活用しようと考えている方は、必ず知っておくべき変更点があります！これまでの2.5バージョンで思考プロセスの深さを整数型で指定していた「thinking_budget」パラメータの代わりに、これからは直感的な文字列オプションの「thinking_level」を使用する必要があります。\n\n以前のやり方で整数値と文字列値を同時に送信したり、既存の整数型の設定値を維持したりすると、API呼び出し時に400エラーが返されるのでご注意ください。今回のGemini 3.5 Flashはデフォルトの推論強度が「medium」に設定されており、速度とトークン消費量のバランスを最適化してくれます。より高度で複雑なコーディングや数学的な問題に取り組む際は、「high」に一段階引き上げて使用するのが効果的です笑\n\nもう一つ覚えておくべきポイントは、推論設定を有効にする際は温度（temperature）を可能な限りデフォルトの1.0に維持する必要があるという点です。回答の一貫性を保つために温度を下げるケースがよくありますが、推論モデルの場合、温度が低すぎるとループに陥って奇妙な回答を出力したり、性能が急激に低下したりする可能性があります。\n\nPython環境でコードを作成する際は、下の例のように新しい推論レベルのオプションを正しく設定するとスムーズに実行できます。\n\n# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n temperature=1.0\n)\n\nGoogle AI Studioの画面でも、複雑なスライダー調整の代わりに分かりやすいドロップダウンメニューで選択できるようになったので、開発プロジェクトや推論タスクの特性に合わせて適切な深さに調整してみてください！","구글 Gemini 3.5 모델이나 API를 활용해보려는 분들이라면 꼭 알고 계셔야 하는 변경 사항이 있습니다! 기존에 2.5 버전에서 생각하는 과정의 깊이를 정수형으로 지정하던 thinking_budget 파라미터 대신, 이제는 직관적인 문자열 옵션인 thinking_level을 사용해야 합니다.\n\n만약 예전 버그 대처 방식을 그대로 써서 정수값과 문자열 값을 동시에 보내거나 기존 정수형 설정값을 유지하면 API 호출 시 바로 400 에러를 돌려받으니 주의하세요. 이번 Gemini 3.5 Flash는 기본 추론 세기가 'medium'으로 잡혀 있어서 속도와 토큰 소모 사이의 밸런스를 알아서 잘 맞춰 줍니다. 더 무겁고 복잡한 코딩이나 수학 연산 문제라면 'high'로 한 단계 올려서 쓰시면 효과적입니다 ㅎㅎ\n\n그리고 한 가지 더 기억하셔야 할 꿀팁은 추론 설정을 활성화할 때 온도를 가급적 1.0 기본값으로 유지하셔야 한다는 점입니다. 보통 일관된 답변을 받으려고 온도를 낮추는 경우가 많은데, 추론 모델은 온도가 낮아지면 혼자 루프를 돌며 이상한 답변을 내뱉거나 성능이 급격하게 떨어질 수 있어요.\n\n파이썬 환경에서 코드를 작성하실 때는 아래 예시처럼 새로운 추론 레벨 옵션을 정렬해서 설정해 주시면 깔끔하게 실행됩니다~\n\n# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n temperature=1.0\n)\n\n구글 AI 스튜디오 화면에서도 복잡한 슬라이더 조절 대신 깔끔한 드롭다운 메뉴로 선택할 수 있으니, 개발 프로젝트나 일상 추론 업무 특성에 맞춰 알맞은 깊이로 조절해 보세요!",{"_1685":8540,"_1686":8541,"_1596":8542},"If you are planning to use the Google Gemini 3.5 model or its API, there is a change you absolutely need to know! Instead of the 'thinking_budget' parameter, which previously allowed you to specify the depth of the reaso…","GoogleのGemini 3.5モデルやAPIを活用しようと考えている方は、必ず知っておくべき変更点があります！これまでの2.5バージョンで思考プロセスの深さを整数型で指定していた「thinking_budget」パラメータの代わりに、これからは直感的な文字列オプションの「thinking_level」を使用する必要があります。以前のやり方で整数値と文字列値を同時に送信したり、既存の整数型の設定値を維持したりすると、API呼び出し時…","구글 Gemini 3.5 모델이나 API를 활용해보려는 분들이라면 꼭 알고 계셔야 하는 변경 사항이 있습니다! 기존에 2.5 버전에서 생각하는 과정의 깊이를 정수형으로 지정하던 thinking_budget 파라미터 대신, 이제는 직관적인 문자열 옵션인 thinking_level을 사용해야 합니다. 만약 예전 버그 대처 방식을 그대로 써서 정수값과 문자열 값을 동시에 보내거나 기존 정수형 설정…",[6832],[6834,8545,6836,8546,8547,8548],"google-ai-studio","api-guide","google-genai","reasoning-models",[],"2026-07-16T22:21:56.500Z","2026-07-16T22:21:56.226Z","2026-07-18T01:58:40.235Z","2026-07-18T01:58:40.228Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8555},{"_1694":8556},{"_1696":8557,"_1701":1702,"_1703":8558,"_1713":8559,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8560,"_1720":8561,"_1725":8562,"_1730":8563},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8565,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8568},{"_616":8566,"_11":8567},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8569},{"_1696":8570,"_1701":1702,"_1703":8571,"_1713":8572,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8573,"_1720":8574,"_1725":8575,"_1730":8576},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":8578,"_2358":8521,"_2359":8579,"_2616":8649,"_2713":8673,"_2715":8674,"_2717":1959,"_2719":1698,"_1793":8675,"_2280":8676,"_2287":-5},"cmro2qhdy00hi10uk094nu95f",{"_893":8580,"_1701":1702},[8581,8596,8599,8614,8617,8627,8630,8635,8638,8641,8644],{"_925":8582,"_2218":2369,"_2370":8583},"6586fc25-fa9c-407f-a566-9ec89b1606e1",[8584,8586,8589,8591,8594],{"_2378":8585,"_2218":2378},"구글 Gemini 3.5 모델이나 API를 활용해보려는 분들이라면 꼭 알고 계셔야 하는 변경 사항이 있습니다! 기존에 2.5 버전에서 생각하는 과정의 깊이를 정수형으로 지정하던 ",{"_2378":8587,"_2218":2378,"_2405":8588},"thinking_budget",{"_2407":2408},{"_2378":8590,"_2218":2378}," 파라미터 대신, 이제는 직관적인 문자열 옵션인 ",{"_2378":8592,"_2218":2378,"_2405":8593},"thinking_level",{"_2407":2408},{"_2378":8595,"_2218":2378},"을 사용해야 합니다.",{"_925":8597,"_2218":2369,"_2370":8598},"011aab80-42f2-46c8-9d81-8349b58dcf9e",[],{"_925":8600,"_2218":2369,"_2370":8601},"8815e87b-2b9a-4ad9-9b5e-9db5d789a412",[8602,8604,8607,8609,8612],{"_2378":8603,"_2218":2378},"만약 예전 버그 대처 방식을 그대로 써서 정수값과 문자열 값을 동시에 보내거나 기존 정수형 설정값을 유지하면 API 호출 시 바로 400 에러를 돌려받으니 주의하세요. 이번 Gemini 3.5 Flash는 기본 추론 세기가 ",{"_2378":8605,"_2218":2378,"_2405":8606},"'medium'",{"_2407":2408},{"_2378":8608,"_2218":2378},"으로 잡혀 있어서 속도와 토큰 소모 사이의 밸런스를 알아서 잘 맞춰 줍니다. 더 무겁고 복잡한 코딩이나 수학 연산 문제라면 ",{"_2378":8610,"_2218":2378,"_2405":8611},"'high'",{"_2407":2408},{"_2378":8613,"_2218":2378},"로 한 단계 올려서 쓰시면 효과적입니다 ㅎㅎ",{"_925":8615,"_2218":2369,"_2370":8616},"fda7a276-4659-4e29-bb08-ba7d2dac5128",[],{"_925":8618,"_2218":2369,"_2370":8619},"ccc29d4b-788c-4764-973d-6c0766e0423f",[8620,8622,8625],{"_2378":8621,"_2218":2378},"그리고 한 가지 더 기억하셔야 할 꿀팁은 추론 설정을 활성화할 때 온도를 가급적 ",{"_2378":8623,"_2218":2378,"_2405":8624},"1.0",{"_2407":2408},{"_2378":8626,"_2218":2378}," 기본값으로 유지하셔야 한다는 점입니다. 보통 일관된 답변을 받으려고 온도를 낮추는 경우가 많은데, 추론 모델은 온도가 낮아지면 혼자 루프를 돌며 이상한 답변을 내뱉거나 성능이 급격하게 떨어질 수 있어요.",{"_925":8628,"_2218":2369,"_2370":8629},"da5ca991-5b6a-4508-ab54-6efa1ad173bb",[],{"_925":8631,"_2218":2369,"_2370":8632},"a2b5dc05-8f62-4d40-be2e-87c1adc7b017",[8633],{"_2378":8634,"_2218":2378},"파이썬 환경에서 코드를 작성하실 때는 아래 예시처럼 새로운 추론 레벨 옵션을 정렬해서 설정해 주시면 깔끔하게 실행됩니다~",{"_925":8636,"_2218":2369,"_2370":8637},"fcabd09d-f833-41b4-ba49-2c032fef9b25",[],{"_925":8639,"_2407":8640,"_2218":2407,"_608":3255},"3d126854-f8a1-4c5e-b852-0c0b73a30936","# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n temperature=1.0\n)",{"_925":8642,"_2218":2369,"_2370":8643},"333c4bc5-ce37-4407-991b-ebfa3ae8a65e",[],{"_925":8645,"_2218":2369,"_2370":8646},"bd0354e6-9756-4a76-ba78-cc1fdebffdce",[8647],{"_2378":8648,"_2218":2378},"구글 AI 스튜디오 화면에서도 복잡한 슬라이더 조절 대신 깔끔한 드롭다운 메뉴로 선택할 수 있으니, 개발 프로젝트나 일상 추론 업무 특성에 맞춰 알맞은 깊이로 조절해 보세요!",{"_8582":8650,"_8600":8655,"_8631":8660,"_8645":8664,"_8618":8668},{"_2370":8651},{"_1685":8652,"_1686":8653,"_1596":8654},"If you are planning to use the Google Gemini 3.5 model or its API, there is a change you absolutely need to know! Instead of the 'thinking_budget' parameter, which previously allowed you to specify the depth of the reasoning process as an integer in version 2.5, you must now use the more intuitive 'thinking_level' string option.","GoogleのGemini 3.5モデルやAPIを活用しようと考えている方は、必ず知っておくべき変更点があります！これまでの2.5バージョンで思考プロセスの深さを整数型で指定していた「thinking_budget」パラメータの代わりに、これからは直感的な文字列オプションの「thinking_level」を使用する必要があります。","구글 Gemini 3.5 모델이나 API를 활용해보려는 분들이라면 꼭 알고 계셔야 하는 변경 사항이 있습니다! 기존에 2.5 버전에서 생각하는 과정의 깊이를 정수형으로 지정하던 thinking_budget 파라미터 대신, 이제는 직관적인 문자열 옵션인 thinking_level을 사용해야 합니다.",{"_2370":8656},{"_1685":8657,"_1686":8658,"_1596":8659},"Be careful: if you stick to your old debugging habits and send both integer and string values, or keep the old integer settings, you will immediately receive a 400 error when calling the API. The new Gemini 3.5 Flash is set to 'medium' reasoning depth by default, which strikes a good balance between speed and token consumption. For heavier, more complex coding or mathematical tasks, it is effective to bump it up to 'high'. Haha!","以前のやり方で整数値と文字列値を同時に送信したり、既存の整数型の設定値を維持したりすると、API呼び出し時に400エラーが返されるのでご注意ください。今回のGemini 3.5 Flashはデフォルトの推論強度が「medium」に設定されており、速度とトークン消費量のバランスを最適化してくれます。より高度で複雑なコーディングや数学的な問題に取り組む際は、「high」に一段階引き上げて使用するのが効果的です笑","만약 예전 버그 대처 방식을 그대로 써서 정수값과 문자열 값을 동시에 보내거나 기존 정수형 설정값을 유지하면 API 호출 시 바로 400 에러를 돌려받으니 주의하세요. 이번 Gemini 3.5 Flash는 기본 추론 세기가 'medium'으로 잡혀 있어서 속도와 토큰 소모 사이의 밸런스를 알아서 잘 맞춰 줍니다. 더 무겁고 복잡한 코딩이나 수학 연산 문제라면 'high'로 한 단계 올려서 쓰시면 효과적입니다 ㅎㅎ",{"_2370":8661},{"_1685":8662,"_1686":8663,"_1596":8634},"When writing code in a Python environment, make sure to configure the new reasoning level option as shown in the example below for clean execution~","Python環境でコードを作成する際は、下の例のように新しい推論レベルのオプションを正しく設定するとスムーズに実行できます。",{"_2370":8665},{"_1685":8666,"_1686":8667,"_1596":8648},"In the Google AI Studio interface, you can also select the depth via a clean drop-down menu instead of adjusting complicated sliders, so try setting the depth that best suits your development project or daily reasoning tasks!","Google AI Studioの画面でも、複雑なスライダー調整の代わりに分かりやすいドロップダウンメニューで選択できるようになったので、開発プロジェクトや推論タスクの特性に合わせて適切な深さに調整してみてください！",{"_2370":8669},{"_1685":8670,"_1686":8671,"_1596":8672},"One more tip to remember: when enabling reasoning settings, it is best to keep the temperature at the default 1.0. People often lower the temperature to get more consistent answers, but for reasoning models, a low temperature can cause them to get stuck in loops, provide strange answers, or experience a significant drop in performance.","もう一つ覚えておくべきポイントは、推論設定を有効にする際は温度（temperature）を可能な限りデフォルトの1.0に維持する必要があるという点です。回答の一貫性を保つために温度を下げるケースがよくありますが、推論モデルの場合、温度が低すぎるとループに陥って奇妙な回答を出力したり、性能が急激に低下したりする可能性があります。","그리고 한 가지 더 기억하셔야 할 꿀팁은 추론 설정을 활성화할 때 온도를 가급적 1.0 기본값으로 유지하셔야 한다는 점입니다. 보통 일관된 답변을 받으려고 온도를 낮추는 경우가 많은데, 추론 모델은 온도가 낮아지면 혼자 루프를 돌며 이상한 답변을 내뱉거나 성능이 급격하게 떨어질 수 있어요.","구글 Gemini 3.5 모델이나 API를 활용해보려는 분들이라면 꼭 알고 계셔야 하는 변경 사항이 있습니다! 기존에 2.5 버전에서 생각하는 과정의 깊이를 정수형으로 지정하던 `thinking\\_budget` 파라미터 대신, 이제는 직관적인 문자열 옵션인 `thinking\\_level`을 사용해야 합니다.\n\n만약 예전 버그 대처 방식을 그대로 써서 정수값과 문자열 값을 동시에 보내거나 기존 정수형 설정값을 유지하면 API 호출 시 바로 400 에러를 돌려받으니 주의하세요. 이번 Gemini 3.5 Flash는 기본 추론 세기가 `'medium'`으로 잡혀 있어서 속도와 토큰 소모 사이의 밸런스를 알아서 잘 맞춰 줍니다. 더 무겁고 복잡한 코딩이나 수학 연산 문제라면 `'high'`로 한 단계 올려서 쓰시면 효과적입니다 ㅎㅎ\n\n그리고 한 가지 더 기억하셔야 할 꿀팁은 추론 설정을 활성화할 때 온도를 가급적 `1.0` 기본값으로 유지하셔야 한다는 점입니다. 보통 일관된 답변을 받으려고 온도를 낮추는 경우가 많은데, 추론 모델은 온도가 낮아지면 혼자 루프를 돌며 이상한 답변을 내뱉거나 성능이 급격하게 떨어질 수 있어요.\n\n파이썬 환경에서 코드를 작성하실 때는 아래 예시처럼 새로운 추론 레벨 옵션을 정렬해서 설정해 주시면 깔끔하게 실행됩니다~\n\n```python\n# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n temperature=1.0\n)\n```\n\n구글 AI 스튜디오 화면에서도 복잡한 슬라이더 조절 대신 깔끔한 드롭다운 메뉴로 선택할 수 있으니, 개발 프로젝트나 일상 추론 업무 특성에 맞춰 알맞은 깊이로 조절해 보세요!","76f5a8e314ad05b4e8ed0306ca85c14a0fe890521a746fa69f56983f1c63d92a","2026-07-16T22:21:56.230Z","2026-07-18T01:58:40.237Z",[],[8679],{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_925":8681,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8682,"_1682":8690,"_9":8694,"_2246":8702,"_2241":8698,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8703,"_1679":8704,"_327":8708,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":2100,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8709,"_1793":8710,"_2280":8711,"_2282":-5,"_2283":8712,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8713,"_1119":8723,"_2328":-5,"_2355":8736,"_2722":8808,"_261":8809},"cmrntmtcx00b510uk408h8pvh",{"_1595":1596,"_209":8683,"_2225":8684,"_2230":8687,"_2234":2235},700,{"_1685":8685,"_1686":1698,"_1596":8686,"_2229":1698},222,478,{"_1685":8688,"_1686":1698,"_1596":8689,"_2229":1698},0.3171428571428571,0.6828571428571428,{"_9":8691,"_2241":8695,"_2246":8699},{"_1685":8692,"_1686":8693,"_1596":8694},"Gemini 3.5 Multi-turn 400 Error — How to Resolve 'Thought Signature'","Gemini 3.5 マルチターンで発生する400エラー — 「Thought Signature」の解決策","Gemini 3.5 멀티턴 400 에러 — 'Thought Signature' 해결법",{"_1685":8696,"_1686":8697,"_1596":8698},"Many users have recently encountered 400 Bad Request errors during multi-turn tool calling when migrating from Gemini 2.5 to the Gemini 3.0 or 3.5 model series. If you check the error message, you will likely see a phrase saying 'missing a thought_signature'. Starting with Gemini 3.x, a strict rule is applied where the 'Thought Signature'—an encrypted representation of the model's reasoning flow—must be passed back exactly as is in the next turn's request. If the developer does not manage this state, the API server will immediately return an error.\n\nThe easiest way to resolve this is to utilize the 'Interactions API' officially released by Google. Unlike the existing Chat API or standard text completion API, the Interactions API automatically preserves multi-turn history and state on the server side. Since it handles Thought Signature processing internally based on the previous_interaction_id, developers don't have to worry about the headache. Haha. If you are forced to manipulate history manually using the old method, you must extract this signature value from the previous response object and include it exactly as-is in your next turn's request array.\n\nOne more thing to be careful about: if you leave the thinking_budget option used in Gemini 2.5 while using the new thinking_level in your 3.5 configuration, you will get another 400 error due to setting conflicts. From version 3.x onwards, you must remove the old options and use only thinking_level. There have also been reports of minor SDK bugs where Gemini 3.5 Flash sometimes returns empty responses when reasoning is enabled; as a temporary workaround, you can clear the signature in the history array to resolve it, so please keep this in mind when developing~","最近、Gemini 2.5からGemini 3.0や3.5系列のモデルへ移行する際、マルチターンのツールコーリング中に突然「400 Bad Request」エラーに遭遇するケースが増えています。エラーメッセージを確認すると「missing a thought_signature」という文言が含まれているはずです。これはGemini 3.x以降、モデルの思考プロセスである推論過程を暗号化した「Thought Signature」を、次回のターンリクエストにそのまま含めて返すルールが非常に厳格化されたためです。この状態を開発者が直接管理しないと、APIサーバーから即座にエラーが返されてしまいます。\n\nこの問題を解決する最も簡単な方法は、Googleが正式リリースした「Interactions API」を活用することです。従来のChat APIや一般的なテキスト補完APIとは異なり、Interactions APIはサーバー側がマルチターンの履歴と状態を自動的に保持してくれます。previous_interaction_idをベースに、内部でThought Signatureの処理が自動的に完結するため、開発者が頭を抱える必要はありません（笑）。もし、やむを得ず従来の手法で直接履歴を操作しなければならない場合は、前回のレスポンスオブジェクトからこのsignature値を手動で抽出し、次回のターンリクエスト配列に同じように含めて送信する必要があります。\n\nもう一点注意すべき点は、Gemini 2.5で使用していた「thinking_budget」オプションを3.5の設定に残したまま、新しい「thinking_level」を併用すると設定衝突が発生し、再び400エラーが起きるという点です。3.xバージョンからは古いオプションを削除し、thinking_levelのみを使用するようにしてください。最近、Gemini 3.5 Flashで推論機能を有効にした際に、稀に空の回答が返ってくるSDKのバグも報告されています。このような場合は、一時的な対処法として履歴配列からsignatureを少し空にするという「裏技」で解決できることもあるので、開発の際はぜひ参考にしてみてください。","최근 Gemini 2.5에서 Gemini 3.0 이나 3.5 계열 모델로 넘어가면서 멀티턴 툴 콜링 도중 난데없이 400 Bad Request 에러를 만나는 분들이 많아졌습니다. 에러 메시지를 보면 missing a thought_signature라는 문구가 들어가 있을 텐데요. 제미나이 3.x 버전부터는 모델의 생각 흐름인 추론 과정을 암호화한 'Thought Signature'를 다음 턴 요청에 그대로 돌려주어야 하는 규칙이 아주 엄격하게 적용되기 때문입니다. 이 상태를 개발자가 직접 관리해주지 않으면 API 서버에서 바로 에러를 뱉게 되죠.\n\n이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법은 구글이 정식 출시한 'Interactions API'를 활용하는 것입니다. 기존 Chat API나 일반 텍스트 완성 API와 달리, Interactions API는 서버가 알아서 멀티턴 히스토리와 상태를 보존해 줍니다. previous_interaction_id를 기반으로 내부에서 Thought Signature 처리를 자동으로 끝내주기 때문에 개발자가 골머리를 앓을 필요가 없거든요 ㅎㅎ 만약 부득이하게 기존 방식으로 직접 히스토리를 조작해야 한다면, 이전 응답 객체에서 이 signature 값을 수동으로 추출해 다음 턴 요청 배열에 똑같이 얹어서 보내야 합니다.\n\n한 가지 더 조심해야 할 점은, Gemini 2.5에서 쓰던 thinking_budget 옵션을 3.5 설정에 둔 채로 새로운 thinking_level을 함께 사용하면 설정 충돌로 또 400 에러가 납니다. 3.x 버전부터는 옛날 옵션을 지우고 thinking_level만 쓰셔야 합니다. 최근 Gemini 3.5 Flash에서 추론 기능을 켰을 때 가끔 빈 답변이 돌아오는 자잘한 SDK 버그도 보고되었는데, 이럴 때는 임시방편으로 히스토리 배열에서 signature를 살짝 비워주는 꼼수로 해결할 수 있으니 개발할 때 꼭 참고해 보세요~",{"_1685":8700,"_1686":8701,"_1596":8702},"Many users have recently encountered 400 Bad Request errors during multi-turn tool calling when migrating from Gemini 2.5 to the Gemini 3.0 or 3.5 model series. If you check the error message, you will likely see a phras…","最近、Gemini 2.5からGemini 3.0や3.5系列のモデルへ移行する際、マルチターンのツールコーリング中に突然「400 Bad Request」エラーに遭遇するケースが増えています。エラーメッセージを確認すると「missing a thought_signature」という文言が含まれているはずです。これはGemini 3.x以降、モデルの思考プロセスである推論過程を暗号化した「Thought Signature」を、次回の…","최근 Gemini 2.5에서 Gemini 3.0 이나 3.5 계열 모델로 넘어가면서 멀티턴 툴 콜링 도중 난데없이 400 Bad Request 에러를 만나는 분들이 많아졌습니다. 에러 메시지를 보면 missing a thought_signature라는 문구가 들어가 있을 텐데요. 제미나이 3.x 버전부터는 모델의 생각 흐름인 추론 과정을 암호화한 'Thought Signature'를 다음 턴…",[6832],[6834,8705,8706,8707,2758,8545],"thought-signature","interactions-api","tool-calling",[],"2026-07-16T18:07:08.850Z","2026-07-16T18:07:08.577Z","2026-07-18T01:59:09.793Z","2026-07-18T01:59:09.779Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8714},{"_1694":8715},{"_1696":8716,"_1701":1702,"_1703":8717,"_1713":8718,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8719,"_1720":8720,"_1725":8721,"_1730":8722},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8724,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8727},{"_616":8725,"_11":8726},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8728},{"_1696":8729,"_1701":1702,"_1703":8730,"_1713":8731,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8732,"_1720":8733,"_1725":8734,"_1730":8735},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":8737,"_2358":8681,"_2359":8738,"_2616":8788,"_2713":8804,"_2715":8805,"_2717":6061,"_2719":1698,"_1793":8806,"_2280":8807,"_2287":-5},"cmrntmtd100b610ukkcggbirl",{"_893":8739,"_1701":1702},[8740,8755,8758,8768,8771],{"_925":8741,"_2218":2369,"_2370":8742},"e0761d90-0446-4a5e-b998-34d19628c416",[8743,8745,8748,8750,8753],{"_2378":8744,"_2218":2378},"최근 Gemini 2.5에서 Gemini 3.0 이나 3.5 계열 모델로 넘어가면서 멀티턴 툴 콜링 도중 난데없이 ",{"_2378":8746,"_2218":2378,"_2405":8747},"400 Bad Request",{"_2407":2408},{"_2378":8749,"_2218":2378}," 에러를 만나는 분들이 많아졌습니다. 에러 메시지를 보면 ",{"_2378":8751,"_2218":2378,"_2405":8752},"missing a thought_signature",{"_2407":2408},{"_2378":8754,"_2218":2378},"라는 문구가 들어가 있을 텐데요. 제미나이 3.x 버전부터는 모델의 생각 흐름인 추론 과정을 암호화한 'Thought Signature'를 다음 턴 요청에 그대로 돌려주어야 하는 규칙이 아주 엄격하게 적용되기 때문입니다. 이 상태를 개발자가 직접 관리해주지 않으면 API 서버에서 바로 에러를 뱉게 되죠.",{"_925":8756,"_2218":2369,"_2370":8757},"2df05d86-5e93-4b17-be7e-cf4723aed8d5",[],{"_925":8759,"_2218":2369,"_2370":8760},"9a316909-b800-4761-878a-ee6d7e89b1be",[8761,8763,8766],{"_2378":8762,"_2218":2378},"이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법은 구글이 정식 출시한 'Interactions API'를 활용하는 것입니다. 기존 Chat API나 일반 텍스트 완성 API와 달리, Interactions API는 서버가 알아서 멀티턴 히스토리와 상태를 보존해 줍니다. 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Unlike the existing Chat API or standard text completion API, the Interactions API automatically preserves multi-turn history and state on the server side. Since it handles Thought Signature processing internally based on the previous_interaction_id, developers don't have to worry about the headache. Haha. If you are forced to manipulate history manually using the old method, you must extract this signature value from the previous response object and include it exactly as-is in your next turn's request array.","この問題を解決する最も簡単な方法は、Googleが正式リリースした「Interactions API」を活用することです。従来のChat APIや一般的なテキスト補完APIとは異なり、Interactions APIはサーバー側がマルチターンの履歴と状態を自動的に保持してくれます。previous_interaction_idをベースに、内部でThought Signatureの処理が自動的に完結するため、開発者が頭を抱える必要はありません（笑）。もし、やむを得ず従来の手法で直接履歴を操作しなければならない場合は、前回のレスポンスオブジェクトからこのsignature値を手動で抽出し、次回のターンリクエスト配列に同じように含めて送信する必要があります。","이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법은 구글이 정식 출시한 'Interactions API'를 활용하는 것입니다. 기존 Chat API나 일반 텍스트 완성 API와 달리, Interactions API는 서버가 알아서 멀티턴 히스토리와 상태를 보존해 줍니다. previous_interaction_id를 기반으로 내부에서 Thought Signature 처리를 자동으로 끝내주기 때문에 개발자가 골머리를 앓을 필요가 없거든요 ㅎㅎ 만약 부득이하게 기존 방식으로 직접 히스토리를 조작해야 한다면, 이전 응답 객체에서 이 signature 값을 수동으로 추출해 다음 턴 요청 배열에 똑같이 얹어서 보내야 합니다.",{"_2370":8795},{"_1685":8796,"_1686":8797,"_1596":8798},"One more thing to be careful about: if you leave the thinking_budget option used in Gemini 2.5 while using the new thinking_level in your 3.5 configuration, you will get another 400 error due to setting conflicts. From version 3.x onwards, you must remove the old options and use only thinking_level. There have also been reports of minor SDK bugs where Gemini 3.5 Flash sometimes returns empty responses when reasoning is enabled; as a temporary workaround, you can clear the signature in the history array to resolve it, so please keep this in mind when developing~","もう一点注意すべき点は、Gemini 2.5で使用していた「thinking_budget」オプションを3.5の設定に残したまま、新しい「thinking_level」を併用すると設定衝突が発生し、再び400エラーが起きるという点です。3.xバージョンからは古いオプションを削除し、thinking_levelのみを使用するようにしてください。最近、Gemini 3.5 Flashで推論機能を有効にした際に、稀に空の回答が返ってくるSDKのバグも報告されています。このような場合は、一時的な対処法として履歴配列からsignatureを少し空にするという「裏技」で解決できることもあるので、開発の際はぜひ参考にしてみてください。","한 가지 더 조심해야 할 점은, Gemini 2.5에서 쓰던 thinking_budget 옵션을 3.5 설정에 둔 채로 새로운 thinking_level을 함께 사용하면 설정 충돌로 또 400 에러가 납니다. 3.x 버전부터는 옛날 옵션을 지우고 thinking_level만 쓰셔야 합니다. 최근 Gemini 3.5 Flash에서 추론 기능을 켰을 때 가끔 빈 답변이 돌아오는 자잘한 SDK 버그도 보고되었는데, 이럴 때는 임시방편으로 히스토리 배열에서 signature를 살짝 비워주는 꼼수로 해결할 수 있으니 개발할 때 꼭 참고해 보세요~",{"_2370":8800},{"_1685":8801,"_1686":8802,"_1596":8803},"Many users have recently encountered 400 Bad Request errors during multi-turn tool calling when migrating from Gemini 2.5 to the Gemini 3.0 or 3.5 model series. If you check the error message, you will likely see a phrase saying 'missing a thought_signature'. Starting with Gemini 3.x, a strict rule is applied where the 'Thought Signature'—an encrypted representation of the model's reasoning flow—must be passed back exactly as is in the next turn's request. If the developer does not manage this state, the API server will immediately return an error.","最近、Gemini 2.5からGemini 3.0や3.5系列のモデルへ移行する際、マルチターンのツールコーリング中に突然「400 Bad Request」エラーに遭遇するケースが増えています。エラーメッセージを確認すると「missing a thought_signature」という文言が含まれているはずです。これはGemini 3.x以降、モデルの思考プロセスである推論過程を暗号化した「Thought Signature」を、次回のターンリクエストにそのまま含めて返すルールが非常に厳格化されたためです。この状態を開発者が直接管理しないと、APIサーバーから即座にエラーが返されてしまいます。","최근 Gemini 2.5에서 Gemini 3.0 이나 3.5 계열 모델로 넘어가면서 멀티턴 툴 콜링 도중 난데없이 400 Bad Request 에러를 만나는 분들이 많아졌습니다. 에러 메시지를 보면 missing a thought_signature라는 문구가 들어가 있을 텐데요. 제미나이 3.x 버전부터는 모델의 생각 흐름인 추론 과정을 암호화한 'Thought Signature'를 다음 턴 요청에 그대로 돌려주어야 하는 규칙이 아주 엄격하게 적용되기 때문입니다. 이 상태를 개발자가 직접 관리해주지 않으면 API 서버에서 바로 에러를 뱉게 되죠.","최근 Gemini 2.5에서 Gemini 3.0 이나 3.5 계열 모델로 넘어가면서 멀티턴 툴 콜링 도중 난데없이 `400 Bad Request` 에러를 만나는 분들이 많아졌습니다. 에러 메시지를 보면 `missing a thought\\_signature`라는 문구가 들어가 있을 텐데요. 제미나이 3.x 버전부터는 모델의 생각 흐름인 추론 과정을 암호화한 'Thought Signature'를 다음 턴 요청에 그대로 돌려주어야 하는 규칙이 아주 엄격하게 적용되기 때문입니다. 이 상태를 개발자가 직접 관리해주지 않으면 API 서버에서 바로 에러를 뱉게 되죠.\n\n이 문제를 해결하는 가장 쉬운 방법은 구글이 정식 출시한 'Interactions API'를 활용하는 것입니다. 기존 Chat API나 일반 텍스트 완성 API와 달리, Interactions API는 서버가 알아서 멀티턴 히스토리와 상태를 보존해 줍니다. `previous\\_interaction\\_id`를 기반으로 내부에서 Thought Signature 처리를 자동으로 끝내주기 때문에 개발자가 골머리를 앓을 필요가 없거든요 ㅎㅎ 만약 부득이하게 기존 방식으로 직접 히스토리를 조작해야 한다면, 이전 응답 객체에서 이 signature 값을 수동으로 추출해 다음 턴 요청 배열에 똑같이 얹어서 보내야 합니다.\n\n한 가지 더 조심해야 할 점은, Gemini 2.5에서 쓰던 `thinking\\_budget` 옵션을 3.5 설정에 둔 채로 새로운 `thinking\\_level`을 함께 사용하면 설정 충돌로 또 400 에러가 납니다. 3.x 버전부터는 옛날 옵션을 지우고 `thinking\\_level`만 쓰셔야 합니다. 최근 Gemini 3.5 Flash에서 추론 기능을 켰을 때 가끔 빈 답변이 돌아오는 자잘한 SDK 버그도 보고되었는데, 이럴 때는 임시방편으로 히스토리 배열에서 signature를 살짝 비워주는 꼼수로 해결할 수 있으니 개발할 때 꼭 참고해 보세요~","aa86afc337f16fe5395f0a4b9215cbbdfd6c996762151ec70c667a5a661fa30c","2026-07-16T18:07:08.581Z","2026-07-18T01:59:09.799Z",[],[8810],{"_2726":2215,"_1675":6168},{"_925":8812,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8813,"_1682":8821,"_9":8825,"_2246":8833,"_2241":8829,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8834,"_1679":8835,"_327":8841,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8842,"_1793":8843,"_2280":8844,"_2282":-5,"_2283":8845,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8846,"_1119":8856,"_2328":-5,"_2355":8869,"_2722":8922,"_261":8923},"cmrng63qj003r10ukaidb2ccm",{"_1595":1596,"_209":8814,"_2225":8815,"_2230":8818,"_2234":2235},547,{"_1685":8816,"_1686":1698,"_1596":8817,"_2229":1698},91,456,{"_1685":8819,"_1686":1698,"_1596":8820,"_2229":1698},0.1663619744058501,0.8336380255941499,{"_9":8822,"_2241":8826,"_2246":8830},{"_1685":8823,"_1686":8824,"_1596":8825},"Claude Artifacts — Create Your Own Mini Web App in 5 Minutes","Claude Artifacts — 5分で自分だけのミニWebアプリを作る方法","Claude Artifacts — 5분 만에 나만의 미니 웹 앱 만들기",{"_1685":8827,"_1686":8828,"_1596":8829},"This is much more convenient than I thought. Even if you don't know anything about coding, you can whip up a decent mini web app with just a few clicks using Claude 3.5 Sonnet's Artifacts feature. Five minutes is plenty of time to build simple tools like a household ledger, a timer, or a to-do list! haha\n\nHowever, there are two things you should definitely check before diving in. First, make sure the 'Code execution' feature is turned on in the Capabilities menu of your Claude settings. This option must be enabled for Claude to execute the code it writes directly in your browser so you can see the results immediately.\n\nSecond, be mindful of the character limit and message caps on the free plan. As you keep iterating on the code, the conversation history grows, and since Claude has to re-read the entire history, you might hit your message limit (every 5 hours) quite quickly. Fortunately, the visual token limit was recently doubled, giving us more breathing room than before, but on the free plan, it's still better to keep the conversation concise and get to the finished product quickly.\n\nIf you want to share the app you've built, you can use the 'Publish' feature in the bottom right corner. It creates a public link instantly that doesn't require a login. If you want to embed it into your personal blog or website via an iframe, remember to add your domain to 'Allowed domains' in the settings so it displays correctly without being blocked by browser security policies!","これ、思っていたよりも本当に便利です。プログラミングの知識が全くなくても、Claude 3.5 SonnetのArtifacts機能を使えば、数回クリックするだけで立派なミニWebアプリがすぐに作れます。シンプルな家計簿やタイマー、ToDoリストのようなツールなら、5分もあれば十分でした（笑）\n\nただし、実際に試す前に2つだけ必ず確認しておくと良いことがあります。まず、Claudeの設定のCapabilitiesメニューで「Code execution」機能がオンになっているかを確認してください。このオプションが有効になっていないと、Claudeが作成したコードをブラウザ上で即座に実行し、結果を目で確認することができません。\n\n2つ目は、無料プランにおける文字数と質問回数の制限です。コードを繰り返し修正していると対話が長くなり、Claudeが過去の対話全体を読み直す必要があるため、5時間ごとのメッセージ制限にすぐ引っかかってしまう可能性があります。幸い、最近ビジュアル関連のトークン上限が2倍に増えたので以前より余裕はできましたが、無料プランでは会話を短く維持して手早く完成させる方が有利です。\n\nこうして完成したアプリを他の人と共有したい場合は、右下の「Publish」機能を使えばOKです。ログイン不要の公開リンクをすぐに作成できます。もし個人のブログやWebサイトにiframeで埋め込みたい場合は、設定で「Allowed domains」に自分のドメインを指定しておかなければWebブラウザのセキュリティポリシーでブロックされてしまうので、忘れずに覚えておいてください！","이거 생각보다 정말 편하네요. 코딩을 전혀 모르는 분들도 Claude 3.5 Sonnet의 Artifacts 기능을 쓰면 클릭 몇 번으로 그럴듯한 미니 웹 앱을 뚝딱 만들 수 있습니다. 간단한 가계부나 타이머, 투두 리스트 같은 도구는 5분이면 충분하더라고요 ㅎㅎ\n\n다만 실제로 사용해 보기 전에 두 가지만 꼭 체크해 두시면 좋습니다. 우선 Claude 설정의 Capabilities 메뉴에서 'Code execution' 기능이 켜져 있는지 확인해야 합니다. 이 옵션이 활성화되어 있어야 Claude가 작성한 코드를 브라우저 화면에서 바로 실행하고 결과를 눈으로 볼 수 있거든요.\n\n두 번째는 무료 플랜의 글자 수와 질문 횟수 제한입니다. 코드를 계속 수정하다 보면 대화가 길어지고, Claude가 이전 대화 전체를 다시 읽어야 해서 5시간당 주어지는 메시지 제한에 금방 걸릴 수 있습니다. 다행히 최근 비주얼 관련 토큰 한도가 두 배로 늘어나서 예전보다 한결 여유로워졌지만, 무료 플랜에서는 대화를 가볍게 유지하며 빠르게 완성하는 편이 유리합니다.\n\n이렇게 완성한 앱을 다른 사람에게 공유하고 싶다면 우측 하단의 'Publish' 기능을 사용하면 됩니다. 로그인이 필요 없는 공개 링크를 바로 생성해 주거든요. 만약 개인 블로그나 웹사이트에 iframe으로 삽입하고 싶다면, 설정에서 'Allowed domains'에 본인의 도메인을 지정해 주어야 웹 브라우저의 보안 정책 차단 없이 깔끔하게 화면에 띄울 수 있으니 꼭 기억해 두세요!",{"_1685":8831,"_1686":8832,"_1596":8833},"This is much more convenient than I thought. Even if you don't know anything about coding, you can whip up a decent mini web app with just a few clicks using Claude 3.5 Sonnet's Artifacts feature. Five minutes is plenty…","これ、思っていたよりも本当に便利です。プログラミングの知識が全くなくても、Claude 3.5 SonnetのArtifacts機能を使えば、数回クリックするだけで立派なミニWebアプリがすぐに作れます。シンプルな家計簿やタイマー、ToDoリストのようなツールなら、5分もあれば十分でした（笑）ただし、実際に試す前に2つだけ必ず確認しておくと良いことがあります。まず、Claudeの設定のCapabilitiesメニューで「Code ex…","이거 생각보다 정말 편하네요. 코딩을 전혀 모르는 분들도 Claude 3.5 Sonnet의 Artifacts 기능을 쓰면 클릭 몇 번으로 그럴듯한 미니 웹 앱을 뚝딱 만들 수 있습니다. 간단한 가계부나 타이머, 투두 리스트 같은 도구는 5분이면 충분하더라고요 ㅎㅎ 다만 실제로 사용해 보기 전에 두 가지만 꼭 체크해 두시면 좋습니다. 우선 Claude 설정의 Capabilities 메뉴에서 '…",[6832],[8836,8837,6969,8838,8839,8840],"claude","artifacts","web-app","prototyping","no-code",[],"2026-07-16T11:50:14.144Z","2026-07-16T11:50:13.867Z","2026-07-18T01:59:27.719Z","2026-07-18T01:59:27.702Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8847},{"_1694":8848},{"_1696":8849,"_1701":1702,"_1703":8850,"_1713":8851,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8852,"_1720":8853,"_1725":8854,"_1730":8855},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8857,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8860},{"_616":8858,"_11":8859},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8861},{"_1696":8862,"_1701":1702,"_1703":8863,"_1713":8864,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8865,"_1720":8866,"_1725":8867,"_1730":8868},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":8870,"_2358":8812,"_2359":8871,"_2616":8902,"_2713":8829,"_2715":8919,"_2717":7189,"_2719":1698,"_1793":8920,"_2280":8921,"_2287":-5},"cmrng63qn003s10uk6vasu26o",{"_893":8872,"_1701":1702},[8873,8878,8881,8886,8889,8894,8897],{"_925":8874,"_2218":2369,"_2370":8875},"5b1b4bfa-0f0c-4265-9e32-0d191fc2d3ce",[8876],{"_2378":8877,"_2218":2378},"이거 생각보다 정말 편하네요. 코딩을 전혀 모르는 분들도 Claude 3.5 Sonnet의 Artifacts 기능을 쓰면 클릭 몇 번으로 그럴듯한 미니 웹 앱을 뚝딱 만들 수 있습니다. 간단한 가계부나 타이머, 투두 리스트 같은 도구는 5분이면 충분하더라고요 ㅎㅎ",{"_925":8879,"_2218":2369,"_2370":8880},"3c0ada87-4c22-4711-baf7-dccabaf693a9",[],{"_925":8882,"_2218":2369,"_2370":8883},"17a5d7cc-e47a-4956-a690-9669e2bc744c",[8884],{"_2378":8885,"_2218":2378},"다만 실제로 사용해 보기 전에 두 가지만 꼭 체크해 두시면 좋습니다. 우선 Claude 설정의 Capabilities 메뉴에서 'Code execution' 기능이 켜져 있는지 확인해야 합니다. 이 옵션이 활성화되어 있어야 Claude가 작성한 코드를 브라우저 화면에서 바로 실행하고 결과를 눈으로 볼 수 있거든요.",{"_925":8887,"_2218":2369,"_2370":8888},"c5ffd1b1-ed0c-4c39-98fc-93fe45e9226f",[],{"_925":8890,"_2218":2369,"_2370":8891},"b2fac5dd-5d59-4b6c-afe5-311efe04f719",[8892],{"_2378":8893,"_2218":2378},"두 번째는 무료 플랜의 글자 수와 질문 횟수 제한입니다. 코드를 계속 수정하다 보면 대화가 길어지고, Claude가 이전 대화 전체를 다시 읽어야 해서 5시간당 주어지는 메시지 제한에 금방 걸릴 수 있습니다. 다행히 최근 비주얼 관련 토큰 한도가 두 배로 늘어나서 예전보다 한결 여유로워졌지만, 무료 플랜에서는 대화를 가볍게 유지하며 빠르게 완성하는 편이 유리합니다.",{"_925":8895,"_2218":2369,"_2370":8896},"135a2503-7a75-44d9-be50-7161332aed80",[],{"_925":8898,"_2218":2369,"_2370":8899},"1e64e9e3-7415-445b-9bb6-70190eef9be6",[8900],{"_2378":8901,"_2218":2378},"이렇게 완성한 앱을 다른 사람에게 공유하고 싶다면 우측 하단의 'Publish' 기능을 사용하면 됩니다. 로그인이 필요 없는 공개 링크를 바로 생성해 주거든요. 만약 개인 블로그나 웹사이트에 iframe으로 삽입하고 싶다면, 설정에서 'Allowed domains'에 본인의 도메인을 지정해 주어야 웹 브라우저의 보안 정책 차단 없이 깔끔하게 화면에 띄울 수 있으니 꼭 기억해 두세요!",{"_8882":8903,"_8898":8907,"_8874":8911,"_8890":8915},{"_2370":8904},{"_1685":8905,"_1686":8906,"_1596":8885},"However, there are two things you should definitely check before diving in. 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If you want to embed it into your personal blog or website via an iframe, remember to add your domain to 'Allowed domains' in the settings so it displays correctly without being blocked by browser security policies!","こうして完成したアプリを他の人と共有したい場合は、右下の「Publish」機能を使えばOKです。ログイン不要の公開リンクをすぐに作成できます。もし個人のブログやWebサイトにiframeで埋め込みたい場合は、設定で「Allowed domains」に自分のドメインを指定しておかなければWebブラウザのセキュリティポリシーでブロックされてしまうので、忘れずに覚えておいてください！",{"_2370":8912},{"_1685":8913,"_1686":8914,"_1596":8877},"This is much more convenient than I thought. Even if you don't know anything about coding, you can whip up a decent mini web app with just a few clicks using Claude 3.5 Sonnet's Artifacts feature. Five minutes is plenty of time to build simple tools like a household ledger, a timer, or a to-do list! haha","これ、思っていたよりも本当に便利です。プログラミングの知識が全くなくても、Claude 3.5 SonnetのArtifacts機能を使えば、数回クリックするだけで立派なミニWebアプリがすぐに作れます。シンプルな家計簿やタイマー、ToDoリストのようなツールなら、5分もあれば十分でした（笑）",{"_2370":8916},{"_1685":8917,"_1686":8918,"_1596":8893},"Second, be mindful of the character limit and message caps on the free plan. As you keep iterating on the code, the conversation history grows, and since Claude has to re-read the entire history, you might hit your message limit (every 5 hours) quite quickly. Fortunately, the visual token limit was recently doubled, giving us more breathing room than before, but on the free plan, it's still better to keep the conversation concise and get to the finished product quickly.","2つ目は、無料プランにおける文字数と質問回数の制限です。コードを繰り返し修正していると対話が長くなり、Claudeが過去の対話全体を読み直す必要があるため、5時間ごとのメッセージ制限にすぐ引っかかってしまう可能性があります。幸い、最近ビジュアル関連のトークン上限が2倍に増えたので以前より余裕はできましたが、無料プランでは会話を短く維持して手早く完成させる方が有利です。","9954f3bcc64265bf72a9865d16b3aa7e8a01c9a480068964bcd84085e02faf4d","2026-07-16T11:50:13.871Z","2026-07-18T01:59:27.726Z",[],[8924],{"_2726":2215,"_1675":3088},{"_925":8926,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":8927,"_1682":8935,"_9":8939,"_2246":8947,"_2241":8943,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":8948,"_1679":8949,"_327":8952,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":8953,"_1793":8954,"_2280":8955,"_2282":-5,"_2283":8956,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":8957,"_1119":8967,"_2328":-5,"_2355":8980,"_2722":9033,"_261":9034},"cmrn7jypa00bp10p2fnaybdwb",{"_1595":1596,"_209":8928,"_2225":8929,"_2230":8932,"_2234":2235},668,{"_1685":8930,"_1686":1698,"_1596":8931,"_2229":1698},133,535,{"_1685":8933,"_1686":1698,"_1596":8934,"_2229":1698},0.19910179640718562,0.8008982035928144,{"_9":8936,"_2241":8940,"_2246":8944},{"_1685":8937,"_1686":8938,"_1596":8939},"Gemini 3.5 Flash — Getting Started with Tool Calling (No Coding Required)","Gemini 3.5 Flash — コーディング不要で始めるTool Calling","Gemini 3.5 Flash — 코딩 없이 시작하는 Tool Calling",{"_1685":8941,"_1686":8942,"_1596":8943},"One of the most important technologies in the recent AI agent trend is 'Tool Calling,' where the model directly calls external tools or APIs to perform tasks. It's often tedious to write Python code every time you want to test this, right? With the newly released Gemini 3.5 Flash in Google AI Studio, you can visually test this process instantly without writing a single line of code, which is incredibly convenient haha.\n\nIf you look at the 'Run settings' panel on the right side of the Google AI Studio interface, there are a lot of hidden, highly useful advanced settings. You can toggle 'Function calling' and easily define your tool's name and JSON parameter schema with just a few clicks. Once you add these functions and enter a prompt, the model will run a simulation of calling the tool, allowing you to manually input the result and continue the conversation. After verifying it works as expected, you can click the 'Get code' button to export the updated google-genai SDK code block (in Python, JS, etc.) immediately, making the whole workflow very intuitive.\n\nHowever, there is one internal rule you must keep in mind when developing agents based on Gemini 3.5. When Gemini decides to call a function, it internally creates an encrypted 'thought_signature' reasoning data. If you don't copy and return this signature as-is in your next client request during your implementation, you will immediately encounter a '400 error.' This is a surprisingly common mistake during development, so make sure to watch out for it! If the concepts of AI agent development or Tool Calling are new to you, I highly recommend starting with Google AI Studio as a lightweight visual sandbox.","最近のAIエージェントトレンドにおいて最も重要な技術の一つが、モデルが外部ツールやAPIを直接呼び出して作業を行う「Tool Calling（ツール呼び出し）」です。毎回Pythonコードを書いてテストするのは意外と面倒ですよね。今回リリースされたGemini 3.5 FlashをGoogle AI Studioで使用すれば、コードを一行も書かずにこのプロセスを視覚的にすぐテストできるので、本当に便利です（笑）\n\nGoogle AI Studioの画面右側にある「Run settings」パネルには、思っている以上に非常に便利な高度な設定が隠されています。ここで「Function calling」設定をオンにすれば、必要なツールの名前とJSONパラメータの仕様をマウス操作だけで簡単に定義できます。このように機能を追加した後にプロンプトを入力すると、モデルが自動的にツールを呼び出すシミュレーションを実行し、結果値まで直接入力して会話を続けることができます。このプロセスが正常に動作することを確認したら、「Get code」ボタンを押して、新しくアップデートされたgoogle-genai SDKコードブロック（Python、JSなど）にすぐにエクスポートできるので非常に直感的です。\n\nただし、Gemini 3.5ベースでエージェントを開発する際には、一つ覚えておくべき内部ルールがあります。Geminiが関数呼び出しを決定すると、内部的に暗号化されたthought_signatureという推論データが生成されます。コードで実装する際、次のクライアントリクエストにこの署名をそのままコピーして戻さないと、すぐに「400エラー」に遭遇してしまいます。開発段階で意外と陥りやすいミスなので、この点だけは必ず注意してください！AIエージェント開発やTool Callingの概念に馴染みがない方は、Google AI Studioの視覚的なサンドボックスから気軽に試してみることを強くおすすめします～","최근 AI 에이전트 트렌드에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 모델이 외부 도구나 API를 직접 호출해서 작업하는 '도구 호출(Tool Calling)'인데요. 매번 파이썬 코드를 짜서 테스트하려니 은근히 번거로우셨을 겁니다. 이번에 출시된 Gemini 3.5 Flash를 구글 AI 스튜디오에서 사용하면 코드 한 줄 없이도 이 과정을 시각적으로 바로 테스트해 볼 수 있어서 정말 편하더라고요 ㅎㅎ\n\n구글 AI 스튜디오 화면 우측의 'Run settings' 패널을 보면 생각보다 정말 유용한 고급 설정들이 많이 숨어 있습니다. 여기서 'Function calling' 설정을 켜고 우리가 원하는 도구의 이름과 JSON 파라미터 규격을 마우스 클릭 몇 번으로 쉽게 정의할 수 있죠. 이렇게 기능을 추가한 다음 프롬프트를 입력하면, 모델이 알아서 도구를 호출하는 시뮬레이션을 돌려주고 결괏값까지 직접 입력해서 대화를 이어갈 수 있습니다. 이 과정이 제대로 작동하는 걸 확인했다면 'Get code' 버튼을 눌러 새롭게 업데이트된 google-genai SDK 코드 블록(Python, JS 등)으로 바로 내보낼 수도 있어서 정말 직관적입니다.\n\n다만 Gemini 3.5 기반으로 에이전트를 개발할 때는 한 가지 기억해 두셔야 할 내부 규칙이 있습니다. Gemini가 함수 호출을 결정하면 내부적으로 암호화된 thought_signature라는 추론 데이터를 함께 만드는데요. 만약 코드로 구현하실 때 다음 클라이언트 요청에 이 서명을 그대로 복사해서 돌려주지 않으면 바로 '400 에러'를 마주치게 됩니다. 개발 단계에서 은근히 자주 겪는 실수이니 이 부분만 꼭 챙겨가세요! AI 에이전트 개발이나 Tool Calling 개념이 낯설다면, 구글 AI 스튜디오에서 가볍게 시각적 샌드박스로 먼저 입문해 보시는 걸 강력히 추천드립니다~",{"_1685":8945,"_1686":8946,"_1596":8947},"One of the most important technologies in the recent AI agent trend is 'Tool Calling,' where the model directly calls external tools or APIs to perform tasks. It's often tedious to write Python code every time you want t…","最近のAIエージェントトレンドにおいて最も重要な技術の一つが、モデルが外部ツールやAPIを直接呼び出して作業を行う「Tool Calling（ツール呼び出し）」です。毎回Pythonコードを書いてテストするのは意外と面倒ですよね。今回リリースされたGemini 3.5 FlashをGoogle AI Studioで使用すれば、コードを一行も書かずにこのプロセスを視覚的にすぐテストできるので、本当に便利です（笑） Google AI St…","최근 AI 에이전트 트렌드에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 모델이 외부 도구나 API를 직접 호출해서 작업하는 '도구 호출(Tool Calling)'인데요. 매번 파이썬 코드를 짜서 테스트하려니 은근히 번거로우셨을 겁니다. 이번에 출시된 Gemini 3.5 Flash를 구글 AI 스튜디오에서 사용하면 코드 한 줄 없이도 이 과정을 시각적으로 바로 테스트해 볼 수 있어서 정말 편하더라고요…",[2255],[8950,8545,8707,2758,8951],"gemini-flash","function-calling",[],"2026-07-16T07:49:04.258Z","2026-07-16T07:49:03.982Z","2026-07-18T02:04:36.275Z","2026-07-18T02:04:36.267Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":8958},{"_1694":8959},{"_1696":8960,"_1701":1702,"_1703":8961,"_1713":8962,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":8963,"_1720":8964,"_1725":8965,"_1730":8966},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":8968,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":8971},{"_616":8969,"_11":8970},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":8972},{"_1696":8973,"_1701":1702,"_1703":8974,"_1713":8975,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":8976,"_1720":8977,"_1725":8978,"_1730":8979},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":8981,"_2358":8926,"_2359":8982,"_2616":9014,"_2713":9029,"_2715":9030,"_2717":6061,"_2719":1698,"_1793":9031,"_2280":9032,"_2287":-5},"cmrn7jype00bq10p2zrcvawzs",{"_893":8983,"_1701":1702},[8984,8989,8992,9001,9004],{"_925":8985,"_2218":2369,"_2370":8986},"06f81964-074b-4f09-8e19-e25b7ae4f86b",[8987],{"_2378":8988,"_2218":2378},"최근 AI 에이전트 트렌드에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 모델이 외부 도구나 API를 직접 호출해서 작업하는 '도구 호출(Tool Calling)'인데요. 매번 파이썬 코드를 짜서 테스트하려니 은근히 번거로우셨을 겁니다. 이번에 출시된 Gemini 3.5 Flash를 구글 AI 스튜디오에서 사용하면 코드 한 줄 없이도 이 과정을 시각적으로 바로 테스트해 볼 수 있어서 정말 편하더라고요 ㅎㅎ",{"_925":8990,"_2218":2369,"_2370":8991},"298e0f9d-0c69-4514-8c8b-9203f0bf4576",[],{"_925":8993,"_2218":2369,"_2370":8994},"fc24ceeb-9a21-4dbd-9766-f0fc8890cbbf",[8995,8997,8999],{"_2378":8996,"_2218":2378},"구글 AI 스튜디오 화면 우측의 'Run settings' 패널을 보면 생각보다 정말 유용한 고급 설정들이 많이 숨어 있습니다. 여기서 'Function calling' 설정을 켜고 우리가 원하는 도구의 이름과 JSON 파라미터 규격을 마우스 클릭 몇 번으로 쉽게 정의할 수 있죠. 이렇게 기능을 추가한 다음 프롬프트를 입력하면, 모델이 알아서 도구를 호출하는 시뮬레이션을 돌려주고 결괏값까지 직접 입력해서 대화를 이어갈 수 있습니다. 이 과정이 제대로 작동하는 걸 확인했다면 'Get code' 버튼을 눌러 새롭게 업데이트된 ",{"_2378":8547,"_2218":2378,"_2405":8998},{"_2407":2408},{"_2378":9000,"_2218":2378}," SDK 코드 블록(Python, JS 등)으로 바로 내보낼 수도 있어서 정말 직관적입니다.",{"_925":9002,"_2218":2369,"_2370":9003},"99dadf56-50e5-484c-9d5e-c7dbc6520d1b",[],{"_925":9005,"_2218":2369,"_2370":9006},"51ac566d-38ae-4756-96bc-dfea7fa9e94c",[9007,9009,9012],{"_2378":9008,"_2218":2378},"다만 Gemini 3.5 기반으로 에이전트를 개발할 때는 한 가지 기억해 두셔야 할 내부 규칙이 있습니다. Gemini가 함수 호출을 결정하면 내부적으로 암호화된 ",{"_2378":9010,"_2218":2378,"_2405":9011},"thought_signature",{"_2407":2408},{"_2378":9013,"_2218":2378},"라는 추론 데이터를 함께 만드는데요. 만약 코드로 구현하실 때 다음 클라이언트 요청에 이 서명을 그대로 복사해서 돌려주지 않으면 바로 '400 에러'를 마주치게 됩니다. 개발 단계에서 은근히 자주 겪는 실수이니 이 부분만 꼭 챙겨가세요! AI 에이전트 개발이나 Tool Calling 개념이 낯설다면, 구글 AI 스튜디오에서 가볍게 시각적 샌드박스로 먼저 입문해 보시는 걸 강력히 추천드립니다~",{"_8985":9015,"_9005":9019,"_8993":9024},{"_2370":9016},{"_1685":9017,"_1686":9018,"_1596":8988},"One of the most important technologies in the recent AI agent trend is 'Tool Calling,' where the model directly calls external tools or APIs to perform tasks. It's often tedious to write Python code every time you want to test this, right? With the newly released Gemini 3.5 Flash in Google AI Studio, you can visually test this process instantly without writing a single line of code, which is incredibly convenient haha.","最近のAIエージェントトレンドにおいて最も重要な技術の一つが、モデルが外部ツールやAPIを直接呼び出して作業を行う「Tool Calling（ツール呼び出し）」です。毎回Pythonコードを書いてテストするのは意外と面倒ですよね。今回リリースされたGemini 3.5 FlashをGoogle AI Studioで使用すれば、コードを一行も書かずにこのプロセスを視覚的にすぐテストできるので、本当に便利です（笑）",{"_2370":9020},{"_1685":9021,"_1686":9022,"_1596":9023},"However, there is one internal rule you must keep in mind when developing agents based on Gemini 3.5. When Gemini decides to call a function, it internally creates an encrypted 'thought_signature' reasoning data. If you don't copy and return this signature as-is in your next client request during your implementation, you will immediately encounter a '400 error.' This is a surprisingly common mistake during development, so make sure to watch out for it! If the concepts of AI agent development or Tool Calling are new to you, I highly recommend starting with Google AI Studio as a lightweight visual sandbox.","ただし、Gemini 3.5ベースでエージェントを開発する際には、一つ覚えておくべき内部ルールがあります。Geminiが関数呼び出しを決定すると、内部的に暗号化されたthought_signatureという推論データが生成されます。コードで実装する際、次のクライアントリクエストにこの署名をそのままコピーして戻さないと、すぐに「400エラー」に遭遇してしまいます。開発段階で意外と陥りやすいミスなので、この点だけは必ず注意してください！AIエージェント開発やTool Callingの概念に馴染みがない方は、Google AI Studioの視覚的なサンドボックスから気軽に試してみることを強くおすすめします～","다만 Gemini 3.5 기반으로 에이전트를 개발할 때는 한 가지 기억해 두셔야 할 내부 규칙이 있습니다. Gemini가 함수 호출을 결정하면 내부적으로 암호화된 thought_signature라는 추론 데이터를 함께 만드는데요. 만약 코드로 구현하실 때 다음 클라이언트 요청에 이 서명을 그대로 복사해서 돌려주지 않으면 바로 '400 에러'를 마주치게 됩니다. 개발 단계에서 은근히 자주 겪는 실수이니 이 부분만 꼭 챙겨가세요! AI 에이전트 개발이나 Tool Calling 개념이 낯설다면, 구글 AI 스튜디오에서 가볍게 시각적 샌드박스로 먼저 입문해 보시는 걸 강력히 추천드립니다~",{"_2370":9025},{"_1685":9026,"_1686":9027,"_1596":9028},"If you look at the 'Run settings' panel on the right side of the Google AI Studio interface, there are a lot of hidden, highly useful advanced settings. You can toggle 'Function calling' and easily define your tool's name and JSON parameter schema with just a few clicks. Once you add these functions and enter a prompt, the model will run a simulation of calling the tool, allowing you to manually input the result and continue the conversation. After verifying it works as expected, you can click the 'Get code' button to export the updated google-genai SDK code block (in Python, JS, etc.) immediately, making the whole workflow very intuitive.","Google AI Studioの画面右側にある「Run settings」パネルには、思っている以上に非常に便利な高度な設定が隠されています。ここで「Function calling」設定をオンにすれば、必要なツールの名前とJSONパラメータの仕様をマウス操作だけで簡単に定義できます。このように機能を追加した後にプロンプトを入力すると、モデルが自動的にツールを呼び出すシミュレーションを実行し、結果値まで直接入力して会話を続けることができます。このプロセスが正常に動作することを確認したら、「Get code」ボタンを押して、新しくアップデートされたgoogle-genai SDKコードブロック（Python、JSなど）にすぐにエクスポートできるので非常に直感的です。","구글 AI 스튜디오 화면 우측의 'Run settings' 패널을 보면 생각보다 정말 유용한 고급 설정들이 많이 숨어 있습니다. 여기서 'Function calling' 설정을 켜고 우리가 원하는 도구의 이름과 JSON 파라미터 규격을 마우스 클릭 몇 번으로 쉽게 정의할 수 있죠. 이렇게 기능을 추가한 다음 프롬프트를 입력하면, 모델이 알아서 도구를 호출하는 시뮬레이션을 돌려주고 결괏값까지 직접 입력해서 대화를 이어갈 수 있습니다. 이 과정이 제대로 작동하는 걸 확인했다면 'Get code' 버튼을 눌러 새롭게 업데이트된 google-genai SDK 코드 블록(Python, JS 등)으로 바로 내보낼 수도 있어서 정말 직관적입니다.","최근 AI 에이전트 트렌드에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 모델이 외부 도구나 API를 직접 호출해서 작업하는 '도구 호출(Tool Calling)'인데요. 매번 파이썬 코드를 짜서 테스트하려니 은근히 번거로우셨을 겁니다. 이번에 출시된 Gemini 3.5 Flash를 구글 AI 스튜디오에서 사용하면 코드 한 줄 없이도 이 과정을 시각적으로 바로 테스트해 볼 수 있어서 정말 편하더라고요 ㅎㅎ\n\n구글 AI 스튜디오 화면 우측의 'Run settings' 패널을 보면 생각보다 정말 유용한 고급 설정들이 많이 숨어 있습니다. 여기서 'Function calling' 설정을 켜고 우리가 원하는 도구의 이름과 JSON 파라미터 규격을 마우스 클릭 몇 번으로 쉽게 정의할 수 있죠. 이렇게 기능을 추가한 다음 프롬프트를 입력하면, 모델이 알아서 도구를 호출하는 시뮬레이션을 돌려주고 결괏값까지 직접 입력해서 대화를 이어갈 수 있습니다. 이 과정이 제대로 작동하는 걸 확인했다면 'Get code' 버튼을 눌러 새롭게 업데이트된 `google-genai` SDK 코드 블록(Python, JS 등)으로 바로 내보낼 수도 있어서 정말 직관적입니다.\n\n다만 Gemini 3.5 기반으로 에이전트를 개발할 때는 한 가지 기억해 두셔야 할 내부 규칙이 있습니다. Gemini가 함수 호출을 결정하면 내부적으로 암호화된 `thought\\_signature`라는 추론 데이터를 함께 만드는데요. 만약 코드로 구현하실 때 다음 클라이언트 요청에 이 서명을 그대로 복사해서 돌려주지 않으면 바로 '400 에러'를 마주치게 됩니다. 개발 단계에서 은근히 자주 겪는 실수이니 이 부분만 꼭 챙겨가세요! AI 에이전트 개발이나 Tool Calling 개념이 낯설다면, 구글 AI 스튜디오에서 가볍게 시각적 샌드박스로 먼저 입문해 보시는 걸 강력히 추천드립니다~","bd0d70a4a659e8c5e3ff63e7b1d13287a7261806ae08cedb889a7192f5809af5","2026-07-16T07:49:03.986Z","2026-07-18T02:04:36.276Z",[],[9035],{"_2726":2215,"_1675":4736},{"_925":9037,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":9038,"_1682":-5,"_9":9045,"_2246":9046,"_2241":9047,"_2251":9048,"_2253":-5,"_700":9049,"_1679":9051,"_327":9056,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":9057,"_1793":9058,"_2280":9059,"_2282":9059,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":9060,"_1119":9070,"_2328":9083,"_2355":9105,"_2722":9526,"_261":9527},"cmrmnnmzh032j10lnzbnmo0cb",{"_1595":1596,"_209":9039,"_2225":9040,"_2230":9042,"_2234":2235},2106,{"_1685":8931,"_1686":1698,"_1596":9041,"_2229":1698},1571,{"_1685":9043,"_1686":1698,"_1596":9044,"_2229":1698},0.2540360873694207,0.7459639126305793,"DeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기","DeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기 그동안 프리뷰로만 맛볼 수 있었던 DeepSeek V4가 드디어 정식 버전으로 출시되었습니다! 이번 라인업은 강력한 성능의 플래그십 모델인 Pro와 가성비를 극대화한 Flash 두 가지 버전으로 나뉘는데요. 오픈소스 모델 중에서도 뜨거운 관심을 받고 있는 이번 V4의 핵심 변화와, 일반 사용자와 개발자가 놓치지 말아…","DeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기\n\nDeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기\n\n그동안 프리뷰로만 맛볼 수 있었던 DeepSeek V4가 드디어 정식 버전으로 출시되었습니다! 이번 라인업은 강력한 성능의 플래그십 모델인 Pro와 가성비를 극대화한 Flash 두 가지 버전으로 나뉘는데요. 오픈소스 모델 중에서도 뜨거운 관심을 받고 있는 이번 V4의 핵심 변화와, 일반 사용자와 개발자가 놓치지 말아야 할 실전 핵심 정보를 쉽고 빠르게 정리해 드립니다.\n\nPro와 Flash 두 가지 라인업, 무엇이 다를까?\n\n이번 DeepSeek V4 정식 버전은 사용 목적과 규모에 따라 두 가지 모델로 출시되었습니다. 강력한 성능을 자랑하는 플래그십 모델 DeepSeek-V4-Pro와 속도와 가성비에 초점을 맞춘 DeepSeek-V4-Flash입니다.\n\n두 모델의 가장 큰 특징은 거대한 규모에 비해 작동 효율이 매우 뛰어나다는 점입니다. Pro 모델은 전체 매개변수가 1조 6,000억 개에 달하지만 실제 답변을 생성할 때 활성화되는 매개변수는 490억 개에 불과합니다. Flash 모델 역시 전체 2,840억 개 중 단 130억 개의 매개변수만 활성화하여 작동합니다. 필요한 전문가만 콕 집어 일하게 만드는 혼합 전문가(MoE) 기술 덕분에, 가볍고 빠르게 고성능을 낼 수 있습니다.\n\n두 모델 모두 책 한 권 분량을 가뿐히 넘어서는 100만 토큰의 방대한 컨텍스트 창을 기본으로 지원합니다. 여기에 한 번에 출력할 수 있는 용량도 최대 38만 4,000토큰에 달해, 긴 코드 분석이나 대용량 문서 요약도 중간에 끊길 걱정 없이 처리할 수 있습니다.\n\n특히 이번에 새로 도입된 하이브리드 어텐션 아키텍처는 데이터를 처리할 때 차지하는 메모리 용량을 최대 90%까지 줄여줍니다. 덕분에 이전 버전인 DeepSeek-V3.2 모델과 비교했을 때 연산에 드는 부담을 획기적으로 낮추어, 대규모 작업을 할 때도 훨씬 빠르고 부드럽게 작동합니다.\n\n트래픽에 따라 변하는 시간대별 차등 요금제\n\nDeepSeek가 이번 V4 정식 출시와 함께 아주 흥미로운 요금 정책을 선보였습니다. 마치 전력 사용량이나 택시 호출처럼 트래픽이 몰리는 시간대에 요금이 달라지는 '시간대별 차등 요금제(Peak-Valley Pricing)'를 API 서비스에 도입한 것인데요. 급증하는 API 서버 부하를 효율적으로 분산하려는 독창적인 시도입니다.\n\n기본 요금의 정확히 두 배가 적용되는 피크 시간대는 하루 중 총 7시간입니다. 한국 시간 기준으로 오전 10시부터 오후 1시, 그리고 오후 3시부터 저녁 7시까지인데요. 이 피크 시간대만 피하면 평소처럼 세계 최고 수준의 가성비를 자랑하는 오프피크 요금으로 마음껏 API를 쓸 수 있습니다.\n\n모델별 구체적인 100만 토큰당 API 요금 구조는 다음과 같습니다.\n\n모델 종류 오프피크 피크\nDeepSeek-V4-Pro 입력 (캐시 미스) $0.435 $0.87\n 입력 (캐시 히트) $0.003625 $0.00725\n 출력 $0.87 $1.74\nDeepSeek-V4-Flash 입력 (캐시 미스) $0.14 $0.28\n 입력 (캐시 히트) $0.0028 $0.0056\n 출력 $0.28 $0.56\n\n대규모 데이터 분석이나 정기적인 백그라운드 자동화 배치 작업처럼 굳이 실시간으로 처리하지 않아도 되는 무거운 작업이 있다면, 요금이 저렴한 오프피크 시간대에 작동하도록 예약해 두는 것이 좋습니다. 간단한 타이머 설정만으로도 API 사용 예산을 최대 절반까지 아낄 수 있는 아주 든든한 꿀팁입니다.\n\n개발자 필독! 7월 24일 기존 API 이름 지원 종료\n\nDeepSeek API를 사용해 서비스를 운영하고 계신다면 지금 바로 코드 창을 열어보셔야 합니다. 그동안 사용되던 기존 API 모델 식별자인 deepseek-chat과 deepseek-reasoner가 2026년 7월 24일 오후 3시 59분(UTC 기준, 한국 시간 기준 7월 25일 오전 12시 59분)을 기해 완전히 작동을 멈추기 때문입니다.\n\n현재 전환 기간에는 이 기존 이름들이 임시로 새로운 deepseek-v4-flash 모델의 일반 및 추론 모드로 자동 연결되어 작동하고 있습니다. 하지만 지원 종료일 이후에는 기존 식별자로 호출할 경우 즉각 오류가 발생하므로 서비스가 멈추는 상황을 막으려면 수동 마이그레이션을 완료해야 합니다.\n\n해결 방법은 아주 단순합니다. API 호출 코드나 환경 설정에서 모델명을 새 식별자인 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash로 변경해 주면 됩니다.\n\nOpenAI Python SDK를 사용하는 경우 아래 예시처럼 모델 이름을 업데이트할 수 있습니다.\n\n# OpenAI Python SDK v1.x 기준\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n base_url=\"https://api.deepseek.com\",\n api_key=\n)\n\n# 기존 'deepseek-chat' 등을 새 식별자로 변경합니다.\nresponse = client.chat.completions.create(\n model=\"deepseek-v4-pro\", # 또는 \"deepseek-v4-flash\"\n messages=[\n {\"role\": \"user\", \"content\": \"안녕하세요!\"}\n ]\n)\n\n성공적인 전환을 위해 서비스 서버에 바로 반영하기보다 로컬 테스트 환경에서 먼저 가벼운 호출 테스트를 진행해 보시는 것을 적극 권장합니다.\n\nDeepSeek V4, 나에게도 유용할까?\n\nDeepSeek V4는 비용 부담 없이 강력한 AI 에이전트를 만들거나 긴 문서를 분석하고 싶은 분들에게 아주 매력적인 선택지입니다. 오픈소스 라이선스 덕분에 서비스에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다는 것도 큰 강점입니다.\n\n다만 새로 도입된 시간대별 차등 요금제는 미리 고려해 두는 것이 좋습니다. 요금이 2배로 뛰는 피크 시간대를 피해 자동화 작업이 실행되도록 스케줄을 설계한다면, 가뜩이나 저렴한 API 비용을 훨씬 더 알뜰하게 아낄 수 있습니다.","cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7",[9050],"model-release",[9052,9053,6095,9054,9055],"deepseek-v","moe-architecture","api-migration","artificial-intelligence",[],"2026-07-16T03:22:26.343Z","2026-07-15T22:32:03.101Z","2026-07-16T05:54:18.770Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":9061},{"_1694":9062},{"_1696":9063,"_1701":1702,"_1703":9064,"_1713":9065,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":9066,"_1720":9067,"_1725":9068,"_1730":9069},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":9071,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":9074},{"_616":9072,"_11":9073},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":9075},{"_1696":9076,"_1701":1702,"_1703":9077,"_1713":9078,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":9079,"_1720":9080,"_1725":9081,"_1730":9082},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":9084},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":9085,"_1752":-5,"_1735":9091,"_1754":9092},{"_1705":9086,"_1707":9087,"_1744":9088,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":9089,"_1749":2337,"_1711":9090},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/41e3afbf-1144-4cb2-bf2e-d2f274ff0b6b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/41e3afbf-1144-4cb2-bf2e-d2f274ff0b6b.jpg",413615,"L5C?_-00WA~q%M?bR*D%00?aRkIp","#283848","2026-07-15T22:53:01.790Z",{"_1756":9093,"_1764":9097,"_1771":9101,"_1778":-5},{"_1705":9094,"_1707":9095,"_1744":9096,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/large.webp",28018,{"_1705":9098,"_1707":9099,"_1744":9100,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/small.webp",8002,{"_1705":9102,"_1707":9103,"_1744":9104,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7/medium.webp",16694,{"_925":9106,"_2358":9037,"_2359":9107,"_2616":-5,"_2713":9521,"_2715":9522,"_2717":9523,"_2719":1698,"_1793":9524,"_2280":9525,"_2287":-5},"cmrmnnmzl032k10ln27ut6qyv",{"_893":9108,"_1701":1702},[9109,9112,9116,9121,9125,9131,9135,9141,9145,9161,9165,9171,9175,9181,9185,9191,9195,9201,9205,9211,9215,9221,9225,9231,9235,9388,9392,9398,9402,9408,9412,9427,9431,9442,9446,9460,9464,9470,9474,9477,9481,9487,9491,9497,9501,9507,9511,9517],{"_925":9110,"_2364":9045,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":9111,"_2366":9048},"aa84cfba-525a-425e-92d3-df8432d7c41a",{"_3638":574},{"_925":9113,"_2218":2369,"_3636":9114,"_2370":9115},"06fa9d63-dd34-4e3e-b1a2-9702fda05568",{"_3638":574},[],{"_925":9117,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":9118,"_2370":9119},"b4003309-d100-406a-998b-5481c7641930",{"_3638":574},[9120],{"_2378":9045,"_2218":2378},{"_925":9122,"_2218":2369,"_3636":9123,"_2370":9124},"9276c254-5934-43a2-b060-26d482410823",{"_3638":574},[],{"_925":9126,"_2218":2369,"_3636":9127,"_2370":9128},"d7b2d727-dc6b-44b1-9446-262051fba120",{"_3638":574},[9129],{"_2378":9130,"_2218":2378},"그동안 프리뷰로만 맛볼 수 있었던 DeepSeek V4가 드디어 정식 버전으로 출시되었습니다! 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같습니다.",{"_925":9232,"_2218":2369,"_3636":9233,"_2370":9234},"465978b2-c692-4893-9a88-df00b2f59d6a",{"_3638":574},[],{"_925":9236,"_9237":9238,"_2218":9385,"_9386":9387},"f4c37a08-1c10-48e0-84f5-0ffb99e7e494","rows",[9239,9266,9288,9308,9327,9348,9367],{"_9240":9241},"cells",[9242,9249,9254,9260],{"_3636":9243,"_2370":9246},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},"colspan","rowspan",[9247],{"_2378":628,"_2218":2378,"_2405":9248},{"_2473":2408},{"_3636":9250,"_2370":9251},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},[9252],{"_2378":714,"_2218":2378,"_2405":9253},{"_2473":2408},{"_3636":9255,"_2370":9256},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},[9257],{"_2378":9258,"_2218":2378,"_2405":9259},"오프피크",{"_2473":2408},{"_3636":9261,"_2370":9262},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},[9263],{"_2378":9264,"_2218":2378,"_2405":9265},"피크",{"_2473":2408},{"_9240":9267},[9268,9273,9278,9283],{"_3636":9269,"_2370":9270},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},[9271],{"_2378":9152,"_2218":2378,"_2405":9272},{"_2473":2408},{"_3636":9274,"_2370":9275},{"_9244":1702,"_9245":1702,"_3638":574},[9276],{"_2378":9277,"_2218":2378},"입력 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데이터 분석이나 정기적인 백그라운드 자동화 배치 작업처럼 굳이 실시간으로 처리하지 않아도 되는 무거운 작업이 있다면, 요금이 저렴한 오프피크 시간대에 작동하도록 예약해 두는 것이 좋습니다. 간단한 타이머 설정만으로도 API 사용 예산을 최대 절반까지 아낄 수 있는 아주 든든한 꿀팁입니다.",{"_925":9399,"_2218":2369,"_3636":9400,"_2370":9401},"2ca6de7d-0665-4a07-a50e-f7b5e9d06f5e",{"_3638":574},[],{"_925":9403,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":9404,"_2370":9405},"31185035-53e6-4fa1-938a-0eef50a355c3",{"_3638":574},[9406],{"_2378":9407,"_2218":2378},"개발자 필독! 7월 24일 기존 API 이름 지원 종료",{"_925":9409,"_2218":2369,"_3636":9410,"_2370":9411},"c2774b99-c6e6-4925-a42e-4effacbadb4a",{"_3638":574},[],{"_925":9413,"_2218":2369,"_3636":9414,"_2370":9415},"ad21d5e3-5b28-4b88-9475-40063b33a3be",{"_3638":574},[9416,9418,9421,9422,9425],{"_2378":9417,"_2218":2378},"DeepSeek API를 사용해 서비스를 운영하고 계신다면 지금 바로 코드 창을 열어보셔야 합니다. 그동안 사용되던 기존 API 모델 식별자인 ",{"_2378":9419,"_2218":2378,"_2405":9420},"deepseek-chat",{"_2407":2408},{"_2378":3338,"_2218":2378},{"_2378":9423,"_2218":2378,"_2405":9424},"deepseek-reasoner",{"_2407":2408},{"_2378":9426,"_2218":2378},"가 2026년 7월 24일 오후 3시 59분(UTC 기준, 한국 시간 기준 7월 25일 오전 12시 59분)을 기해 완전히 작동을 멈추기 때문입니다.",{"_925":9428,"_2218":2369,"_3636":9429,"_2370":9430},"8e62cc84-0724-4799-a593-2d9a3b9dbba1",{"_3638":574},[],{"_925":9432,"_2218":2369,"_3636":9433,"_2370":9434},"5662e447-7c48-4b16-a7fc-a2947651c62b",{"_3638":574},[9435,9437,9440],{"_2378":9436,"_2218":2378},"현재 전환 기간에는 이 기존 이름들이 임시로 새로운 ",{"_2378":9438,"_2218":2378,"_2405":9439},"deepseek-v4-flash",{"_2407":2408},{"_2378":9441,"_2218":2378}," 모델의 일반 및 추론 모드로 자동 연결되어 작동하고 있습니다. 하지만 지원 종료일 이후에는 기존 식별자로 호출할 경우 즉각 오류가 발생하므로 서비스가 멈추는 상황을 막으려면 수동 마이그레이션을 완료해야 합니다.",{"_925":9443,"_2218":2369,"_3636":9444,"_2370":9445},"f5ca8d8e-5a94-4fc9-94fa-cffbce104fa9",{"_3638":574},[],{"_925":9447,"_2218":2369,"_3636":9448,"_2370":9449},"be495fd4-6f5b-4fa0-ab58-9068c1084acc",{"_3638":574},[9450,9452,9455,9456,9458],{"_2378":9451,"_2218":2378},"해결 방법은 아주 단순합니다. API 호출 코드나 환경 설정에서 모델명을 새 식별자인 ",{"_2378":9453,"_2218":2378,"_2405":9454},"deepseek-v4-pro",{"_2407":2408},{"_2378":8064,"_2218":2378},{"_2378":9438,"_2218":2378,"_2405":9457},{"_2407":2408},{"_2378":9459,"_2218":2378},"로 변경해 주면 됩니다.",{"_925":9461,"_2218":2369,"_3636":9462,"_2370":9463},"08ac7497-435a-4900-a5bd-efb226c12598",{"_3638":574},[],{"_925":9465,"_2218":2369,"_3636":9466,"_2370":9467},"70381f10-35aa-49f4-bf16-03772e987fa7",{"_3638":574},[9468],{"_2378":9469,"_2218":2378},"OpenAI Python SDK를 사용하는 경우 아래 예시처럼 모델 이름을 업데이트할 수 있습니다.",{"_925":9471,"_2218":2369,"_3636":9472,"_2370":9473},"7c4ca261-8394-4c6f-ade4-ffb1802d3bc7",{"_3638":574},[],{"_925":9475,"_2407":9476,"_2218":2407,"_608":3255},"be324e3c-de7d-4e85-b1cb-ee9955b299b6","# OpenAI Python SDK v1.x 기준\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n base_url=\"https://api.deepseek.com\",\n api_key=\n)\n\n# 기존 'deepseek-chat' 등을 새 식별자로 변경합니다.\nresponse = client.chat.completions.create(\n model=\"deepseek-v4-pro\", # 또는 \"deepseek-v4-flash\"\n messages=[\n {\"role\": \"user\", \"content\": \"안녕하세요!\"}\n ]\n)",{"_925":9478,"_2218":2369,"_3636":9479,"_2370":9480},"439e5872-111a-4130-b6c1-f93aed86262e",{"_3638":574},[],{"_925":9482,"_2218":2369,"_3636":9483,"_2370":9484},"26dd4a8e-e637-4050-8de6-8175d111c5ae",{"_3638":574},[9485],{"_2378":9486,"_2218":2378},"성공적인 전환을 위해 서비스 서버에 바로 반영하기보다 로컬 테스트 환경에서 먼저 가벼운 호출 테스트를 진행해 보시는 것을 적극 권장합니다.",{"_925":9488,"_2218":2369,"_3636":9489,"_2370":9490},"7fc48e8c-ef30-41ec-9ee5-ab35c75f7d87",{"_3638":574},[],{"_925":9492,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":9493,"_2370":9494},"9fbed0bf-b988-4208-bead-4907053c3f6d",{"_3638":574},[9495],{"_2378":9496,"_2218":2378},"DeepSeek V4, 나에게도 유용할까?",{"_925":9498,"_2218":2369,"_3636":9499,"_2370":9500},"7143c989-fd0c-4bba-960c-dd1e0091a521",{"_3638":574},[],{"_925":9502,"_2218":2369,"_3636":9503,"_2370":9504},"db70cfec-069f-49f2-9eb4-027a0f42c8c6",{"_3638":574},[9505],{"_2378":9506,"_2218":2378},"DeepSeek V4는 비용 부담 없이 강력한 AI 에이전트를 만들거나 긴 문서를 분석하고 싶은 분들에게 아주 매력적인 선택지입니다. 오픈소스 라이선스 덕분에 서비스에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다는 것도 큰 강점입니다.",{"_925":9508,"_2218":2369,"_3636":9509,"_2370":9510},"f71bca25-8700-4696-978c-ff846ccb9297",{"_3638":574},[],{"_925":9512,"_2218":2369,"_3636":9513,"_2370":9514},"9a89351c-5902-4c21-8237-72895076b141",{"_3638":574},[9515],{"_2378":9516,"_2218":2378},"다만 새로 도입된 시간대별 차등 요금제는 미리 고려해 두는 것이 좋습니다. 요금이 2배로 뛰는 피크 시간대를 피해 자동화 작업이 실행되도록 스케줄을 설계한다면, 가뜩이나 저렴한 API 비용을 훨씬 더 알뜰하게 아낄 수 있습니다.",{"_925":9518,"_2218":2369,"_3636":9519,"_2370":9520},"f8a926c5-978d-459f-bd3a-b27eef9c391c",{"_3638":574},[],"![DeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기](file:cmrmoelo8033b10lnaqemfjt7)\n\n# DeepSeek V4 출시 — 성능과 요금, API 마이그레이션 한눈에 보기\n\n그동안 프리뷰로만 맛볼 수 있었던 DeepSeek V4가 드디어 정식 버전으로 출시되었습니다! 이번 라인업은 강력한 성능의 플래그십 모델인 Pro와 가성비를 극대화한 Flash 두 가지 버전으로 나뉘는데요. 오픈소스 모델 중에서도 뜨거운 관심을 받고 있는 이번 V4의 핵심 변화와, 일반 사용자와 개발자가 놓치지 말아야 할 실전 핵심 정보를 쉽고 빠르게 정리해 드립니다.\n\n## Pro와 Flash 두 가지 라인업, 무엇이 다를까?\n\n이번 DeepSeek V4 정식 버전은 사용 목적과 규모에 따라 두 가지 모델로 출시되었습니다. 강력한 성능을 자랑하는 플래그십 모델 **DeepSeek-V4-Pro**와 속도와 가성비에 초점을 맞춘 **DeepSeek-V4-Flash**입니다.\n\n두 모델의 가장 큰 특징은 거대한 규모에 비해 작동 효율이 매우 뛰어나다는 점입니다. Pro 모델은 전체 매개변수가 1조 6,000억 개에 달하지만 실제 답변을 생성할 때 활성화되는 매개변수는 490억 개에 불과합니다. Flash 모델 역시 전체 2,840억 개 중 단 130억 개의 매개변수만 활성화하여 작동합니다. 필요한 전문가만 콕 집어 일하게 만드는 혼합 전문가(MoE) 기술 덕분에, 가볍고 빠르게 고성능을 낼 수 있습니다.\n\n두 모델 모두 책 한 권 분량을 가뿐히 넘어서는 100만 토큰의 방대한 컨텍스트 창을 기본으로 지원합니다. 여기에 한 번에 출력할 수 있는 용량도 최대 38만 4,000토큰에 달해, 긴 코드 분석이나 대용량 문서 요약도 중간에 끊길 걱정 없이 처리할 수 있습니다.\n\n특히 이번에 새로 도입된 하이브리드 어텐션 아키텍처는 데이터를 처리할 때 차지하는 메모리 용량을 최대 90%까지 줄여줍니다. 덕분에 이전 버전인 DeepSeek-V3.2 모델과 비교했을 때 연산에 드는 부담을 획기적으로 낮추어, 대규모 작업을 할 때도 훨씬 빠르고 부드럽게 작동합니다.\n\n## 트래픽에 따라 변하는 시간대별 차등 요금제\n\nDeepSeek가 이번 V4 정식 출시와 함께 아주 흥미로운 요금 정책을 선보였습니다. 마치 전력 사용량이나 택시 호출처럼 트래픽이 몰리는 시간대에 요금이 달라지는 '시간대별 차등 요금제(Peak-Valley Pricing)'를 API 서비스에 도입한 것인데요. 급증하는 API 서버 부하를 효율적으로 분산하려는 독창적인 시도입니다.\n\n기본 요금의 정확히 두 배가 적용되는 피크 시간대는 하루 중 총 7시간입니다. 한국 시간 기준으로 오전 10시부터 오후 1시, 그리고 오후 3시부터 저녁 7시까지인데요. 이 피크 시간대만 피하면 평소처럼 세계 최고 수준의 가성비를 자랑하는 오프피크 요금으로 마음껏 API를 쓸 수 있습니다.\n\n모델별 구체적인 100만 토큰당 API 요금 구조는 다음과 같습니다.\n\n| **모델** | **종류** | **오프피크** | **피크** |\n| **DeepSeek-V4-Pro** | 입력 (캐시 미스) | $0.435 | $0.87 |\n| | 입력 (캐시 히트) | $0.003625 | $0.00725 |\n| | 출력 | $0.87 | $1.74 |\n| **DeepSeek-V4-Flash** | 입력 (캐시 미스) | $0.14 | $0.28 |\n| | 입력 (캐시 히트) | $0.0028 | $0.0056 |\n| | 출력 | $0.28 | $0.56 |\n\n대규모 데이터 분석이나 정기적인 백그라운드 자동화 배치 작업처럼 굳이 실시간으로 처리하지 않아도 되는 무거운 작업이 있다면, 요금이 저렴한 오프피크 시간대에 작동하도록 예약해 두는 것이 좋습니다. 간단한 타이머 설정만으로도 API 사용 예산을 최대 절반까지 아낄 수 있는 아주 든든한 꿀팁입니다.\n\n## 개발자 필독! 7월 24일 기존 API 이름 지원 종료\n\nDeepSeek API를 사용해 서비스를 운영하고 계신다면 지금 바로 코드 창을 열어보셔야 합니다. 그동안 사용되던 기존 API 모델 식별자인 `deepseek-chat`과 `deepseek-reasoner`가 2026년 7월 24일 오후 3시 59분(UTC 기준, 한국 시간 기준 7월 25일 오전 12시 59분)을 기해 완전히 작동을 멈추기 때문입니다.\n\n현재 전환 기간에는 이 기존 이름들이 임시로 새로운 `deepseek-v4-flash` 모델의 일반 및 추론 모드로 자동 연결되어 작동하고 있습니다. 하지만 지원 종료일 이후에는 기존 식별자로 호출할 경우 즉각 오류가 발생하므로 서비스가 멈추는 상황을 막으려면 수동 마이그레이션을 완료해야 합니다.\n\n해결 방법은 아주 단순합니다. API 호출 코드나 환경 설정에서 모델명을 새 식별자인 `deepseek-v4-pro` 또는 `deepseek-v4-flash`로 변경해 주면 됩니다.\n\nOpenAI Python SDK를 사용하는 경우 아래 예시처럼 모델 이름을 업데이트할 수 있습니다.\n\n```python\n# OpenAI Python SDK v1.x 기준\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n base_url=\"https://api.deepseek.com\",\n api_key=\n)\n\n# 기존 'deepseek-chat' 등을 새 식별자로 변경합니다.\nresponse = client.chat.completions.create(\n model=\"deepseek-v4-pro\", # 또는 \"deepseek-v4-flash\"\n messages=[\n {\"role\": \"user\", \"content\": \"안녕하세요!\"}\n ]\n)\n```\n\n성공적인 전환을 위해 서비스 서버에 바로 반영하기보다 로컬 테스트 환경에서 먼저 가벼운 호출 테스트를 진행해 보시는 것을 적극 권장합니다.\n\n## DeepSeek V4, 나에게도 유용할까?\n\nDeepSeek V4는 비용 부담 없이 강력한 AI 에이전트를 만들거나 긴 문서를 분석하고 싶은 분들에게 아주 매력적인 선택지입니다. 오픈소스 라이선스 덕분에 서비스에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다는 것도 큰 강점입니다.\n\n다만 새로 도입된 시간대별 차등 요금제는 미리 고려해 두는 것이 좋습니다. 요금이 2배로 뛰는 피크 시간대를 피해 자동화 작업이 실행되도록 스케줄을 설계한다면, 가뜩이나 저렴한 API 비용을 훨씬 더 알뜰하게 아낄 수 있습니다.","c24a3d4e2ca19ce0d8c16a2803b5306a22b0e1d0de2285db310fc18be48b52da",48,"2026-07-15T22:32:03.105Z","2026-07-16T05:54:18.758Z",[],[9528],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":9530,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":9531,"_1682":9538,"_9":9542,"_2246":9550,"_2241":9546,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":9551,"_1679":9552,"_327":9555,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":9556,"_1793":9557,"_2280":9558,"_2282":-5,"_2283":9559,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":9560,"_1119":9570,"_2328":-5,"_2355":9583,"_2722":9658,"_261":9659},"cmrmelbjz02wy10lngdndtxre",{"_1595":1596,"_209":6651,"_2225":9532,"_2230":9535,"_2234":2235},{"_1685":9533,"_1686":1698,"_1596":9534,"_2229":1698},106,416,{"_1685":9536,"_1686":1698,"_1596":9537,"_2229":1698},0.20306513409961685,0.7969348659003831,{"_9":9539,"_2241":9543,"_2246":9547},{"_1685":9540,"_1686":9541,"_1596":9542},"Claude Code Terminal Coding — Slash Commands You Need to Know","Claude Codeターミナルコーディング — 必須のスラッシュコマンド","Claude Code 터미널 코딩 — 꼭 알아야 할 슬래시 명령어",{"_1685":9544,"_1686":9545,"_1596":9546},"Are you one of the many people using Claude Code directly in your terminal lately? I personally love it because I can handle most of my coding and debugging right in the terminal without having to open a heavy editor every time. Haha.\n\nThere are a few nifty features in Claude Code that I find myself using quite often. Notable ones include the /btw command for asking quick questions without cluttering the context, and /verify for immediately building and testing to see if your code changes work as expected. If you find the constant permission prompts during tasks annoying, I highly recommend using the auto-approval mode, where Sonnet classifies low-risk tasks in real-time and approves them automatically.\n\nAdding a simple CLAUDE.md file to your project root directory can also boost your efficiency by several times. When Claude boots up, it scans this file first to automatically understand your project-specific build or test commands.\n\n# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test\n\nBeyond that, if you integrate LSP support tailored to your language—whether it's TypeScript, Go, or Python—it gets even smarter, instantly finding code definitions without relying on slow navigation tools. If you want to experience a smooth, high-speed coding flow centered in the terminal, why not take this opportunity to set it up?","最近、ターミナルでClaude Codeを直接使っている方を本当によく見かけますね。重いエディタをその都度開かなくても、ターミナル内でコーディングやデバッグの大部分を完結できるので、個人的にもとても愛用しています（笑）\n\nClaude Codeには、使っているとついつい手が伸びる便利な機能がいくつかあります。代表的なものとして、コンテキストを大きく乱さずに軽い質問を投げられる「/btw」コマンドや、修正したコードが正しく動作するかをすぐにビルドしてテストできる「/verify」があります。作業のたびに権限確認ウィンドウが出るのが面倒な場合は、Sonnetが低リスクな作業をリアルタイムで分類し、自動で承認してくれる「自動承認モード」を活用するのもおすすめです。\n\nさらに、プロジェクトのルートディレクトリに「CLAUDE.md」ファイルを軽く作成しておくだけで、作業効率が数倍アップします。Claudeが起動する際にこのファイルを最初に読み込むので、プロジェクト固有のビルドやテストコマンドを自動で把握してくれるからです。\n\n# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test\n\nこれ以外にも、TypeScript、Go、Pythonなど使用する言語に合わせてLSP連携を追加しておけば、低速な検索ツールを通さずに一瞬でコード定義を見つけられるようになり、さらに賢くなります。ターミナル中心の快適で超高速なコーディングフローを体験したい方は、ぜひこの機会に軽く設定してみてくださいね~","요즘 터미널에서 Claude Code 직접 쓰시는 분들 정말 많으시죠? 무거운 편집기를 매번 열지 않고 터미널 안에서 웬만한 코딩과 디버깅을 끝낼 수 있어서 개인적으로 무척 즐겨 쓰고 있습니다 ㅎㅎ\n\nClaude Code를 쓸 때 은근히 손이 자주 가는 꿀 기능들이 몇 가지 있는데요. 대표적으로 맥락을 무겁게 흐리지 않으면서 가벼운 질문을 던질 수 있는 /btw 명령어와, 수정한 코드가 정상 작동하는지 바로 빌드하고 테스트해보는 /verify가 있습니다. 매번 작업할 때마다 권한 확인 창이 뜨는 게 번거롭다면, Sonnet이 저위험 작업을 실시간 분류해 자동으로 승인해 주는 자동 승인 모드를 활용하시는 것도 추천해 드립니다.\n\n여기에 프로젝트 루트 디렉터리에 CLAUDE.md 파일을 가볍게 생성해 두는 것만으로도 작업 효율이 수 배는 올라갑니다. Claude가 부팅될 때 이 파일을 먼저 훑어서 프로젝트 고유의 빌드나 테스트 명령어를 알아서 파악해 주거든요.\n\n# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test\n\n이것 외에도 타입스크립트나 고랭, 파이썬 등 사용하는 언어에 맞게 LSP 연동을 추가해 두면, 느린 탐색 도구를 거치지 않고 순식간에 코드 정의를 찾아내서 한층 더 똑똑해집니다. 터미널 중심의 쾌적한 초고속 코딩 흐름을 맛보고 싶으시다면 이번 기회에 가볍게 세팅해보세요~",{"_1685":9548,"_1686":9549,"_1596":9550},"Are you one of the many people using Claude Code directly in your terminal lately? I personally love it because I can handle most of my coding and debugging right in the terminal without having to open a heavy editor eve…","最近、ターミナルでClaude Codeを直接使っている方を本当によく見かけますね。重いエディタをその都度開かなくても、ターミナル内でコーディングやデバッグの大部分を完結できるので、個人的にもとても愛用しています（笑） Claude Codeには、使っているとついつい手が伸びる便利な機能がいくつかあります。代表的なものとして、コンテキストを大きく乱さずに軽い質問を投げられる「/btw」コマンドや、修正したコードが正しく動作するかをすぐに…","요즘 터미널에서 Claude Code 직접 쓰시는 분들 정말 많으시죠? 무거운 편집기를 매번 열지 않고 터미널 안에서 웬만한 코딩과 디버깅을 끝낼 수 있어서 개인적으로 무척 즐겨 쓰고 있습니다 ㅎㅎ Claude Code를 쓸 때 은근히 손이 자주 가는 꿀 기능들이 몇 가지 있는데요. 대표적으로 맥락을 무겁게 흐리지 않으면서 가벼운 질문을 던질 수 있는 /btw 명령어와, 수정한 코드가 정상…",[6832],[6673,9553,6969,9554],"cli-agent","developer-workflows",[],"2026-07-15T18:18:18.701Z","2026-07-15T18:18:18.431Z","2026-07-18T02:00:32.163Z","2026-07-18T02:00:32.147Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":9561},{"_1694":9562},{"_1696":9563,"_1701":1702,"_1703":9564,"_1713":9565,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":9566,"_1720":9567,"_1725":9568,"_1730":9569},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":9571,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":9574},{"_616":9572,"_11":9573},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":9575},{"_1696":9576,"_1701":1702,"_1703":9577,"_1713":9578,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":9579,"_1720":9580,"_1725":9581,"_1730":9582},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":9584,"_2358":9530,"_2359":9585,"_2616":9635,"_2713":9654,"_2715":9655,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":9656,"_2280":9657,"_2287":-5},"cmrmelbk302wz10lnnmc7l8qw",{"_893":9586,"_1701":1702},[9587,9592,9595,9609,9612,9621,9624,9627,9630],{"_925":9588,"_2218":2369,"_2370":9589},"d8756687-9a60-4ea9-9c90-0100c1d84674",[9590],{"_2378":9591,"_2218":2378},"요즘 터미널에서 Claude Code 직접 쓰시는 분들 정말 많으시죠? 무거운 편집기를 매번 열지 않고 터미널 안에서 웬만한 코딩과 디버깅을 끝낼 수 있어서 개인적으로 무척 즐겨 쓰고 있습니다 ㅎㅎ",{"_925":9593,"_2218":2369,"_2370":9594},"a2db3887-2f25-442e-8382-5f729099fe44",[],{"_925":9596,"_2218":2369,"_2370":9597},"739a28da-93cf-42b6-b9d7-0645d96f194b",[9598,9600,9602,9604,9607],{"_2378":9599,"_2218":2378},"Claude Code를 쓸 때 은근히 손이 자주 가는 꿀 기능들이 몇 가지 있는데요. 대표적으로 맥락을 무겁게 흐리지 않으면서 가벼운 질문을 던질 수 있는 ",{"_2378":8066,"_2218":2378,"_2405":9601},{"_2407":2408},{"_2378":9603,"_2218":2378}," 명령어와, 수정한 코드가 정상 작동하는지 바로 빌드하고 테스트해보는 ",{"_2378":9605,"_2218":2378,"_2405":9606},"/verify",{"_2407":2408},{"_2378":9608,"_2218":2378},"가 있습니다. 매번 작업할 때마다 권한 확인 창이 뜨는 게 번거롭다면, Sonnet이 저위험 작업을 실시간 분류해 자동으로 승인해 주는 자동 승인 모드를 활용하시는 것도 추천해 드립니다.",{"_925":9610,"_2218":2369,"_2370":9611},"9b12d198-edf7-4072-9117-1c4605b878e4",[],{"_925":9613,"_2218":2369,"_2370":9614},"924e3f01-0722-480b-b64f-40adfd4c01ac",[9615,9617,9619],{"_2378":9616,"_2218":2378},"여기에 프로젝트 루트 디렉터리에 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":9618},{"_2407":2408},{"_2378":9620,"_2218":2378}," 파일을 가볍게 생성해 두는 것만으로도 작업 효율이 수 배는 올라갑니다. Claude가 부팅될 때 이 파일을 먼저 훑어서 프로젝트 고유의 빌드나 테스트 명령어를 알아서 파악해 주거든요.",{"_925":9622,"_2218":2369,"_2370":9623},"3b89908b-1dd6-4e9b-8f13-93c9853fbdbf",[],{"_925":9625,"_2407":9626,"_2218":2407,"_608":1720},"d95ebe34-7655-4079-8a6e-34474cc4d9c8","# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test",{"_925":9628,"_2218":2369,"_2370":9629},"82adc1bf-2e38-495a-931a-92d516050eec",[],{"_925":9631,"_2218":2369,"_2370":9632},"a63533a8-02e5-4d85-bb9b-9366154ad6ef",[9633],{"_2378":9634,"_2218":2378},"이것 외에도 타입스크립트나 고랭, 파이썬 등 사용하는 언어에 맞게 LSP 연동을 추가해 두면, 느린 탐색 도구를 거치지 않고 순식간에 코드 정의를 찾아내서 한층 더 똑똑해집니다. 터미널 중심의 쾌적한 초고속 코딩 흐름을 맛보고 싶으시다면 이번 기회에 가볍게 세팅해보세요~",{"_9596":9636,"_9613":9641,"_9631":9646,"_9588":9650},{"_2370":9637},{"_1685":9638,"_1686":9639,"_1596":9640},"There are a few nifty features in Claude Code that I find myself using quite often. Notable ones include the /btw command for asking quick questions without cluttering the context, and /verify for immediately building and testing to see if your code changes work as expected. If you find the constant permission prompts during tasks annoying, I highly recommend using the auto-approval mode, where Sonnet classifies low-risk tasks in real-time and approves them automatically.","Claude Codeには、使っているとついつい手が伸びる便利な機能がいくつかあります。代表的なものとして、コンテキストを大きく乱さずに軽い質問を投げられる「/btw」コマンドや、修正したコードが正しく動作するかをすぐにビルドしてテストできる「/verify」があります。作業のたびに権限確認ウィンドウが出るのが面倒な場合は、Sonnetが低リスクな作業をリアルタイムで分類し、自動で承認してくれる「自動承認モード」を活用するのもおすすめです。","Claude Code를 쓸 때 은근히 손이 자주 가는 꿀 기능들이 몇 가지 있는데요. 대표적으로 맥락을 무겁게 흐리지 않으면서 가벼운 질문을 던질 수 있는 /btw 명령어와, 수정한 코드가 정상 작동하는지 바로 빌드하고 테스트해보는 /verify가 있습니다. 매번 작업할 때마다 권한 확인 창이 뜨는 게 번거롭다면, Sonnet이 저위험 작업을 실시간 분류해 자동으로 승인해 주는 자동 승인 모드를 활용하시는 것도 추천해 드립니다.",{"_2370":9642},{"_1685":9643,"_1686":9644,"_1596":9645},"Adding a simple CLAUDE.md file to your project root directory can also boost your efficiency by several times. When Claude boots up, it scans this file first to automatically understand your project-specific build or test commands.","さらに、プロジェクトのルートディレクトリに「CLAUDE.md」ファイルを軽く作成しておくだけで、作業効率が数倍アップします。Claudeが起動する際にこのファイルを最初に読み込むので、プロジェクト固有のビルドやテストコマンドを自動で把握してくれるからです。","여기에 프로젝트 루트 디렉터리에 CLAUDE.md 파일을 가볍게 생성해 두는 것만으로도 작업 효율이 수 배는 올라갑니다. Claude가 부팅될 때 이 파일을 먼저 훑어서 프로젝트 고유의 빌드나 테스트 명령어를 알아서 파악해 주거든요.",{"_2370":9647},{"_1685":9648,"_1686":9649,"_1596":9634},"Beyond that, if you integrate LSP support tailored to your language—whether it's TypeScript, Go, or Python—it gets even smarter, instantly finding code definitions without relying on slow navigation tools. If you want to experience a smooth, high-speed coding flow centered in the terminal, why not take this opportunity to set it up?","これ以外にも、TypeScript、Go、Pythonなど使用する言語に合わせてLSP連携を追加しておけば、低速な検索ツールを通さずに一瞬でコード定義を見つけられるようになり、さらに賢くなります。ターミナル中心の快適で超高速なコーディングフローを体験したい方は、ぜひこの機会に軽く設定してみてくださいね~",{"_2370":9651},{"_1685":9652,"_1686":9653,"_1596":9591},"Are you one of the many people using Claude Code directly in your terminal lately? I personally love it because I can handle most of my coding and debugging right in the terminal without having to open a heavy editor every time. Haha.","最近、ターミナルでClaude Codeを直接使っている方を本当によく見かけますね。重いエディタをその都度開かなくても、ターミナル内でコーディングやデバッグの大部分を完結できるので、個人的にもとても愛用しています（笑）","요즘 터미널에서 Claude Code 직접 쓰시는 분들 정말 많으시죠? 무거운 편집기를 매번 열지 않고 터미널 안에서 웬만한 코딩과 디버깅을 끝낼 수 있어서 개인적으로 무척 즐겨 쓰고 있습니다 ㅎㅎ\n\nClaude Code를 쓸 때 은근히 손이 자주 가는 꿀 기능들이 몇 가지 있는데요. 대표적으로 맥락을 무겁게 흐리지 않으면서 가벼운 질문을 던질 수 있는 `/btw` 명령어와, 수정한 코드가 정상 작동하는지 바로 빌드하고 테스트해보는 `/verify`가 있습니다. 매번 작업할 때마다 권한 확인 창이 뜨는 게 번거롭다면, Sonnet이 저위험 작업을 실시간 분류해 자동으로 승인해 주는 자동 승인 모드를 활용하시는 것도 추천해 드립니다.\n\n여기에 프로젝트 루트 디렉터리에 `CLAUDE.md` 파일을 가볍게 생성해 두는 것만으로도 작업 효율이 수 배는 올라갑니다. Claude가 부팅될 때 이 파일을 먼저 훑어서 프로젝트 고유의 빌드나 테스트 명령어를 알아서 파악해 주거든요.\n\n```md\n# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test\n```\n\n이것 외에도 타입스크립트나 고랭, 파이썬 등 사용하는 언어에 맞게 LSP 연동을 추가해 두면, 느린 탐색 도구를 거치지 않고 순식간에 코드 정의를 찾아내서 한층 더 똑똑해집니다. 터미널 중심의 쾌적한 초고속 코딩 흐름을 맛보고 싶으시다면 이번 기회에 가볍게 세팅해보세요~","5f6d9e08bc57f9e2c824cfa46973ef98bd10a8186895c8fb981c8686524ae06d","2026-07-15T18:18:18.435Z","2026-07-18T02:00:32.172Z",[],[9660],{"_2726":2215,"_1675":3088},{"_925":9662,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":9663,"_1682":9671,"_9":9675,"_2246":9683,"_2241":9679,"_2251":9684,"_2253":-5,"_700":9685,"_1679":9686,"_327":9689,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":2100,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":9690,"_1793":9691,"_2280":9692,"_2282":-5,"_2283":9693,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":9694,"_1119":9704,"_2328":9717,"_2355":9738,"_2722":10094,"_261":10095},"cmrlo505d02df10lnftopeaeq",{"_1595":1596,"_209":9664,"_2225":9665,"_2230":9668,"_2234":2235},2430,{"_1685":9666,"_1686":1698,"_1596":9667,"_2229":1698},440,1990,{"_1685":9669,"_1686":1698,"_1596":9670,"_2229":1698},0.18106995884773663,0.8189300411522634,{"_9":9672,"_2241":9676,"_2246":9680},{"_1685":9673,"_1686":9674,"_1596":9675},"DeepSeek V4 Released — Analysis of Its 1M Context and Unmatched Cost-Efficiency","DeepSeek V4リリース — 100万トークンのコンテキストと圧倒的なコスパ分析","DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석",{"_1685":9677,"_1686":9678,"_1596":9679},"DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석\n\nDeepSeek V4 Released — Analysis of Its 1M Context and Unmatched Cost-Efficiency\n\nDeepSeek has unveiled the preview version of its new AI model, 'DeepSeek V4,' which delivers enhanced performance at a significantly lower price point. Notably, since support for legacy APIs will be permanently discontinued on July 24, 2026, those operating AI services should begin migrating to V4 as soon as possible. Here, we break down the key specifications and practical use cases of this update, which is packed with impressive cost-efficiency and flexibility.\n\nPro vs. Flash: Choosing the Right Tier for Your Needs\n\nDeepSeek V4 consists of two main lineups: the performance-focused DeepSeek-V4-Pro and the speed-oriented DeepSeek-V4-Flash. Both models offer a massive 1-million-token context window and support up to 384,000 output tokens, making them highly optimized for large-scale text processing.\n\nThe flagship Pro model utilizes a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, activating only 49 billion parameters per token out of a total of 1.6 trillion. This allows it to deliver superior performance for tasks requiring deep reasoning, such as large-scale code refactoring or complex logical analysis.\n\nIn contrast, the Flash model activates only 13 billion parameters out of 284 billion, ensuring it runs lightly and swiftly. It is a practical choice for tasks like simple summarization or rapid real-time responses. Choose wisely based on the complexity of your task and your latency requirements.\n\nRevolutionary API Pricing: Up to 98% Cache Discount\n\nThe biggest selling point of DeepSeek V4 is its unmatched cost-efficiency, which defies the standards set by other frontier models. The lightweight and fast Flash model costs $0.14 per million input tokens, while the powerful Pro model is just $0.435. Compared to existing frontier models, these prices are exceptionally aggressive.\n\nThis cost-efficiency is maximized when repeatedly analyzing long documents. Thanks to context caching, once a cache hit occurs for previously read data, the cost drops to $0.0028 for Flash and $0.003625 for Pro, offering a massive cost reduction of up to 98%.\n\nThe secret behind these competitive prices lies in server memory optimization. DeepSeek V4 introduces hybrid attention technology—Compressed Sparse Attention (CSA) and High-Compression Attention (HCA)—which reduces the context memory required for processing large volumes of data by up to 90%. As the model becomes lighter, server operational efficiency is maximized, and those savings are passed directly to the user.\n\nIntegrated 'Thinking Mode' and Essential Developer Notes\n\nPreviously, handling standard chat and reasoning models required separate APIs, which was cumbersome. In V4, these are fully unified into a single API, allowing developers to toggle 'thinking mode' on or off as needed. This means you can decide whether or not to expose the reasoning process within the same model.\n\nYou can easily control thinking mode by using the extra_body option and the reasoning_effort parameter in your API requests. For complex agentic tasks, it is officially recommended to set the max option for the deepest reasoning.\n\nThe API request structure for enabling thinking mode is as follows.\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"extra_body\": {\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n }\n}\n\nThere is one critical warning developers must remember when implementing multi-turn tool calling with thinking mode enabled.\n\nThe API response includes a field called reasoning_content, which contains the model's chain-of-thought process. If you fail to include this value when sending the conversation history back to the API for the next turn, the server will immediately return a 400 error and stop processing. Therefore, when designing your agent workflow, you must implement exception handling to ensure that this reasoning content is always preserved and passed back in the history.\n\nCommunity-Verified Limits and Performance of the 1M Token Window\n\nAccording to cross-file analysis tests by the developer community, the DeepSeek-V4-Pro model handled sophisticated refactoring and flow tracking for codebases up to approximately 180,000 tokens without issue. However, performance began to degrade beyond 300,000 tokens, and at the 520,000-token mark, it relied more on structural summaries rather than specific code modifications. While it supports 1 million tokens, keep in mind that there are practical limits for high-precision coding tasks.\n\nAlso, when thinking mode is set to 'max,' internal processing can introduce a delay of up to 120 seconds before the first token is output. If your application requires real-time responsiveness, a hybrid design that balances standard and thinking modes is recommended.\n\nThere is a critical rule to remember for multi-turn conversations or tool calling: when thinking mode is active, the API returns the reasoning process in a separate parameter called reasoning_content. You must pass this value back exactly as received during subsequent turns or tool calls. Failure to do so will result in a 400 error.\n\nBelow is an example of an API JSON request body for enabling thinking mode and triggering deep reasoning.\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n}\n\nConclusion: Should You Adopt DeepSeek V4 Now?\n\nDeepSeek V4 is an excellent choice for developers building large-scale agents or those who need to analyze lengthy documents frequently, thanks to its unmatched cost-efficiency and flexible thinking mode. While practical tests show a slight decline in code analysis precision beyond 300,000 tokens, the cost savings are undeniably compelling.\n\nGiven that legacy API models will be permanently discontinued on July 24, 2026, you should begin migrating to the V4 standard as soon as possible if you operate related services. If you are looking for a cost-effective and intelligent AI workflow, start testing the potential of DeepSeek V4 today!","DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석\n\nDeepSeek V4リリース — 100万トークンのコンテキストと圧倒的なコスパ分析\n\nDeepSeekは、性能をさらに向上させつつ価格を抑えた新しいAIモデル「DeepSeek V4」のプレビュー版を公開しました。特に、2026年7月24日には既存の旧型APIのサポートが完全に終了するため、AIサービスを運用している場合は今回のV4への移行準備を急ぐ必要があります。圧倒的なコストパフォーマンスと柔軟性を備えた今回のアップデートについて、主要スペックと実務での活用方法を分かりやすく解説します。\n\nProとFlash：目的に合わせた2つのモデル構成\n\nDeepSeek V4は、性能重視の「DeepSeek-V4-Pro」と速度重視の「DeepSeek-V4-Flash」の2つのラインナップに分けられます。どちらのモデルも基本的には100万トークンの巨大なコンテキストウィンドウを提供し、一度に出力可能なトークン数も最大38万4,000に達するため、大量のテキスト処理に最適化されています。\n\n最も強力な上位モデルであるProは、合計1.6兆のパラメータのうち、トークンあたり490億のみをアクティブにする混合エキスパート（MoE）方式を採用しています。これにより、大規模なコード修正や複雑な論理推論など、高度な計算が必要なタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。\n\n一方、Flashモデルは合計2,840億のパラメータのうち、トークンあたり130億をアクティブにすることで軽量かつ高速に動作します。シンプルな要約や迅速なリアルタイム応答が必要な際に快適に利用できる実用的なスペックです。作業の複雑さと必要な応答速度に合わせて賢く選択してください。\n\n最大98%のキャッシュ割引、破格のAPIコスト構造\n\nDeepSeek V4の最大の武器は、他のフロンティアモデルの常識を覆す圧倒的なコストパフォーマンスです。軽量で高速なFlashモデルは100万入力トークンあたり0.14ドル、高性能なProモデルは0.435ドルと、既存のフロンティアモデルと比較しても非常に衝撃的な価格設定となっています。\n\n特に長いドキュメントを繰り返し分析する場合、このコスパは最大限に発揮されます。コンテキストキャッシュ技術のおかげで、一度読み込んだデータがキャッシュヒットすれば、Flashは0.0028ドル、Proは0.003625ドルまでコストが下がります。最大98%に達する大幅なコスト削減が可能です。\n\nこのような破格の価格設定を実現できる秘訣は、サーバーメモリの最適化技術にあります。DeepSeek V4は、圧縮スパースアテンション（CSA）と高圧縮アテンション（HCA）というハイブリッド・アテンション技術を導入し、大容量のコンテキストを処理する際に必要なメモリ要件を従来比で最大90%削減しました。モデルが軽量化した分、サーバー運用効率が最大化され、その恩恵がユーザーに還元されていると言えます。\n\n統合された「思考モード」と開発者向け注意点\n\n従来は通常対話用と推論特化型モデルのAPIが分かれていましたが、今回のV4では1つのAPIに統合され、必要に応じて思考モードを自由にオン・オフできるようになりました。同一モデル内で推論プロセスを開示するかどうかを開発者が直接決定する仕組みです。\n\nAPIリクエスト時に「extra_body」オプションと「reasoning_effort」パラメータを使用することで、思考モードを簡単に制御できます。特に複雑なエージェントタスクを実行する際は、推論段階を最大化する「max」オプションの設定が公式に推奨されています。\n\n思考モードを有効にするためのAPIリクエスト構造は以下の通りです。\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"extra_body\": {\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n }\n}\n\nここで、開発者が必ず覚えておくべき重要な注意点が1つあります。思考モードをオンにした状態で、マルチターンのツール呼び出しを実装する場合です。\n\nAPIレスポンスには、モデルの思考過程が含まれた「reasoning_content」という値が返されます。次のターンの対話履歴をAPIに送り返す際、この値を含めずに送信すると、APIサーバーは即座に400エラーを返して動作を停止します。そのため、エージェントのワークフローを設計する際は、過去の会話履歴にこの推論コンテンツを必ず含め、安全に受け渡すように例外処理を実装しておく必要があります。\n\nコミュニティによる100万トークンの限界と性能検証\n\n開発者コミュニティのクロスファイル分析テストによると、DeepSeek-V4-Proモデルは約18万トークンレベルのコードベースまでは正確なリファクタリングやフロー追跡が問題なく行えました。しかし、30万トークンを超えると詳細な精度が徐々に低下し始め、52万トークンの時点では具体的なコード修正よりも全体構造の要約が中心になるという限界が見られました。公式スペックで100万トークンをサポートしていても、精密なコーディング作業には実質的な限界がある点に留意が必要です。\n\nまた、思考モードを「max」に設定すると、内部推論に時間がかかるため、最初の単語が出力されるまでに最大120秒の遅延が発生することがあります。そのため、リアルタイムの画面応答が重要なアプリケーションでは、通常モードと思考モードを適切に組み合わせたハイブリッド設計が求められます。\n\n特にマルチターン対話やツール呼び出しの実装時に欠かせない重要なルールがあります。思考モード有効時、APIは推論過程を「reasoning_content」という別のパラメータに格納して返します。対話を継続したり、次のツール呼び出しをリクエストしたりする際には、この値を欠かさずにそのまま送信する必要があります。これを漏らすと400エラーが発生するため、十分に注意してください。\n\n思考モードを有効にして深い推論を促すAPIリクエスト（JSON）の例は以下の通りです。\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n}\n\n結論：DeepSeek V4は今すぐ導入すべきか？\n\nDeepSeek V4は、圧倒的なコスパと柔軟な思考モードを備えており、大規模なエージェントの設計や長いドキュメント分析が必要なサービス開発者にとって非常に優れた選択肢です。実務テストでは30万トークンを超えるとコード分析の細かさがやや落ちる側面もありますが、コスト削減のメリットは極めて魅力的です。\n\n2026年7月24日には既存の旧型APIモデルが永久停止されるため、関連サービスを運営している場合は早急にV4への移行を開始してください。コスト効率が高く、インテリジェントなAIワークフローを模索中であれば、今すぐDeepSeek V4の可能性を実際にテストしてみましょう！","DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석\n\nDeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석\n\nDeepSeek가 성능은 한층 끌어올리면서 가격은 더욱 낮춘 새로운 인공지능 모델 'DeepSeek V4' 프리뷰 버전을 공개했습니다. 특히 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 지원이 완전히 종료되기 때문에, AI 서비스를 운영하고 있다면 이번 V4로의 마이그레이션 준비를 서둘러야 하는데요. 압도적인 가성비와 유연함으로 무장한 이번 업데이트의 핵심 스펙과 실무 활용법을 알기 쉽게 정리해 드립니다.\n\nPro와 Flash: 내게 맞는 두 체급 분석\n\nDeepSeek V4는 크게 성능 중심의 DeepSeek-V4-Pro와 속도에 초점을 맞춘 DeepSeek-V4-Flash 두 가지 라인업으로 나누어집니다. 두 모델 모두 기본적으로 100만 토큰의 거대한 문맥 창을 제공하며, 한 번에 출력할 수 있는 토큰이 최대 38만 4,000개에 달해 대용량 텍스트 처리에 최적화되어 있습니다.\n\n가장 강력한 맏형인 Pro 모델은 총 1조 6,000억 개의 매개변수 중 토큰당 490억 개만 활성화되는 혼합 전문가(MoE) 방식을 사용합니다. 덕분에 대규모 코드 수정이나 복잡한 논리 추론처럼 깊은 연산이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.\n\n반면 Flash 모델은 총 2,840억 개의 매개변수 중 토큰당 130억 개만 활성화하여 가볍고 빠르게 움직입니다. 단순한 요약이나 빠른 실시간 답변이 필요할 때 쾌적하게 쓸 수 있는 실용적인 체급입니다. 내 작업의 복잡도와 필요한 응답 속도에 맞춰 영리하게 선택해 보세요.\n\n98% 캐시 할인까지, 파격적인 API 비용 구조\n\nDeepSeek V4의 가장 강력한 무기는 다른 프론티어 모델의 상식을 깨는 압도적인 가성비입니다. 가볍고 빠른 Flash 모델은 100만 입력 토큰당 0.14달러, 강력한 성능을 내는 Pro 모델은 0.435달러에 불과합니다. 기존 프론티어 모델들과 비교하면 대단히 파격적인 가격입니다.\n\n특히 긴 문서를 반복해서 분석할 때 이 가성비는 극대화됩니다. 컨텍스트 캐싱 기술 덕분에 이미 읽었던 데이터를 다시 불러오는 캐시 히트 상태가 되면 Flash는 0.0028달러, Pro는 0.003625달러까지 비용이 내려갑니다. 무려 98%에 달하는 비용 할인 혜택을 누릴 수 있습니다.\n\n이처럼 파격적인 가격표를 제안할 수 있는 비결은 서버 메모리 최적화 기술에 있습니다. DeepSeek V4는 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA)이라는 하이브리드 어텐션 기술을 도입하여, 대용량 문맥을 처리할 때 필요한 컨텍스트 메모리 요구량을 기존 대비 최대 90%까지 대폭 줄였습니다. 모델이 가벼워진 만큼 서버 운영 효율이 극대화되어 사용자에게 이 혜택이 고스란히 돌아온 셈입니다.\n\n하나로 통합된 '생각 모드'와 개발자 필수 주의사항\n\n기존에는 일반 대화와 추론형 모델의 API가 서로 나뉘어 있어서 번거로웠는데요. 이번 V4에서는 하나의 API로 완벽하게 통합되어 필요에 따라 생각 모드를 자유롭게 켜고 끌 수 있게 되었습니다. 동일한 모델에서 추론 과정을 노출할지 말지를 개발자가 직접 결정하는 방식입니다.\n\nAPI를 요청할 때 extra_body 옵션과 reasoning_effort 매개변수를 이용하면 생각 모드를 손쉽게 제어할 수 있습니다. 특히 복잡한 에이전트 작업을 수행할 때는 추론 단계를 가장 깊게 가져가는 max 옵션을 설정하는 것이 공식적으로 권장됩니다.\n\n생각 모드를 활성화할 때 사용하는 API 요청 구조는 다음과 같습니다.\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"extra_body\": {\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n }\n}\n\n여기서 개발자가 반드시 기억해야 할 치명적인 주의사항이 하나 있습니다. 생각 모드를 켠 채로 여러 번 대화를 주고받는 멀티턴 도구 호출을 구현할 때인데요.\n\nAPI 응답 데이터에는 모델의 생각 과정이 담긴 reasoning_content라는 값이 포함되어 돌아옵니다. 다음 턴의 대화 기록을 API로 다시 보낼 때 이 값을 빼놓고 전달하면, API 서버는 즉시 400 에러를 반환하며 작동을 멈춥니다. 따라서 에이전트 워크플로를 설계할 때는 이전 대화 이력에 이 추론 콘텐츠를 반드시 포함하여 안전하게 전달하도록 예외 처리를 해두어야 합니다.\n\n커뮤니티가 직접 검증한 100만 토큰의 한계와 성능\n\n실제 개발자 커뮤니티의 교차 파일 분석 테스트에 따르면, DeepSeek-V4-Pro 모델은 약 18만 토큰 수준의 코드베이스까지 정교한 리팩터링과 흐름 추적을 무리 없이 해냈습니다. 하지만 30만 토큰을 넘어가면서 디테일이 조금씩 떨어지기 시작했고, 52만 토큰 지점에서는 구체적인 코드 수정 대신 전체적인 구조 요약 위주로 답하는 한계를 보였습니다. 공식 스펙상 100만 토큰을 지원하더라도, 정밀한 코딩 작업에는 실질적인 한계선이 존재한다는 점을 유념해야 합니다.\n\n또한 생각 모드를 가장 깊은 단계인 max로 설정하면 내부 추론을 거치느라 첫 단어가 출력되기까지 최대 120초의 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 화면 반응이 중요한 애플리케이션이라면, 일반 모드와 생각 모드를 적절히 조합하는 하이브리드 설계가 필요합니다.\n\n특히 멀티턴 대화나 도구 호출을 구현할 때 꼭 알아야 할 치명적인 수칙이 있습니다. 생각 모드가 활성화된 상태에서 API는 추론 과정을 reasoning_content라는 별도 매개변수에 담아 반환하는데요. 대화를 이어나가거나 다음 도구 호출을 요청할 때 이 값을 누락 없이 그대로 다시 전달해야 합니다. 만약 이를 빠뜨리면 바로 400 에러를 반환하므로 주의해야 합니다.\n\n생각 모드를 활성화하고 깊은 추론을 유도하는 실제 API JSON 요청 본문 예시는 다음과 같습니다.\n\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n}\n\n결론: DeepSeek V4, 지금 도입해야 할까?\n\nDeepSeek V4는 압도적인 가성비와 유연해진 생각 모드를 바탕으로, 대규모 에이전트를 설계하거나 긴 문서를 자주 분석해야 하는 서비스 개발자들에게 훌륭한 선택지입니다. 비록 실무 테스트에서 30만 토큰이 넘어가면 코드 분석의 세밀함이 다소 떨어지는 아쉬운 면도 보이지만, 비용 절감 혜택만큼은 확실히 매력적입니다.\n\n특히 오는 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 모델이 영구 중단되는 만큼, 관련 서비스를 운영하고 있다면 서둘러 V4 규격으로 마이그레이션을 시작해야 합니다. 비용 효율적이면서도 영리하게 작동하는 AI 워크플로우를 고민 중이라면, 지금 바로 DeepSeek V4의 가능성을 직접 테스트해 보세요!",{"_1685":9681,"_1686":9682,"_1596":9683},"DeepSeek V4 Released — Analysis of Its 1M Context and Unmatched Cost-Efficiency DeepSeek has unveiled the preview version of its new AI model, 'DeepSeek V4,' which delivers enhanced performance at a significantly lower p…","DeepSeek V4リリース — 100万トークンのコンテキストと圧倒的なコスパ分析 DeepSeekは、性能をさらに向上させつつ価格を抑えた新しいAIモデル「DeepSeek V4」のプレビュー版を公開しました。特に、2026年7月24日には既存の旧型APIのサポートが完全に終了するため、AIサービスを運用している場合は今回のV4への移行準備を急ぐ必要があります。圧倒的なコストパフォーマンスと柔軟性を備えた今回のアップデートについて…","DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석 DeepSeek가 성능은 한층 끌어올리면서 가격은 더욱 낮춘 새로운 인공지능 모델 'DeepSeek V4' 프리뷰 버전을 공개했습니다. 특히 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 지원이 완전히 종료되기 때문에, AI 서비스를 운영하고 있다면 이번 V4로의 마이그레이션 준비를 서둘러야 하는데요. 압도적인 가성비와 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성능은 한층 끌어올리면서 가격은 더욱 낮춘 새로운 인공지능 모델 'DeepSeek V4' 프리뷰 버전을 공개했습니다. 특히 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 지원이 완전히 종료되기 때문에, AI 서비스를 운영하고 있다면 이번 V4로의 마이그레이션 준비를 서둘러야 하는데요. 압도적인 가성비와 유연함으로 무장한 이번 업데이트의 핵심 스펙과 실무 활용법을 알기 쉽게 정리해 드립니다.",{"_925":9760,"_2218":2369,"_2370":9761},"d46a33d0-42b6-4625-b42e-cef72580867e",[],{"_925":9763,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":9764},"cbc86fcc-e881-4a36-a2af-a87b7335a5b5",[9765],{"_2378":9766,"_2218":2378},"Pro와 Flash: 내게 맞는 두 체급 분석",{"_925":9768,"_2218":2369,"_2370":9769},"d456b5e1-99d3-44b2-aee3-560f919b129f",[],{"_925":9771,"_2218":2369,"_2370":9772},"70a875d0-6ba1-4e09-9a1c-44fc22e52c0c",[9773,9775,9777,9779,9781],{"_2378":9774,"_2218":2378},"DeepSeek V4는 크게 성능 중심의 ",{"_2378":9152,"_2218":2378,"_2405":9776},{"_2473":2408},{"_2378":9778,"_2218":2378},"와 속도에 초점을 맞춘 ",{"_2378":9157,"_2218":2378,"_2405":9780},{"_2473":2408},{"_2378":9782,"_2218":2378}," 두 가지 라인업으로 나누어집니다. 두 모델 모두 기본적으로 100만 토큰의 거대한 문맥 창을 제공하며, 한 번에 출력할 수 있는 토큰이 최대 38만 4,000개에 달해 대용량 텍스트 처리에 최적화되어 있습니다.",{"_925":9784,"_2218":2369,"_2370":9785},"d00acbdd-514d-4dbf-b00f-1697c2b135ee",[],{"_925":9787,"_2218":2369,"_2370":9788},"789a1a82-0d89-4afb-9c03-e0c7eaf3d3a2",[9789],{"_2378":9790,"_2218":2378},"가장 강력한 맏형인 Pro 모델은 총 1조 6,000억 개의 매개변수 중 토큰당 490억 개만 활성화되는 혼합 전문가(MoE) 방식을 사용합니다. 덕분에 대규모 코드 수정이나 복잡한 논리 추론처럼 깊은 연산이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.",{"_925":9792,"_2218":2369,"_2370":9793},"ee394300-1ee2-436e-8c4d-50b470427844",[],{"_925":9795,"_2218":2369,"_2370":9796},"b159c70b-17a8-41ec-856b-994ca27e0a4f",[9797],{"_2378":9798,"_2218":2378},"반면 Flash 모델은 총 2,840억 개의 매개변수 중 토큰당 130억 개만 활성화하여 가볍고 빠르게 움직입니다. 단순한 요약이나 빠른 실시간 답변이 필요할 때 쾌적하게 쓸 수 있는 실용적인 체급입니다. 내 작업의 복잡도와 필요한 응답 속도에 맞춰 영리하게 선택해 보세요.",{"_925":9800,"_2218":2369,"_2370":9801},"7602ee6d-e9c7-4b1f-9672-8cb7a9e8b731",[],{"_925":9803,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":9804},"7463bd04-9c56-4110-b76a-0fecbdfc93f3",[9805],{"_2378":9806,"_2218":2378},"98% 캐시 할인까지, 파격적인 API 비용 구조",{"_925":9808,"_2218":2369,"_2370":9809},"212d243c-3a49-4694-848c-cb5da5ce1496",[],{"_925":9811,"_2218":2369,"_2370":9812},"272c2053-5581-4cb2-8c54-e18d7b1028cc",[9813],{"_2378":9814,"_2218":2378},"DeepSeek V4의 가장 강력한 무기는 다른 프론티어 모델의 상식을 깨는 압도적인 가성비입니다. 가볍고 빠른 Flash 모델은 100만 입력 토큰당 0.14달러, 강력한 성능을 내는 Pro 모델은 0.435달러에 불과합니다. 기존 프론티어 모델들과 비교하면 대단히 파격적인 가격입니다.",{"_925":9816,"_2218":2369,"_2370":9817},"d4d952a8-dbc8-4452-8585-1114bd2482c6",[],{"_925":9819,"_2218":2369,"_2370":9820},"d6296628-8316-46ba-81b9-079af5900b66",[9821],{"_2378":9822,"_2218":2378},"특히 긴 문서를 반복해서 분석할 때 이 가성비는 극대화됩니다. 컨텍스트 캐싱 기술 덕분에 이미 읽었던 데이터를 다시 불러오는 캐시 히트 상태가 되면 Flash는 0.0028달러, Pro는 0.003625달러까지 비용이 내려갑니다. 무려 98%에 달하는 비용 할인 혜택을 누릴 수 있습니다.",{"_925":9824,"_2218":2369,"_2370":9825},"bbb696bb-26ef-45da-be58-da8810f21081",[],{"_925":9827,"_2218":2369,"_2370":9828},"0d57539e-0c82-4507-9725-547f4863238b",[9829],{"_2378":9830,"_2218":2378},"이처럼 파격적인 가격표를 제안할 수 있는 비결은 서버 메모리 최적화 기술에 있습니다. DeepSeek V4는 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA)이라는 하이브리드 어텐션 기술을 도입하여, 대용량 문맥을 처리할 때 필요한 컨텍스트 메모리 요구량을 기존 대비 최대 90%까지 대폭 줄였습니다. 모델이 가벼워진 만큼 서버 운영 효율이 극대화되어 사용자에게 이 혜택이 고스란히 돌아온 셈입니다.",{"_925":9832,"_2218":2369,"_2370":9833},"bbba12f6-aaa8-48dc-82f6-86040fc34ae2",[],{"_925":9835,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":9836},"0da7f8f5-5e7a-464d-8683-8c315e075328",[9837],{"_2378":9838,"_2218":2378},"하나로 통합된 '생각 모드'와 개발자 필수 주의사항",{"_925":9840,"_2218":2369,"_2370":9841},"a92d265c-ebb7-4f47-9d23-ab35ab82947f",[],{"_925":9843,"_2218":2369,"_2370":9844},"2df52df9-cd85-4cbe-a5ea-335b7b143b9f",[9845],{"_2378":9846,"_2218":2378},"기존에는 일반 대화와 추론형 모델의 API가 서로 나뉘어 있어서 번거로웠는데요. 이번 V4에서는 하나의 API로 완벽하게 통합되어 필요에 따라 생각 모드를 자유롭게 켜고 끌 수 있게 되었습니다. 동일한 모델에서 추론 과정을 노출할지 말지를 개발자가 직접 결정하는 방식입니다.",{"_925":9848,"_2218":2369,"_2370":9849},"cb2fc7b5-24ac-4116-b7d8-a57e2f5ac81d",[],{"_925":9851,"_2218":2369,"_2370":9852},"ce525e07-eca6-4fea-85fb-65e07abe7974",[9853,9855,9858,9860,9863,9865,9868],{"_2378":9854,"_2218":2378},"API를 요청할 때 ",{"_2378":9856,"_2218":2378,"_2405":9857},"extra_body",{"_2407":2408},{"_2378":9859,"_2218":2378}," 옵션과 ",{"_2378":9861,"_2218":2378,"_2405":9862},"reasoning_effort",{"_2407":2408},{"_2378":9864,"_2218":2378}," 매개변수를 이용하면 생각 모드를 손쉽게 제어할 수 있습니다. 특히 복잡한 에이전트 작업을 수행할 때는 추론 단계를 가장 깊게 가져가는 ",{"_2378":9866,"_2218":2378,"_2405":9867},"max",{"_2407":2408},{"_2378":9869,"_2218":2378}," 옵션을 설정하는 것이 공식적으로 권장됩니다.",{"_925":9871,"_2218":2369,"_2370":9872},"11603da9-4290-4ce2-aa12-772033135138",[],{"_925":9874,"_2218":2369,"_2370":9875},"cfac0c67-44ca-479c-bb86-3ba6cab739e0",[9876],{"_2378":9877,"_2218":2378},"생각 모드를 활성화할 때 사용하는 API 요청 구조는 다음과 같습니다.",{"_925":9879,"_2218":2369,"_2370":9880},"6868c815-907e-4c4f-ad80-43dd1ba7916c",[],{"_925":9882,"_2407":9883,"_2218":2407,"_608":2433},"afb0b5bd-e2f0-44f1-9bfc-c686f712a236","{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"extra_body\": {\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n }\n}",{"_925":9885,"_2218":2369,"_2370":9886},"8b93e6a3-fbe2-4184-b6f2-dcde4b11ceff",[],{"_925":9888,"_2218":2369,"_2370":9889},"55692bd1-e8a8-43d4-bf57-a0873a0f1872",[9890,9892,9895],{"_2378":9891,"_2218":2378},"여기서 개발자가 ",{"_2378":9893,"_2218":2378,"_2405":9894},"반드시 기억해야 할 치명적인 주의사항",{"_2473":2408},{"_2378":9896,"_2218":2378},"이 하나 있습니다. 생각 모드를 켠 채로 여러 번 대화를 주고받는 멀티턴 도구 호출을 구현할 때인데요.",{"_925":9898,"_2218":2369,"_2370":9899},"6a4be74c-cb6f-4bcd-aaec-8a970091e0c7",[],{"_925":9901,"_2218":2369,"_2370":9902},"f5474c4e-289a-43a2-83d0-49c26e6bd50e",[9903,9905,9908,9910,9913],{"_2378":9904,"_2218":2378},"API 응답 데이터에는 모델의 생각 과정이 담긴 ",{"_2378":9906,"_2218":2378,"_2405":9907},"reasoning_content",{"_2407":2408},{"_2378":9909,"_2218":2378},"라는 값이 포함되어 돌아옵니다. 다음 턴의 대화 기록을 API로 다시 보낼 때 이 값을 빼놓고 전달하면, API 서버는 즉시 ",{"_2378":9911,"_2218":2378,"_2405":9912},"400 에러",{"_2473":2408},{"_2378":9914,"_2218":2378},"를 반환하며 작동을 멈춥니다. 따라서 에이전트 워크플로를 설계할 때는 이전 대화 이력에 이 추론 콘텐츠를 반드시 포함하여 안전하게 전달하도록 예외 처리를 해두어야 합니다.",{"_925":9916,"_2218":2369,"_2370":9917},"aa7258dd-2a86-4a8f-b57f-0e499b416963",[],{"_925":9919,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":9920},"7b491a4b-72f4-44e5-8286-3032ec63e6a6",[9921],{"_2378":9922,"_2218":2378},"커뮤니티가 직접 검증한 100만 토큰의 한계와 성능",{"_925":9924,"_2218":2369,"_2370":9925},"98915efd-f2bd-4a49-ac06-c6972df901a7",[],{"_925":9927,"_2218":2369,"_2370":9928},"3ed51c0e-c3a3-4938-b83c-eb0338b93138",[9929],{"_2378":9930,"_2218":2378},"실제 개발자 커뮤니티의 교차 파일 분석 테스트에 따르면, DeepSeek-V4-Pro 모델은 약 18만 토큰 수준의 코드베이스까지 정교한 리팩터링과 흐름 추적을 무리 없이 해냈습니다. 하지만 30만 토큰을 넘어가면서 디테일이 조금씩 떨어지기 시작했고, 52만 토큰 지점에서는 구체적인 코드 수정 대신 전체적인 구조 요약 위주로 답하는 한계를 보였습니다. 공식 스펙상 100만 토큰을 지원하더라도, 정밀한 코딩 작업에는 실질적인 한계선이 존재한다는 점을 유념해야 합니다.",{"_925":9932,"_2218":2369,"_2370":9933},"2b8ac711-b828-4f40-9ded-e71c637db7d8",[],{"_925":9935,"_2218":2369,"_2370":9936},"a9b063bc-2a17-4be2-8362-2ad65bbd871e",[9937],{"_2378":9938,"_2218":2378},"또한 생각 모드를 가장 깊은 단계인 max로 설정하면 내부 추론을 거치느라 첫 단어가 출력되기까지 최대 120초의 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 화면 반응이 중요한 애플리케이션이라면, 일반 모드와 생각 모드를 적절히 조합하는 하이브리드 설계가 필요합니다.",{"_925":9940,"_2218":2369,"_2370":9941},"e2d6dc86-4a49-47de-b3ad-91ce8934225c",[],{"_925":9943,"_2218":2369,"_2370":9944},"eb6a8f09-92a1-4ec6-82c2-6698fc58a869",[9945,9947,9949],{"_2378":9946,"_2218":2378},"특히 멀티턴 대화나 도구 호출을 구현할 때 꼭 알아야 할 치명적인 수칙이 있습니다. 생각 모드가 활성화된 상태에서 API는 추론 과정을 ",{"_2378":9906,"_2218":2378,"_2405":9948},{"_2407":2408},{"_2378":9950,"_2218":2378},"라는 별도 매개변수에 담아 반환하는데요. 대화를 이어나가거나 다음 도구 호출을 요청할 때 이 값을 누락 없이 그대로 다시 전달해야 합니다. 만약 이를 빠뜨리면 바로 400 에러를 반환하므로 주의해야 합니다.",{"_925":9952,"_2218":2369,"_2370":9953},"ecdddce6-31cb-4a0c-add0-9b773261b800",[],{"_925":9955,"_2218":2369,"_2370":9956},"757a85a8-f17d-400b-bf08-156a7b90df4f",[9957],{"_2378":9958,"_2218":2378},"생각 모드를 활성화하고 깊은 추론을 유도하는 실제 API JSON 요청 본문 예시는 다음과 같습니다.",{"_925":9960,"_2218":2369,"_2370":9961},"ee4aca37-2890-417a-b14d-44c23add758c",[],{"_925":9963,"_2407":9964,"_2218":2407,"_608":2433},"e7cdc156-433e-440e-b06c-2edeb916b939","{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n}",{"_925":9966,"_2218":2369,"_2370":9967},"3197bfe6-6738-47ef-81e2-23501542ce3e",[],{"_925":9969,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":9970},"696fe1bf-220c-4dbe-a2f0-bb7251a88cb1",[9971],{"_2378":9972,"_2218":2378},"결론: DeepSeek V4, 지금 도입해야 할까?",{"_925":9974,"_2218":2369,"_2370":9975},"5e696e39-7c66-423f-8bca-ae4bcf4db102",[],{"_925":9977,"_2218":2369,"_2370":9978},"1e024721-e4ff-41ed-aede-03ffe2d82837",[9979],{"_2378":9980,"_2218":2378},"DeepSeek V4는 압도적인 가성비와 유연해진 생각 모드를 바탕으로, 대규모 에이전트를 설계하거나 긴 문서를 자주 분석해야 하는 서비스 개발자들에게 훌륭한 선택지입니다. 비록 실무 테스트에서 30만 토큰이 넘어가면 코드 분석의 세밀함이 다소 떨어지는 아쉬운 면도 보이지만, 비용 절감 혜택만큼은 확실히 매력적입니다.",{"_925":9982,"_2218":2369,"_2370":9983},"a1983c31-a830-40af-8c50-b63f351b6bea",[],{"_925":9985,"_2218":2369,"_2370":9986},"9670b993-a7d8-4818-9048-5ce41b26d931",[9987],{"_2378":9988,"_2218":2378},"특히 오는 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 모델이 영구 중단되는 만큼, 관련 서비스를 운영하고 있다면 서둘러 V4 규격으로 마이그레이션을 시작해야 합니다. 비용 효율적이면서도 영리하게 작동하는 AI 워크플로우를 고민 중이라면, 지금 바로 DeepSeek V4의 가능성을 직접 테스트해 보세요!",{"_9827":9990,"_9835":9994,"_9977":9998,"_9811":10002,"_9843":10006,"_9927":10010,"_9888":10014,"_9755":10019,"_9969":10023,"_9771":10027,"_9803":10032,"_9955":10036,"_9787":10040,"_9919":10044,"_9985":10048,"_9935":10052,"_9795":10056,"_9763":10060,"_9851":10064,"_9874":10069,"_9819":10073,"_9748":10077,"_9943":10079,"_9901":10084},{"_2370":9991},{"_1685":9992,"_1686":9993,"_1596":9830},"The secret behind these competitive prices lies in server memory optimization. DeepSeek V4 introduces hybrid attention technology—Compressed Sparse Attention (CSA) and High-Compression Attention (HCA)—which reduces the context memory required for processing large volumes of data by up to 90%. As the model becomes lighter, server operational efficiency is maximized, and those savings are passed directly to the user.","このような破格の価格設定を実現できる秘訣は、サーバーメモリの最適化技術にあります。DeepSeek V4は、圧縮スパースアテンション（CSA）と高圧縮アテンション（HCA）というハイブリッド・アテンション技術を導入し、大容量のコンテキストを処理する際に必要なメモリ要件を従来比で最大90%削減しました。モデルが軽量化した分、サーバー運用効率が最大化され、その恩恵がユーザーに還元されていると言えます。",{"_2370":9995},{"_1685":9996,"_1686":9997,"_1596":9838},"Integrated 'Thinking Mode' and Essential Developer Notes","統合された「思考モード」と開発者向け注意点",{"_2370":9999},{"_1685":10000,"_1686":10001,"_1596":9980},"DeepSeek V4 is an excellent choice for developers building large-scale agents or those who need to analyze lengthy documents frequently, thanks to its unmatched cost-efficiency and flexible thinking mode. While practical tests show a slight decline in code analysis precision beyond 300,000 tokens, the cost savings are undeniably compelling.","DeepSeek V4は、圧倒的なコスパと柔軟な思考モードを備えており、大規模なエージェントの設計や長いドキュメント分析が必要なサービス開発者にとって非常に優れた選択肢です。実務テストでは30万トークンを超えるとコード分析の細かさがやや落ちる側面もありますが、コスト削減のメリットは極めて魅力的です。",{"_2370":10003},{"_1685":10004,"_1686":10005,"_1596":9814},"The biggest selling point of DeepSeek V4 is its unmatched cost-efficiency, which defies the standards set by other frontier models. The lightweight and fast Flash model costs $0.14 per million input tokens, while the powerful Pro model is just $0.435. Compared to existing frontier models, these prices are exceptionally aggressive.","DeepSeek V4の最大の武器は、他のフロンティアモデルの常識を覆す圧倒的なコストパフォーマンスです。軽量で高速なFlashモデルは100万入力トークンあたり0.14ドル、高性能なProモデルは0.435ドルと、既存のフロンティアモデルと比較しても非常に衝撃的な価格設定となっています。",{"_2370":10007},{"_1685":10008,"_1686":10009,"_1596":9846},"Previously, handling standard chat and reasoning models required separate APIs, which was cumbersome. In V4, these are fully unified into a single API, allowing developers to toggle 'thinking mode' on or off as needed. This means you can decide whether or not to expose the reasoning process within the same model.","従来は通常対話用と推論特化型モデルのAPIが分かれていましたが、今回のV4では1つのAPIに統合され、必要に応じて思考モードを自由にオン・オフできるようになりました。同一モデル内で推論プロセスを開示するかどうかを開発者が直接決定する仕組みです。",{"_2370":10011},{"_1685":10012,"_1686":10013,"_1596":9930},"According to cross-file analysis tests by the developer community, the DeepSeek-V4-Pro model handled sophisticated refactoring and flow tracking for codebases up to approximately 180,000 tokens without issue. However, performance began to degrade beyond 300,000 tokens, and at the 520,000-token mark, it relied more on structural summaries rather than specific code modifications. While it supports 1 million tokens, keep in mind that there are practical limits for high-precision coding tasks.","開発者コミュニティのクロスファイル分析テストによると、DeepSeek-V4-Proモデルは約18万トークンレベルのコードベースまでは正確なリファクタリングやフロー追跡が問題なく行えました。しかし、30万トークンを超えると詳細な精度が徐々に低下し始め、52万トークンの時点では具体的なコード修正よりも全体構造の要約が中心になるという限界が見られました。公式スペックで100万トークンをサポートしていても、精密なコーディング作業には実質的な限界がある点に留意が必要です。",{"_2370":10015},{"_1685":10016,"_1686":10017,"_1596":10018},"There is one critical warning developers must remember when implementing multi-turn tool calling with thinking mode enabled.","ここで、開発者が必ず覚えておくべき重要な注意点が1つあります。思考モードをオンにした状態で、マルチターンのツール呼び出しを実装する場合です。","여기서 개발자가 반드시 기억해야 할 치명적인 주의사항이 하나 있습니다. 생각 모드를 켠 채로 여러 번 대화를 주고받는 멀티턴 도구 호출을 구현할 때인데요.",{"_2370":10020},{"_1685":10021,"_1686":10022,"_1596":9758},"DeepSeek has unveiled the preview version of its new AI model, 'DeepSeek V4,' which delivers enhanced performance at a significantly lower price point. Notably, since support for legacy APIs will be permanently discontinued on July 24, 2026, those operating AI services should begin migrating to V4 as soon as possible. Here, we break down the key specifications and practical use cases of this update, which is packed with impressive cost-efficiency and flexibility.","DeepSeekは、性能をさらに向上させつつ価格を抑えた新しいAIモデル「DeepSeek V4」のプレビュー版を公開しました。特に、2026年7月24日には既存の旧型APIのサポートが完全に終了するため、AIサービスを運用している場合は今回のV4への移行準備を急ぐ必要があります。圧倒的なコストパフォーマンスと柔軟性を備えた今回のアップデートについて、主要スペックと実務での活用方法を分かりやすく解説します。",{"_2370":10024},{"_1685":10025,"_1686":10026,"_1596":9972},"Conclusion: Should You Adopt DeepSeek V4 Now?","結論：DeepSeek V4は今すぐ導入すべきか？",{"_2370":10028},{"_1685":10029,"_1686":10030,"_1596":10031},"DeepSeek V4 consists of two main lineups: the performance-focused DeepSeek-V4-Pro and the speed-oriented DeepSeek-V4-Flash. Both models offer a massive 1-million-token context window and support up to 384,000 output tokens, making them highly optimized for large-scale text processing.","DeepSeek V4は、性能重視の「DeepSeek-V4-Pro」と速度重視の「DeepSeek-V4-Flash」の2つのラインナップに分けられます。どちらのモデルも基本的には100万トークンの巨大なコンテキストウィンドウを提供し、一度に出力可能なトークン数も最大38万4,000に達するため、大量のテキスト処理に最適化されています。","DeepSeek V4는 크게 성능 중심의 DeepSeek-V4-Pro와 속도에 초점을 맞춘 DeepSeek-V4-Flash 두 가지 라인업으로 나누어집니다. 두 모델 모두 기본적으로 100만 토큰의 거대한 문맥 창을 제공하며, 한 번에 출력할 수 있는 토큰이 최대 38만 4,000개에 달해 대용량 텍스트 처리에 최적화되어 있습니다.",{"_2370":10033},{"_1685":10034,"_1686":10035,"_1596":9806},"Revolutionary API Pricing: Up to 98% Cache Discount","最大98%のキャッシュ割引、破格のAPIコスト構造",{"_2370":10037},{"_1685":10038,"_1686":10039,"_1596":9958},"Below is an example of an API JSON request body for enabling thinking mode and triggering deep reasoning.","思考モードを有効にして深い推論を促すAPIリクエスト（JSON）の例は以下の通りです。",{"_2370":10041},{"_1685":10042,"_1686":10043,"_1596":9790},"The flagship Pro model utilizes a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, activating only 49 billion parameters per token out of a total of 1.6 trillion. This allows it to deliver superior performance for tasks requiring deep reasoning, such as large-scale code refactoring or complex logical analysis.","最も強力な上位モデルであるProは、合計1.6兆のパラメータのうち、トークンあたり490億のみをアクティブにする混合エキスパート（MoE）方式を採用しています。これにより、大規模なコード修正や複雑な論理推論など、高度な計算が必要なタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。",{"_2370":10045},{"_1685":10046,"_1686":10047,"_1596":9922},"Community-Verified Limits and Performance of the 1M Token Window","コミュニティによる100万トークンの限界と性能検証",{"_2370":10049},{"_1685":10050,"_1686":10051,"_1596":9988},"Given that legacy API models will be permanently discontinued on July 24, 2026, you should begin migrating to the V4 standard as soon as possible if you operate related services. If you are looking for a cost-effective and intelligent AI workflow, start testing the potential of DeepSeek V4 today!","2026年7月24日には既存の旧型APIモデルが永久停止されるため、関連サービスを運営している場合は早急にV4への移行を開始してください。コスト効率が高く、インテリジェントなAIワークフローを模索中であれば、今すぐDeepSeek V4の可能性を実際にテストしてみましょう！",{"_2370":10053},{"_1685":10054,"_1686":10055,"_1596":9938},"Also, when thinking mode is set to 'max,' internal processing can introduce a delay of up to 120 seconds before the first token is output. If your application requires real-time responsiveness, a hybrid design that balances standard and thinking modes is recommended.","また、思考モードを「max」に設定すると、内部推論に時間がかかるため、最初の単語が出力されるまでに最大120秒の遅延が発生することがあります。そのため、リアルタイムの画面応答が重要なアプリケーションでは、通常モードと思考モードを適切に組み合わせたハイブリッド設計が求められます。",{"_2370":10057},{"_1685":10058,"_1686":10059,"_1596":9798},"In contrast, the Flash model activates only 13 billion parameters out of 284 billion, ensuring it runs lightly and swiftly. It is a practical choice for tasks like simple summarization or rapid real-time responses. Choose wisely based on the complexity of your task and your latency requirements.","一方、Flashモデルは合計2,840億のパラメータのうち、トークンあたり130億をアクティブにすることで軽量かつ高速に動作します。シンプルな要約や迅速なリアルタイム応答が必要な際に快適に利用できる実用的なスペックです。作業の複雑さと必要な応答速度に合わせて賢く選択してください。",{"_2370":10061},{"_1685":10062,"_1686":10063,"_1596":9766},"Pro vs. Flash: Choosing the Right Tier for Your Needs","ProとFlash：目的に合わせた2つのモデル構成",{"_2370":10065},{"_1685":10066,"_1686":10067,"_1596":10068},"You can easily control thinking mode by using the extra_body option and the reasoning_effort parameter in your API requests. For complex agentic tasks, it is officially recommended to set the max option for the deepest reasoning.","APIリクエスト時に「extra_body」オプションと「reasoning_effort」パラメータを使用することで、思考モードを簡単に制御できます。特に複雑なエージェントタスクを実行する際は、推論段階を最大化する「max」オプションの設定が公式に推奨されています。","API를 요청할 때 extra_body 옵션과 reasoning_effort 매개변수를 이용하면 생각 모드를 손쉽게 제어할 수 있습니다. 특히 복잡한 에이전트 작업을 수행할 때는 추론 단계를 가장 깊게 가져가는 max 옵션을 설정하는 것이 공식적으로 권장됩니다.",{"_2370":10070},{"_1685":10071,"_1686":10072,"_1596":9877},"The API request structure for enabling thinking mode is as follows.","思考モードを有効にするためのAPIリクエスト構造は以下の通りです。",{"_2370":10074},{"_1685":10075,"_1686":10076,"_1596":9822},"This cost-efficiency is maximized when repeatedly analyzing long documents. Thanks to context caching, once a cache hit occurs for previously read data, the cost drops to $0.0028 for Flash and $0.003625 for Pro, offering a massive cost reduction of up to 98%.","特に長いドキュメントを繰り返し分析する場合、このコスパは最大限に発揮されます。コンテキストキャッシュ技術のおかげで、一度読み込んだデータがキャッシュヒットすれば、Flashは0.0028ドル、Proは0.003625ドルまでコストが下がります。最大98%に達する大幅なコスト削減が可能です。",{"_2370":10078},{"_1685":9673,"_1686":9674,"_1596":9675},{"_2370":10080},{"_1685":10081,"_1686":10082,"_1596":10083},"There is a critical rule to remember for multi-turn conversations or tool calling: when thinking mode is active, the API returns the reasoning process in a separate parameter called reasoning_content. You must pass this value back exactly as received during subsequent turns or tool calls. Failure to do so will result in a 400 error.","特にマルチターン対話やツール呼び出しの実装時に欠かせない重要なルールがあります。思考モード有効時、APIは推論過程を「reasoning_content」という別のパラメータに格納して返します。対話を継続したり、次のツール呼び出しをリクエストしたりする際には、この値を欠かさずにそのまま送信する必要があります。これを漏らすと400エラーが発生するため、十分に注意してください。","특히 멀티턴 대화나 도구 호출을 구현할 때 꼭 알아야 할 치명적인 수칙이 있습니다. 생각 모드가 활성화된 상태에서 API는 추론 과정을 reasoning_content라는 별도 매개변수에 담아 반환하는데요. 대화를 이어나가거나 다음 도구 호출을 요청할 때 이 값을 누락 없이 그대로 다시 전달해야 합니다. 만약 이를 빠뜨리면 바로 400 에러를 반환하므로 주의해야 합니다.",{"_2370":10085},{"_1685":10086,"_1686":10087,"_1596":10088},"The API response includes a field called reasoning_content, which contains the model's chain-of-thought process. If you fail to include this value when sending the conversation history back to the API for the next turn, the server will immediately return a 400 error and stop processing. Therefore, when designing your agent workflow, you must implement exception handling to ensure that this reasoning content is always preserved and passed back in the history.","APIレスポンスには、モデルの思考過程が含まれた「reasoning_content」という値が返されます。次のターンの対話履歴をAPIに送り返す際、この値を含めずに送信すると、APIサーバーは即座に400エラーを返して動作を停止します。そのため、エージェントのワークフローを設計する際は、過去の会話履歴にこの推論コンテンツを必ず含め、安全に受け渡すように例外処理を実装しておく必要があります。","API 응답 데이터에는 모델의 생각 과정이 담긴 reasoning_content라는 값이 포함되어 돌아옵니다. 다음 턴의 대화 기록을 API로 다시 보낼 때 이 값을 빼놓고 전달하면, API 서버는 즉시 400 에러를 반환하며 작동을 멈춥니다. 따라서 에이전트 워크플로를 설계할 때는 이전 대화 이력에 이 추론 콘텐츠를 반드시 포함하여 안전하게 전달하도록 예외 처리를 해두어야 합니다.","![DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석](file:cmrlp1h6q02e710lnln0rbfpa)\n\n# DeepSeek V4 출시 — 100만 컨텍스트와 압도적 가성비 분석\n\nDeepSeek가 성능은 한층 끌어올리면서 가격은 더욱 낮춘 새로운 인공지능 모델 'DeepSeek V4' 프리뷰 버전을 공개했습니다. 특히 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 지원이 완전히 종료되기 때문에, AI 서비스를 운영하고 있다면 이번 V4로의 마이그레이션 준비를 서둘러야 하는데요. 압도적인 가성비와 유연함으로 무장한 이번 업데이트의 핵심 스펙과 실무 활용법을 알기 쉽게 정리해 드립니다.\n\n## Pro와 Flash: 내게 맞는 두 체급 분석\n\nDeepSeek V4는 크게 성능 중심의 **DeepSeek-V4-Pro**와 속도에 초점을 맞춘 **DeepSeek-V4-Flash** 두 가지 라인업으로 나누어집니다. 두 모델 모두 기본적으로 100만 토큰의 거대한 문맥 창을 제공하며, 한 번에 출력할 수 있는 토큰이 최대 38만 4,000개에 달해 대용량 텍스트 처리에 최적화되어 있습니다.\n\n가장 강력한 맏형인 Pro 모델은 총 1조 6,000억 개의 매개변수 중 토큰당 490억 개만 활성화되는 혼합 전문가(MoE) 방식을 사용합니다. 덕분에 대규모 코드 수정이나 복잡한 논리 추론처럼 깊은 연산이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.\n\n반면 Flash 모델은 총 2,840억 개의 매개변수 중 토큰당 130억 개만 활성화하여 가볍고 빠르게 움직입니다. 단순한 요약이나 빠른 실시간 답변이 필요할 때 쾌적하게 쓸 수 있는 실용적인 체급입니다. 내 작업의 복잡도와 필요한 응답 속도에 맞춰 영리하게 선택해 보세요.\n\n## 98% 캐시 할인까지, 파격적인 API 비용 구조\n\nDeepSeek V4의 가장 강력한 무기는 다른 프론티어 모델의 상식을 깨는 압도적인 가성비입니다. 가볍고 빠른 Flash 모델은 100만 입력 토큰당 0.14달러, 강력한 성능을 내는 Pro 모델은 0.435달러에 불과합니다. 기존 프론티어 모델들과 비교하면 대단히 파격적인 가격입니다.\n\n특히 긴 문서를 반복해서 분석할 때 이 가성비는 극대화됩니다. 컨텍스트 캐싱 기술 덕분에 이미 읽었던 데이터를 다시 불러오는 캐시 히트 상태가 되면 Flash는 0.0028달러, Pro는 0.003625달러까지 비용이 내려갑니다. 무려 98%에 달하는 비용 할인 혜택을 누릴 수 있습니다.\n\n이처럼 파격적인 가격표를 제안할 수 있는 비결은 서버 메모리 최적화 기술에 있습니다. DeepSeek V4는 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA)이라는 하이브리드 어텐션 기술을 도입하여, 대용량 문맥을 처리할 때 필요한 컨텍스트 메모리 요구량을 기존 대비 최대 90%까지 대폭 줄였습니다. 모델이 가벼워진 만큼 서버 운영 효율이 극대화되어 사용자에게 이 혜택이 고스란히 돌아온 셈입니다.\n\n## 하나로 통합된 '생각 모드'와 개발자 필수 주의사항\n\n기존에는 일반 대화와 추론형 모델의 API가 서로 나뉘어 있어서 번거로웠는데요. 이번 V4에서는 하나의 API로 완벽하게 통합되어 필요에 따라 생각 모드를 자유롭게 켜고 끌 수 있게 되었습니다. 동일한 모델에서 추론 과정을 노출할지 말지를 개발자가 직접 결정하는 방식입니다.\n\nAPI를 요청할 때 `extra\\_body` 옵션과 `reasoning\\_effort` 매개변수를 이용하면 생각 모드를 손쉽게 제어할 수 있습니다. 특히 복잡한 에이전트 작업을 수행할 때는 추론 단계를 가장 깊게 가져가는 `max` 옵션을 설정하는 것이 공식적으로 권장됩니다.\n\n생각 모드를 활성화할 때 사용하는 API 요청 구조는 다음과 같습니다.\n\n```json\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"extra_body\": {\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n }\n}\n```\n\n여기서 개발자가 **반드시 기억해야 할 치명적인 주의사항**이 하나 있습니다. 생각 모드를 켠 채로 여러 번 대화를 주고받는 멀티턴 도구 호출을 구현할 때인데요.\n\nAPI 응답 데이터에는 모델의 생각 과정이 담긴 `reasoning\\_content`라는 값이 포함되어 돌아옵니다. 다음 턴의 대화 기록을 API로 다시 보낼 때 이 값을 빼놓고 전달하면, API 서버는 즉시 **400 에러**를 반환하며 작동을 멈춥니다. 따라서 에이전트 워크플로를 설계할 때는 이전 대화 이력에 이 추론 콘텐츠를 반드시 포함하여 안전하게 전달하도록 예외 처리를 해두어야 합니다.\n\n## 커뮤니티가 직접 검증한 100만 토큰의 한계와 성능\n\n실제 개발자 커뮤니티의 교차 파일 분석 테스트에 따르면, DeepSeek-V4-Pro 모델은 약 18만 토큰 수준의 코드베이스까지 정교한 리팩터링과 흐름 추적을 무리 없이 해냈습니다. 하지만 30만 토큰을 넘어가면서 디테일이 조금씩 떨어지기 시작했고, 52만 토큰 지점에서는 구체적인 코드 수정 대신 전체적인 구조 요약 위주로 답하는 한계를 보였습니다. 공식 스펙상 100만 토큰을 지원하더라도, 정밀한 코딩 작업에는 실질적인 한계선이 존재한다는 점을 유념해야 합니다.\n\n또한 생각 모드를 가장 깊은 단계인 max로 설정하면 내부 추론을 거치느라 첫 단어가 출력되기까지 최대 120초의 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 화면 반응이 중요한 애플리케이션이라면, 일반 모드와 생각 모드를 적절히 조합하는 하이브리드 설계가 필요합니다.\n\n특히 멀티턴 대화나 도구 호출을 구현할 때 꼭 알아야 할 치명적인 수칙이 있습니다. 생각 모드가 활성화된 상태에서 API는 추론 과정을 `reasoning\\_content`라는 별도 매개변수에 담아 반환하는데요. 대화를 이어나가거나 다음 도구 호출을 요청할 때 이 값을 누락 없이 그대로 다시 전달해야 합니다. 만약 이를 빠뜨리면 바로 400 에러를 반환하므로 주의해야 합니다.\n\n생각 모드를 활성화하고 깊은 추론을 유도하는 실제 API JSON 요청 본문 예시는 다음과 같습니다.\n\n```json\n{\n \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n }\n ],\n \"reasoning_effort\": \"max\",\n \"thinking\": {\n \"type\": \"enabled\"\n }\n}\n```\n\n## 결론: DeepSeek V4, 지금 도입해야 할까?\n\nDeepSeek V4는 압도적인 가성비와 유연해진 생각 모드를 바탕으로, 대규모 에이전트를 설계하거나 긴 문서를 자주 분석해야 하는 서비스 개발자들에게 훌륭한 선택지입니다. 비록 실무 테스트에서 30만 토큰이 넘어가면 코드 분석의 세밀함이 다소 떨어지는 아쉬운 면도 보이지만, 비용 절감 혜택만큼은 확실히 매력적입니다.\n\n특히 오는 2026년 7월 24일에 기존 구형 API 모델이 영구 중단되는 만큼, 관련 서비스를 운영하고 있다면 서둘러 V4 규격으로 마이그레이션을 시작해야 합니다. 비용 효율적이면서도 영리하게 작동하는 AI 워크플로우를 고민 중이라면, 지금 바로 DeepSeek V4의 가능성을 직접 테스트해 보세요!","08f6c7e3ee159b2ab6a44ad9da1a1953945c8ab11162027ed73370f79c50ec69",53,"2026-07-15T05:57:47.143Z","2026-07-18T02:00:49.361Z",[],[10096],{"_2726":2215,"_1675":6168},{"_925":10098,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":10099,"_1682":10107,"_9":10111,"_2246":10119,"_2241":10115,"_2251":10120,"_2253":-5,"_700":10121,"_1679":10122,"_327":10126,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":10127,"_1793":10128,"_2280":10129,"_2282":-5,"_2283":10130,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":10131,"_1119":10141,"_2328":10154,"_2355":10176,"_2722":10675,"_261":10676},"cmrl28yio01v410ln6jgc2di2",{"_1595":1596,"_209":10100,"_2225":10101,"_2230":10104,"_2234":2235},2680,{"_1685":10102,"_1686":1698,"_1596":10103,"_2229":1698},716,1964,{"_1685":10105,"_1686":1698,"_1596":10106,"_2229":1698},0.2671641791044776,0.7328358208955223,{"_9":10108,"_2241":10112,"_2246":10116},{"_1685":10109,"_1686":10110,"_1596":10111},"Connecting Your Own Tools with MCP — How to Use Local Files and Databases in Claude and Cursor","MCPで独自のツールを接続 — ClaudeとCursorでローカルファイルやDBを使う方法","MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법",{"_1685":10113,"_1686":10114,"_1596":10115},"MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법\n\nConnecting Your Own Tools with MCP — How to Use Local Files and Databases in Claude and Cursor\n\nWouldn't it be convenient if AI could directly read and analyze files on your computer? The Model Context Protocol (MCP) is a standard technology that lets you connect local data to AI with just a word, without the hassle of copying and pasting code into chat windows every time. In this post, I will guide you through the simple, practical steps of connecting your computer's folders and databases to Claude Desktop, Cursor, and Claude Code.\n\nWhat is MCP? A 1-Minute Summary for Beginners\n\nLet’s set aside complex technical jargon and think of MCP as a 'power strip' for your room.\n\nPreviously, if you wanted to connect AI to a notepad, database, or web search, you had to code complex, dedicated programs every single time. It was like having different plug shapes for every device, requiring you to craft a new adapter for each one.\n\nHowever, thanks to the standard specification led by Anthropic, all this hassle is gone. Now, you just plug in, provided it meets the standard. The folders or programs on your computer can become the AI's eyes and ears, exchanging information as if you were having a real-time conversation.\n\nConnecting Your Folders to AI: Filesystem Server Configuration\n\nThe most basic and useful tool to try first is the filesystem server. Once connected, the AI can directly read and write files within a folder you specify, completely eliminating the annoyance of copying and pasting text into chat windows manually.\n\nA quick, essential safety tip: for security reasons, you should avoid connecting your entire drive (like the C: drive or root directory). Instead, create a dedicated folder for your work and restrict the AI to that space; it's a much safer practice to set a physical boundary.\n\nTo complete the integration, you need to add configuration code in the format below to your config file. Note that macOS and Windows handle folder paths slightly differently.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/ai-workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n\nOn macOS, you can use standard forward slashes (/) like /Users/username/ai-workspace. Windows users, however, must be careful because backslashes (\\) are used in paths. To prevent syntax errors in the JSON config file, you must escape them by doubling them: C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace. Follow these simple rules, and the AI will be ready to freely analyze your local files.\n\nAdding Database Connections and Real-time Search\n\nOnce you've connected folders, let's take a step further: give your AI the ability to analyze databases or perform real-time web searches.\n\nFirst, let's connect SQLite, a lightweight and widely used local database. Once configured, the AI can understand your database table structure and write SQL queries for you to analyze data neatly. Add a simple configuration like the one below to the mcpServers section of your config file.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"sqlite\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n ]\n }\n }\n}\nNote: You must replace the database path on the last line with the absolute path of the actual SQLite file on your computer for it to work correctly.\n\nAdding a Brave Search server to explore the latest information is the icing on the cake. Once you get a Brave Search API key and register it in the config file, the AI can browse the web whenever needed to fetch the latest answers.\n\nImportant security tip here! Never upload configuration files containing sensitive information, like API keys, to public repositories such as GitHub. Make it a habit to keep your configuration files safe only on your local computer to prevent your personal data and API keys from leaking.\n\nConnection Guide by Client\n\nNow, it's time to learn where and how to input these MCP settings. I have clearly organized the setup methods for three popular AI tools. Choose the one that fits your workflow and try it out right away.\n\n1. Claude Desktop\nFor the most popular desktop app, open the claude_desktop_config.json file located in the path below using a text editor, and paste the JSON settings we prepared earlier.\n\nmacOS path: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\nWindows path: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json\n\nIf you have trouble finding these folders, you can copy and paste the paths above into the Finder's 'Go to Folder' menu or the Windows 'Run' dialog (Windows key + R) to go there immediately.\n\n2. Cursor\nIf you use the Cursor code editor, there is no need to manually dig through file paths; it provides a convenient interface that requires only a few mouse clicks.\n\nClick the gear icon in the top-right corner of the Cursor app to open settings.\nFind the MCP section under the Features menu.\nClick the '+ Add New MCP Server' button, enter a Name, and set the Type to 'command'.\nEnter the command and arguments in the Command field and save to connect immediately.\n\n3. Claude Code\nWith Claude Code, a developer tool that runs in the terminal, you can register a server instantly with a single command without editing files. Open your terminal and run the following.\n\nclaude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]\n\nFor example, if you want to connect a filesystem server, you can add it quickly by entering something like: claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder\n\nStart Your Own Local AI Agent Today\n\nOnce everything is set up, it's time to say hello. Start with simple questions like \"What files are in this folder?\" or \"Summarize the database table structure.\" You'll immediately experience the convenience of the AI directly reading and responding to actual data on your computer.\n\nJust remember, since you're connecting local tools, make it a habit to check your safety boundaries to ensure the AI cannot access anything outside your designated work folder. Start your custom, smart AI workflow right now with this small setup!","MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법\n\nMCPで独自のツールを接続 — ClaudeとCursorでローカルファイルやDBを使う方法\n\nAIが自分のコンピュータのファイルを直接読み込んで分析してくれたら、どれほど便利でしょうか？毎回コードをコピーしてチャット欄に貼り付ける手間をかけず、一言でローカルデータとAIを直接つなぐ標準技術、それが「Model Context Protocol（MCP）」です。本記事では、Claude DesktopやCursor、Claude Codeに、お使いのPCのフォルダやデータベースを連携させる具体的な方法を分かりやすく解説します。\n\nMCPとは？初心者向け1分まとめ\n\n難しい技術用語は一旦置いておいて、MCPを部屋にある「電源タップ」に例えてみます。\n\n以前は、AIにメモ帳やデータベース、インターネット検索機能を接続するには、その都度複雑な専用プログラムを書く必要がありました。機器ごとにコンセントの形状が異なり、毎回専用のアダプタを自作して接続しなければならなかったようなものです。\n\nしかし、Anthropicが主導した標準規格であるMCPのおかげで、そんな手間は一切不要になりました。これからは規格に合ったプラグを電源タップに差し込むだけでOKです。PC内のフォルダやプログラムがAIの「目と耳」となり、まるで会話するようにリアルタイムで情報をやり取りできるようになります。\n\n自分のフォルダをAIに連携する：Filesystemサーバーの設定\n\nまず最初に試すべき、基本的かつ強力なツールが「Filesystemサーバー」です。これを接続すると、AIが指定したPC内のフォルダにあるファイルを直接読み書きできるようになるため、いちいちテキストをコピー＆ペーストする手間から完全に解放されます。\n\nここで一つ、重要な安全上のルールがあります。セキュリティのために、PCのドライブ全体（Cドライブやルートディレクトリ）を丸ごと接続するのは絶対に避けてください。その代わり、作業用の専用フォルダを一つ作成し、AIがそのフォルダ内でしか動かないように制限する物理的な境界線を作っておくのが最も安全です。\n\n連携を完了させるには、設定ファイルに以下のような形式で設定コードを追加する必要があります。このとき、MacとWindowsではフォルダパスの書き方が少し異なるため注意が必要です。\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/ai-workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n\nMac環境では「/Users/username/ai-workspace」のような一般的なスラッシュ（/）のパスで記述します。一方、Windowsユーザーはパスにバックスラッシュ（\\）が含まれるため、JSON設定ファイル内で正しく動作させるために、必ず二重にして「C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace」のように記述しないと構文エラーが発生します。この簡単なルールさえ守れば、AIがローカルファイルを自由に分析する準備は完了です。\n\nデータベース接続とリアルタイム検索の追加\n\nデータフォルダの連携ができたら、次は一歩進んでみましょう。AIにデータベースを分析する能力を与えたり、リアルタイムのウェブ検索機能を追加したりするのです。\n\nまずは、軽量で広く利用されているローカルデータベース「SQLite」を接続してみます。この設定を行えば、AIがデータベースのテーブル構造を直接把握し、あなたの代わりにSQLクエリを作成してデータをきれいに分析してくれます。設定ファイルの「mcpServers」項目に、以下のような簡単な設定を追記してみてください。\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"sqlite\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n ]\n }\n }\n}\n注：最後の行にあるデータベースパスは、お使いのコンピュータにある実際のSQLiteファイルの絶対パスに書き換えてください。\n\nこれに最新情報を取得できる「Brave Searchサーバー」を組み合わせれば完璧です。Brave SearchのAPIキーを取得して設定ファイルに追記すれば、AIが必要に応じて自らウェブ検索を行い、最新の回答を提供してくれます。\n\nここで重要なセキュリティのヒントです！APIキーのような機密情報を含む設定ファイルは、GitHubのような公開リポジトリには絶対にアップロードしないでください。大切な個人情報やAPIキーが流出しないよう、設定ファイルは常に個人のローカルPC内で安全に保管する習慣をつけましょう。\n\nクライアント別：接続ガイド\n\n用意したMCP設定をどこに反映させれば良いのか、主要な3つのAIツール別に分かりやすく整理しました。自分のワークスタイルに合わせて、今すぐ設定してみてください。\n\n1. Claude Desktop\n最も一般的なデスクトップアプリです。OSに応じて以下のパスにある「claude_desktop_config.json」ファイルをテキストエディタで開き、先ほどのJSON設定を貼り付けるだけです。\n\nmacOSのパス: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\nWindowsのパス: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json\n\nもしフォルダが見当たらない場合は、Finderの「フォルダへ移動」機能やWindowsの「ファイル名を指定して実行」（Windowsキー + R）に上記のパスを直接貼り付けるとすぐにアクセスできます。\n\n2. Cursor\nコーディングエディタのCursorを使っているなら、わざわざファイルパスを辿る必要はありません。GUI上で簡単に設定可能です。\n\nCursorアプリ右上の歯車アイコンをクリックして設定画面を開きます。\n「Features」メニュー内の「MCP」項目を探します。\n「+ Add New MCP Server」ボタンを押し、Nameを入力。Typeは「command」を選択します。\nCommand欄に実行コマンドと引数を入力して保存すれば、即座に接続されます。\n\n3. Claude Code\nターミナル環境で動作する開発ツール「Claude Code」では、ファイルを編集することなく、コマンド一行で即座にサーバーを追加できます。ターミナルを開いて次のように実行してみてください。\n\nclaude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]\n\n例えばFilesystemサーバーを連携したい場合は、「claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder」のように入力するだけで簡単に追加可能です。\n\n自分だけのローカルAIエージェント、気軽に始めよう\n\n設定が完了したら、さっそく話しかけてみましょう。AIに「このフォルダにはどんなファイルがある？」「データベースのテーブル構造を要約して」といった簡単な質問から投げかけてみてください。AIがあなたのPC内の実データを直接読み取って回答してくれる利便性を、すぐ実感できるはずです。\n\nただし、PC内のローカルツールを直接連携させる以上、作業用フォルダ以外にはアクセスできないよう、安全な範囲を確認する習慣が大切です。今日紹介した小さな設定ひとつで、自分専用の賢いAIワークフローを今すぐスタートさせてみてください！","MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법\n\nMCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법\n\nAI가 내 컴퓨터의 파일을 직접 읽고 분석해 준다면 얼마나 편할까요? 매번 코드를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움 없이, 말 한마디로 로컬 데이터와 AI를 바로 연결해 주는 표준 기술이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. 이번 글에서는 Claude Desktop과 Cursor, Claude Code에 내 컴퓨터 폴더와 데이터베이스를 연동하는 실질적인 방법을 아주 쉽게 소개해 드립니다.\n\nMCP란 무엇일까요? 초보자를 위한 1분 요약\n\n어려운 기술 용어는 잠시 접어두고, MCP를 방에 있는 '멀티탭'에 비유해 볼게요.\n\n예전에는 AI에 메모장이나 데이터베이스, 인터넷 검색 기능을 연결하려면 매번 복잡한 전용 프로그램을 코딩해야 했습니다. 기기마다 콘센트 모양이 달라서 매번 전용 어댑터를 새로 만들어 붙여야 했던 셈입니다.\n\n하지만 앤트로픽이 주도해 만든 표준 규격인 MCP 덕분에 이 모든 번거로움이 사라졌습니다. 이제 규격에 맞는 플러그만 멀티탭에 꽂으면 됩니다. 내 컴퓨터에 있는 폴더나 프로그램이 AI의 눈과 귀가 되어 실시간으로 대화하듯 정보를 주고받을 수 있습니다.\n\n내 폴더를 AI에 연동하기: Filesystem 서버 설정\n\n가장 먼저 시도해볼 만한 기본적이면서도 유용한 도구는 바로 파일시스템 서버입니다. 이 서버를 연결하면 AI가 내 컴퓨터에 지정한 폴더 안의 파일을 직접 읽고 쓸 수 있어, 일일이 텍스트를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움이 완전히 사라집니다.\n\n여기서 잠깐, 꼭 기억해야 할 안전 수칙이 있습니다. 보안을 위해 컴퓨터의 전체 드라이브(C드라이브나 루트 디렉터리)를 통째로 연결하는 것은 절대 피해야 합니다. 대신 작업용 전용 폴더를 따로 하나 만든 다음, AI가 딱 그 폴더 안에서만 움직이도록 제한하는 물리적인 경계를 만들어주는 것이 훨씬 안전합니다.\n\n연동을 완료하려면 설정 파일에 아래와 같은 형식의 설정 코드를 추가해 주어야 합니다. 이때 맥과 윈도우는 폴더 경로를 적는 방식이 조금 다르니 주의가 필요합니다.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/ai-workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n\n맥 환경에서는 /Users/username/ai-workspace처럼 일반적인 슬래시(/) 경로를 적어주면 됩니다. 반면 윈도우 사용자는 경로에 역슬래시()가 들어가기 때문에, JSON 설정 파일 안에서 이 역슬래시가 정상적으로 작동하도록 반드시 두 번씩 겹쳐서 C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace 형태로 적어주어야 구문 분석 오류를 막을 수 있습니다. 간단한 규칙만 지키면 이제 AI가 내 로컬 파일을 자유롭게 분석할 준비가 완료됩니다.\n\n데이터베이스 연결과 실시간 검색 추가하기\n\n데이터가 있는 폴더를 연결했다면, 이번에는 한 걸음 더 나아가 볼까요? AI에게 데이터베이스를 분석할 수 있는 능력을 주거나, 실시간 웹 검색 기능까지 쥐여주는 것입니다.\n\n먼저 가볍고 널리 쓰이는 로컬 데이터베이스인 SQLite를 연결해 보겠습니다. 이 설정을 완료하면 AI가 데이터베이스 테이블 구조를 직접 파악하고, 여러분 대신 SQL 쿼리를 짜서 데이터를 깔끔하게 분석해 줍니다. 설정 파일의 mcpServers 항목에 아래와 같이 간단한 설정을 더해 보세요.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"sqlite\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n ]\n }\n }\n}\n참고: 마지막 줄의 데이터베이스 경로는 여러분의 컴퓨터에 있는 실제 SQLite 파일의 절대 경로로 수정해 주셔야 정상적으로 작동합니다.\n\n여기에 최신 정보를 탐색할 수 있는 브레이브 검색 서버까지 더해주면 금상첨화입니다. 브레이브 검색 API 키를 발급받은 뒤 설정 파일에 함께 등록하면, AI가 필요할 때마다 직접 웹 서핑을 하며 최신 답변을 가져옵니다.\n\n여기서 꼭 기억해야 할 보안 팁이 있습니다! API 키 같은 민감한 정보가 포함된 설정 파일은 깃허브처럼 다른 사람과 공유하는 공개 저장소에 절대 올리면 안 됩니다. 소중한 개인 정보와 API 키가 외부로 유출되지 않도록, 설정 파일은 항상 개인 로컬 컴퓨터 안에서만 안전하게 보관하는 습관을 들여 주세요.\n\n나에게 맞는 클라이언트별 연결 가이드\n\n이제 준비한 MCP 설정을 어디에 어떻게 넣어야 하는지 알아볼 차례입니다. 자주 쓰이는 세 가지 AI 도구별로 설정 방법을 아주 쉽고 명확하게 정리해 드릴게요. 내 작업 스타일에 맞는 도구를 선택해 바로 적용해 보세요.\n\n1. Claude Desktop\n가장 대중적인 데스크톱 앱입니다. 운영체제에 따라 아래 경로에 있는 claude_desktop_config.json 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고, 앞서 작성한 JSON 설정을 그대로 붙여넣으면 됩니다.\n\nmacOS 경로: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\nWindows 경로: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json\n\n만약 해당 폴더를 찾기 어렵다면, 파인더의 '폴더 이동' 메뉴나 윈도우 실행 창(Windows 키 + R)에 위 경로를 직접 복사해 붙여넣으면 곧바로 이동할 수 있습니다.\n\n2. Cursor\n코딩 에디터인 Cursor를 쓰신다면 복잡하게 파일 경로를 찾아갈 필요가 없습니다. 마우스 클릭 몇 번으로 끝나는 편리한 화면을 제공하거든요.\n\nCursor 앱 우측 상단의 톱니바퀴 아이콘을 눌러 설정 창을 엽니다.\nFeatures 메뉴에서 MCP 항목을 찾습니다.\n+ Add New MCP Server 버튼을 누른 뒤, Name을 입력하고 Type은 command로 지정합니다.\nCommand 칸에 실행할 명령어와 인자값들을 차례로 입력한 뒤 저장하면 즉시 연결됩니다.\n\n3. Claude Code\n터미널 환경에서 동작하는 개발 도구인 Claude Code에서는 파일 편집을 거치지 않고 명령어 한 줄로 즉시 서버를 등록할 수 있습니다. 터미널 창을 열고 다음과 같이 실행해 보세요.\n\nclaude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]\n\n예를 들어 파일시스템 서버를 연동하고 싶다면 claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder와 같이 입력해 빠르게 추가할 수 있습니다.\n\n나만의 로컬 AI 에이전트, 가볍게 시작해보세요\n\n설정을 모두 마쳤다면 이제 가볍게 첫인사를 건넬 차례입니다. AI에게 \"이 폴더에 어떤 파일들이 있어?\" 혹은 \"데이터베이스 테이블 구조 좀 요약해줘\"처럼 아주 쉬운 질문부터 던져보세요. AI가 내 컴퓨터의 실제 데이터를 직접 읽어와 대답하는 편리함을 바로 경험할 수 있습니다.\n\n다만 내 컴퓨터의 로컬 도구를 직접 연결하는 만큼, 작업 전용 폴더 외에는 접근하지 못하도록 안전 범위를 늘 확인하는 습관이 중요합니다. 오늘 소개해 드린 작은 설정 하나로, 나에게 딱 맞춘 똑똑한 AI 워크플로우를 지금 바로 시작해 보세요!",{"_1685":10117,"_1686":10118,"_1596":10119},"Connecting Your Own Tools with MCP — How to Use Local Files and Databases in Claude and Cursor Wouldn't it be convenient if AI could directly read and analyze files on your computer? The Model Context Protocol (MCP) is a…","MCPで独自のツールを接続 — ClaudeとCursorでローカルファイルやDBを使う方法 AIが自分のコンピュータのファイルを直接読み込んで分析してくれたら、どれほど便利でしょうか？毎回コードをコピーしてチャット欄に貼り付ける手間をかけず、一言でローカルデータとAIを直接つなぐ標準技術、それが「Model Context Protocol（MCP）」です。本記事では、Claude DesktopやCursor、Claude Code…","MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법 AI가 내 컴퓨터의 파일을 직접 읽고 분석해 준다면 얼마나 편할까요? 매번 코드를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움 없이, 말 한마디로 로컬 데이터와 AI를 바로 연결해 주는 표준 기술이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. 이번 글에서는 Claude Desktop과 Cursor, Claude Cod…","cmrl30y1b01vs10ln5995j748",[2255],[2763,10123,1666,6673,10124,10125],"claude-desktop","local-tools","agent-workflows",[],"2026-07-15T04:25:59.046Z","2026-07-14T19:45:00.096Z","2026-07-18T02:07:06.708Z","2026-07-18T02:07:06.677Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":10132},{"_1694":10133},{"_1696":10134,"_1701":1702,"_1703":10135,"_1713":10136,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":10137,"_1720":10138,"_1725":10139,"_1730":10140},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":10142,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":10145},{"_616":10143,"_11":10144},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":10146},{"_1696":10147,"_1701":1702,"_1703":10148,"_1713":10149,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":10150,"_1720":10151,"_1725":10152,"_1730":10153},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":10155},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":10156,"_1752":-5,"_1735":10162,"_1754":10163},{"_1705":10157,"_1707":10158,"_1744":10159,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":10160,"_1749":2337,"_1711":10161},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/76ee43ef-50fd-4cac-9415-9284903f285f.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/76ee43ef-50fd-4cac-9415-9284903f285f.jpg",426715,"L69a%68^00b].ks9J.JB0eaJ?]Ri","#485868","2026-07-14T20:06:46.442Z",{"_1756":10164,"_1764":10168,"_1771":10172,"_1778":-5},{"_1705":10165,"_1707":10166,"_1744":10167,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/large.webp",23444,{"_1705":10169,"_1707":10170,"_1744":10171,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/small.webp",6822,{"_1705":10173,"_1707":10174,"_1744":10175,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrl30y1b01vs10ln5995j748/medium.webp",13964,{"_925":10177,"_2358":10098,"_2359":10178,"_2616":10524,"_2713":10671,"_2715":10672,"_2717":6630,"_2719":1698,"_1793":10673,"_2280":10674,"_2287":-5},"cmrl28yit01v510lnio1at1qj",{"_893":10179,"_1701":1702},[10180,10182,10185,10189,10192,10197,10200,10205,10208,10213,10216,10221,10224,10229,10232,10237,10240,10245,10248,10253,10256,10261,10264,10267,10270,10285,10288,10293,10296,10301,10304,10314,10317,10320,10327,10330,10335,10338,10343,10346,10351,10354,10359,10362,10367,10377,10380,10404,10407,10412,10415,10420,10425,10428,10468,10471,10476,10481,10484,10487,10490,10500,10503,10508,10511,10516,10519],{"_925":10181,"_2364":10111,"_2218":2365,"_2366":10120},"89afc809-9611-48f6-8891-3ad6ee6db20e",{"_925":10183,"_2218":2369,"_2370":10184},"cc7fb4bd-4864-4759-aa9e-af4565dfc51b",[],{"_925":10186,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":10187},"824482c2-5550-4393-bea9-185b888e60f3",[10188],{"_2378":10111,"_2218":2378},{"_925":10190,"_2218":2369,"_2370":10191},"307abe6f-f455-4dec-8e20-9eed08b06fa3",[],{"_925":10193,"_2218":2369,"_2370":10194},"126c7066-e336-4946-926f-2c5370229f63",[10195],{"_2378":10196,"_2218":2378},"AI가 내 컴퓨터의 파일을 직접 읽고 분석해 준다면 얼마나 편할까요? 매번 코드를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움 없이, 말 한마디로 로컬 데이터와 AI를 바로 연결해 주는 표준 기술이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. 이번 글에서는 Claude Desktop과 Cursor, Claude Code에 내 컴퓨터 폴더와 데이터베이스를 연동하는 실질적인 방법을 아주 쉽게 소개해 드립니다.",{"_925":10198,"_2218":2369,"_2370":10199},"c92dbdf0-a359-4eac-83a5-198792485e0d",[],{"_925":10201,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":10202},"ec92aad4-2a3a-4b4b-b41f-89f3d60e7ccf",[10203],{"_2378":10204,"_2218":2378},"MCP란 무엇일까요? 초보자를 위한 1분 요약",{"_925":10206,"_2218":2369,"_2370":10207},"a82b35c6-70e5-4a68-ad8e-227774745bd1",[],{"_925":10209,"_2218":2369,"_2370":10210},"51cab0e8-128b-45d2-8bcd-5ce17d13c5ca",[10211],{"_2378":10212,"_2218":2378},"어려운 기술 용어는 잠시 접어두고, MCP를 방에 있는 '멀티탭'에 비유해 볼게요.",{"_925":10214,"_2218":2369,"_2370":10215},"6495e946-e05a-4f0d-8dc6-f2f40ce17001",[],{"_925":10217,"_2218":2369,"_2370":10218},"9f81f4aa-bf00-4390-9d58-80151d0e42c7",[10219],{"_2378":10220,"_2218":2378},"예전에는 AI에 메모장이나 데이터베이스, 인터넷 검색 기능을 연결하려면 매번 복잡한 전용 프로그램을 코딩해야 했습니다. 기기마다 콘센트 모양이 달라서 매번 전용 어댑터를 새로 만들어 붙여야 했던 셈입니다.",{"_925":10222,"_2218":2369,"_2370":10223},"ed558a22-fa2c-4d28-972d-81373a9321e5",[],{"_925":10225,"_2218":2369,"_2370":10226},"033f3132-5b18-42f2-9b4d-9f229fcff4ae",[10227],{"_2378":10228,"_2218":2378},"하지만 앤트로픽이 주도해 만든 표준 규격인 MCP 덕분에 이 모든 번거로움이 사라졌습니다. 이제 규격에 맞는 플러그만 멀티탭에 꽂으면 됩니다. 내 컴퓨터에 있는 폴더나 프로그램이 AI의 눈과 귀가 되어 실시간으로 대화하듯 정보를 주고받을 수 있습니다.",{"_925":10230,"_2218":2369,"_2370":10231},"d5a87bf1-2439-42d7-8389-1c1b0b68fb17",[],{"_925":10233,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":10234},"0413ae75-9167-43b4-b1ef-7391ba8a83fb",[10235],{"_2378":10236,"_2218":2378},"내 폴더를 AI에 연동하기: Filesystem 서버 설정",{"_925":10238,"_2218":2369,"_2370":10239},"db2b2421-4a31-4eb9-bea2-5435f635da10",[],{"_925":10241,"_2218":2369,"_2370":10242},"38c6842c-09b2-4fb1-9670-c97cc55834b4",[10243],{"_2378":10244,"_2218":2378},"가장 먼저 시도해볼 만한 기본적이면서도 유용한 도구는 바로 파일시스템 서버입니다. 이 서버를 연결하면 AI가 내 컴퓨터에 지정한 폴더 안의 파일을 직접 읽고 쓸 수 있어, 일일이 텍스트를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움이 완전히 사라집니다.",{"_925":10246,"_2218":2369,"_2370":10247},"7f68b9ff-e4af-48f1-b22d-ae17752243cc",[],{"_925":10249,"_2218":2369,"_2370":10250},"ba1221e9-373d-4f77-bc9e-ae88eff39cdb",[10251],{"_2378":10252,"_2218":2378},"여기서 잠깐, 꼭 기억해야 할 안전 수칙이 있습니다. 보안을 위해 컴퓨터의 전체 드라이브(C드라이브나 루트 디렉터리)를 통째로 연결하는 것은 절대 피해야 합니다. 대신 작업용 전용 폴더를 따로 하나 만든 다음, AI가 딱 그 폴더 안에서만 움직이도록 제한하는 물리적인 경계를 만들어주는 것이 훨씬 안전합니다.",{"_925":10254,"_2218":2369,"_2370":10255},"59c35c77-c58b-4719-9e4b-34c4b0f63d9a",[],{"_925":10257,"_2218":2369,"_2370":10258},"518ad8fc-623c-4989-bf0a-ecc04dd345c9",[10259],{"_2378":10260,"_2218":2378},"연동을 완료하려면 설정 파일에 아래와 같은 형식의 설정 코드를 추가해 주어야 합니다. 이때 맥과 윈도우는 폴더 경로를 적는 방식이 조금 다르니 주의가 필요합니다.",{"_925":10262,"_2218":2369,"_2370":10263},"a2b9effd-694d-4a49-8a57-d66fd486c98f",[],{"_925":10265,"_2407":10266,"_2218":2407,"_608":2433},"0cdd0329-8535-4bc0-8c1e-7692521721fa","{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/ai-workspace\"\n ]\n }\n }\n}",{"_925":10268,"_2218":2369,"_2370":10269},"40326335-883c-4743-9678-935c738e5d28",[],{"_925":10271,"_2218":2369,"_2370":10272},"fe0675d4-f916-4672-af6c-829fda3a4bef",[10273,10275,10278,10280,10283],{"_2378":10274,"_2218":2378},"맥 환경에서는 ",{"_2378":10276,"_2218":2378,"_2405":10277},"/Users/username/ai-workspace",{"_2407":2408},{"_2378":10279,"_2218":2378},"처럼 일반적인 슬래시(/) 경로를 적어주면 됩니다. 반면 윈도우 사용자는 경로에 역슬래시()가 들어가기 때문에, JSON 설정 파일 안에서 이 역슬래시가 정상적으로 작동하도록 반드시 두 번씩 겹쳐서 ",{"_2378":10281,"_2218":2378,"_2405":10282},"C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace",{"_2407":2408},{"_2378":10284,"_2218":2378}," 형태로 적어주어야 구문 분석 오류를 막을 수 있습니다. 간단한 규칙만 지키면 이제 AI가 내 로컬 파일을 자유롭게 분석할 준비가 완료됩니다.",{"_925":10286,"_2218":2369,"_2370":10287},"083eeb19-0945-42b4-8bc6-62c3d655a851",[],{"_925":10289,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":10290},"8b296367-6e50-45e0-a813-7a03fc598500",[10291],{"_2378":10292,"_2218":2378},"데이터베이스 연결과 실시간 검색 추가하기",{"_925":10294,"_2218":2369,"_2370":10295},"b0ce9cd7-f416-4759-9ac3-afea3ebf3cda",[],{"_925":10297,"_2218":2369,"_2370":10298},"dc80856f-9fe3-4afa-bd0e-73b79f4e920e",[10299],{"_2378":10300,"_2218":2378},"데이터가 있는 폴더를 연결했다면, 이번에는 한 걸음 더 나아가 볼까요? AI에게 데이터베이스를 분석할 수 있는 능력을 주거나, 실시간 웹 검색 기능까지 쥐여주는 것입니다.",{"_925":10302,"_2218":2369,"_2370":10303},"e99f78ae-4f8c-44a1-a716-96b1b7f353c3",[],{"_925":10305,"_2218":2369,"_2370":10306},"cac9bef0-52ad-4592-b6fa-0e5c949f822d",[10307,10309,10312],{"_2378":10308,"_2218":2378},"먼저 가볍고 널리 쓰이는 로컬 데이터베이스인 SQLite를 연결해 보겠습니다. 이 설정을 완료하면 AI가 데이터베이스 테이블 구조를 직접 파악하고, 여러분 대신 SQL 쿼리를 짜서 데이터를 깔끔하게 분석해 줍니다. 설정 파일의 ",{"_2378":10310,"_2218":2378,"_2405":10311},"mcpServers",{"_2407":2408},{"_2378":10313,"_2218":2378}," 항목에 아래와 같이 간단한 설정을 더해 보세요.",{"_925":10315,"_2218":2369,"_2370":10316},"c6b1865c-a9f6-47fc-a4d6-a2343edd4f67",[],{"_925":10318,"_2407":10319,"_2218":2407,"_608":2433},"b54c1231-1291-4d84-afeb-93dcf35e5af2","{\n \"mcpServers\": {\n \"sqlite\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n ]\n }\n }\n}",{"_925":10321,"_2218":2369,"_2370":10322},"eb48b13b-cd2e-4d81-b1a5-3ba98ed09df5",[10323],{"_2378":10324,"_2218":2378,"_2405":10325},"참고: 마지막 줄의 데이터베이스 경로는 여러분의 컴퓨터에 있는 실제 SQLite 파일의 절대 경로로 수정해 주셔야 정상적으로 작동합니다.",{"_10326":2408},"italic",{"_925":10328,"_2218":2369,"_2370":10329},"2d098477-e4f1-4e18-a399-468751e526b7",[],{"_925":10331,"_2218":2369,"_2370":10332},"de5cb329-c7df-44db-9888-a6bd8a5723e1",[10333],{"_2378":10334,"_2218":2378},"여기에 최신 정보를 탐색할 수 있는 브레이브 검색 서버까지 더해주면 금상첨화입니다. 브레이브 검색 API 키를 발급받은 뒤 설정 파일에 함께 등록하면, AI가 필요할 때마다 직접 웹 서핑을 하며 최신 답변을 가져옵니다.",{"_925":10336,"_2218":2369,"_2370":10337},"b8ba714a-8c90-42e1-a970-290419bdab2a",[],{"_925":10339,"_2218":2369,"_2370":10340},"4e4d26dc-4629-4af9-a97e-97ecd8b545dc",[10341],{"_2378":10342,"_2218":2378},"여기서 꼭 기억해야 할 보안 팁이 있습니다! API 키 같은 민감한 정보가 포함된 설정 파일은 깃허브처럼 다른 사람과 공유하는 공개 저장소에 절대 올리면 안 됩니다. 소중한 개인 정보와 API 키가 외부로 유출되지 않도록, 설정 파일은 항상 개인 로컬 컴퓨터 안에서만 안전하게 보관하는 습관을 들여 주세요.",{"_925":10344,"_2218":2369,"_2370":10345},"19010cc7-aee3-4ada-ba63-0122eb314572",[],{"_925":10347,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":10348},"40c449a0-6e90-4208-819c-dd3e7ca76ccf",[10349],{"_2378":10350,"_2218":2378},"나에게 맞는 클라이언트별 연결 가이드",{"_925":10352,"_2218":2369,"_2370":10353},"ccefb2df-5935-4ad1-8954-d88fd5c8a1b0",[],{"_925":10355,"_2218":2369,"_2370":10356},"e7c65c2e-627d-4146-b529-2ec9f9a8133e",[10357],{"_2378":10358,"_2218":2378},"이제 준비한 MCP 설정을 어디에 어떻게 넣어야 하는지 알아볼 차례입니다. 자주 쓰이는 세 가지 AI 도구별로 설정 방법을 아주 쉽고 명확하게 정리해 드릴게요. 내 작업 스타일에 맞는 도구를 선택해 바로 적용해 보세요.",{"_925":10360,"_2218":2369,"_2370":10361},"df3bbb20-5cdc-47a3-9b55-f261e70bf658",[],{"_925":10363,"_2218":2374,"_2375":1937,"_2370":10364},"d08ed388-24ec-46c9-9cfb-00db7141b521",[10365],{"_2378":10366,"_2218":2378},"1. Claude Desktop",{"_925":10368,"_2218":2369,"_2370":10369},"e757c457-9f7d-4982-a639-1bd63e515d99",[10370,10372,10375],{"_2378":10371,"_2218":2378},"가장 대중적인 데스크톱 앱입니다. 운영체제에 따라 아래 경로에 있는 ",{"_2378":10373,"_2218":2378,"_2405":10374},"claude_desktop_config.json",{"_2407":2408},{"_2378":10376,"_2218":2378}," 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고, 앞서 작성한 JSON 설정을 그대로 붙여넣으면 됩니다.",{"_925":10378,"_2218":2369,"_2370":10379},"f01304fe-61d6-448e-9dd1-081da63535da",[],{"_925":10381,"_1675":3365,"_2218":3366,"_755":10382},"e721b035-3ba7-4690-87d0-82203bb6783b",[10383,10394],{"_925":10384,"_2370":10385},"afd219b8-1aa1-4a11-8b5f-f11a3686a826",[10386,10389,10391],{"_2378":10387,"_2218":2378,"_2405":10388},"macOS 경로",{"_2473":2408},{"_2378":10390,"_2218":2378},": ",{"_2378":10392,"_2218":2378,"_2405":10393},"~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json",{"_2407":2408},{"_925":10395,"_2370":10396},"2d801338-f404-46b5-9d7d-144b719235e9",[10397,10400,10401],{"_2378":10398,"_2218":2378,"_2405":10399},"Windows 경로",{"_2473":2408},{"_2378":10390,"_2218":2378},{"_2378":10402,"_2218":2378,"_2405":10403},"%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json",{"_2407":2408},{"_925":10405,"_2218":2369,"_2370":10406},"331fec5a-16a4-48b4-964a-df61b598d620",[],{"_925":10408,"_2218":2369,"_2370":10409},"14e43f6e-bd1a-4951-a0cb-ff750f790f42",[10410],{"_2378":10411,"_2218":2378},"만약 해당 폴더를 찾기 어렵다면, 파인더의 '폴더 이동' 메뉴나 윈도우 실행 창(Windows 키 + R)에 위 경로를 직접 복사해 붙여넣으면 곧바로 이동할 수 있습니다.",{"_925":10413,"_2218":2369,"_2370":10414},"506b84e2-b7c8-48c4-826b-51d8201fe2bf",[],{"_925":10416,"_2218":2374,"_2375":1937,"_2370":10417},"a5b75b8e-e562-44d3-b270-184bba8e6317",[10418],{"_2378":10419,"_2218":2378},"2. Cursor",{"_925":10421,"_2218":2369,"_2370":10422},"85ed41d7-7879-4055-a892-5c800a9e5e52",[10423],{"_2378":10424,"_2218":2378},"코딩 에디터인 Cursor를 쓰신다면 복잡하게 파일 경로를 찾아갈 필요가 없습니다. 마우스 클릭 몇 번으로 끝나는 편리한 화면을 제공하거든요.",{"_925":10426,"_2218":2369,"_2370":10427},"2994ae84-b84f-4eab-9ec5-f851f5d00092",[],{"_925":10429,"_1675":10430,"_2218":3366,"_755":10431},"c374c515-4c06-4436-ad4f-a0c579540628","ordered",[10432,10437,10450,10463],{"_925":10433,"_2370":10434},"762f9d9a-73ac-46e0-ab77-9462eafded80",[10435],{"_2378":10436,"_2218":2378},"Cursor 앱 우측 상단의 톱니바퀴 아이콘을 눌러 설정 창을 엽니다.",{"_925":10438,"_2370":10439},"1a828e71-4608-44c6-9d1c-4a9087dc0b9c",[10440,10443,10445,10448],{"_2378":10441,"_2218":2378,"_2405":10442},"Features",{"_2473":2408},{"_2378":10444,"_2218":2378}," 메뉴에서 ",{"_2378":10446,"_2218":2378,"_2405":10447},"MCP",{"_2473":2408},{"_2378":10449,"_2218":2378}," 항목을 찾습니다.",{"_925":10451,"_2370":10452},"9f416236-4a70-4a62-9d30-39366d4f4173",[10453,10456,10458,10461],{"_2378":10454,"_2218":2378,"_2405":10455},"+ Add New MCP Server",{"_2473":2408},{"_2378":10457,"_2218":2378}," 버튼을 누른 뒤, Name을 입력하고 Type은 ",{"_2378":10459,"_2218":2378,"_2405":10460},"command",{"_2407":2408},{"_2378":10462,"_2218":2378},"로 지정합니다.",{"_925":10464,"_2370":10465},"1d9a952d-7681-4e64-8108-c734a9f580d4",[10466],{"_2378":10467,"_2218":2378},"Command 칸에 실행할 명령어와 인자값들을 차례로 입력한 뒤 저장하면 즉시 연결됩니다.",{"_925":10469,"_2218":2369,"_2370":10470},"d8447b6f-b239-401a-a36f-674c461a7a19",[],{"_925":10472,"_2218":2374,"_2375":1937,"_2370":10473},"3cded0af-a919-4ada-88c8-ae5432989444",[10474],{"_2378":10475,"_2218":2378},"3. Claude Code",{"_925":10477,"_2218":2369,"_2370":10478},"78453be4-52e7-4ee3-832d-a9614692883f",[10479],{"_2378":10480,"_2218":2378},"터미널 환경에서 동작하는 개발 도구인 Claude Code에서는 파일 편집을 거치지 않고 명령어 한 줄로 즉시 서버를 등록할 수 있습니다. 터미널 창을 열고 다음과 같이 실행해 보세요.",{"_925":10482,"_2218":2369,"_2370":10483},"5fe301dc-40c7-4a63-83c4-b932e54a7878",[],{"_925":10485,"_2407":10486,"_2218":2407,"_608":7041},"56d0626f-d88a-4ea3-b40d-92e465c920bd","claude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]",{"_925":10488,"_2218":2369,"_2370":10489},"5a7a7649-762d-4e3d-bd4e-6e4da3915c23",[],{"_925":10491,"_2218":2369,"_2370":10492},"3de90501-e4c1-4c43-8b9a-73b01e2a72a7",[10493,10495,10498],{"_2378":10494,"_2218":2378},"예를 들어 파일시스템 서버를 연동하고 싶다면 ",{"_2378":10496,"_2218":2378,"_2405":10497},"claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder",{"_2407":2408},{"_2378":10499,"_2218":2378},"와 같이 입력해 빠르게 추가할 수 있습니다.",{"_925":10501,"_2218":2369,"_2370":10502},"ce7dba7e-d247-4880-a197-878d6abbf165",[],{"_925":10504,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":10505},"fc900b58-3cd1-4b88-b2ab-398d1308d315",[10506],{"_2378":10507,"_2218":2378},"나만의 로컬 AI 에이전트, 가볍게 시작해보세요",{"_925":10509,"_2218":2369,"_2370":10510},"037387d2-d7e7-471d-8947-0c6491ce1e91",[],{"_925":10512,"_2218":2369,"_2370":10513},"81765b0c-9d08-4a6a-a370-5120bfb68439",[10514],{"_2378":10515,"_2218":2378},"설정을 모두 마쳤다면 이제 가볍게 첫인사를 건넬 차례입니다. AI에게 \"이 폴더에 어떤 파일들이 있어?\" 혹은 \"데이터베이스 테이블 구조 좀 요약해줘\"처럼 아주 쉬운 질문부터 던져보세요. AI가 내 컴퓨터의 실제 데이터를 직접 읽어와 대답하는 편리함을 바로 경험할 수 있습니다.",{"_925":10517,"_2218":2369,"_2370":10518},"2b2123ff-02d2-4140-85bf-189f8c7c8ba0",[],{"_925":10520,"_2218":2369,"_2370":10521},"8498d9e4-f485-4298-b87e-819e4afff37d",[10522],{"_2378":10523,"_2218":2378},"다만 내 컴퓨터의 로컬 도구를 직접 연결하는 만큼, 작업 전용 폴더 외에는 접근하지 못하도록 안전 범위를 늘 확인하는 습관이 중요합니다. 오늘 소개해 드린 작은 설정 하나로, 나에게 딱 맞춘 똑똑한 AI 워크플로우를 지금 바로 시작해 보세요!",{"_10225":10525,"_10233":10529,"_10193":10533,"_10408":10537,"_10241":10541,"_10472":10545,"_10491":10547,"_10347":10552,"_10339":10556,"_10257":10560,"_10209":10564,"_10477":10568,"_10512":10572,"_10186":10576,"_10520":10578,"_10421":10582,"_10289":10586,"_10217":10590,"_10416":10594,"_10249":10596,"_10429":10600,"_10305":10619,"_10363":10624,"_10297":10626,"_10331":10630,"_10381":10634,"_10368":10645,"_10355":10650,"_10321":10654,"_10201":10658,"_10504":10662,"_10271":10666},{"_2370":10526},{"_1685":10527,"_1686":10528,"_1596":10228},"However, thanks to the standard specification led by Anthropic, all this hassle is gone. Now, you just plug in, provided it meets the standard. The folders or programs on your computer can become the AI's eyes and ears, exchanging information as if you were having a real-time conversation.","しかし、Anthropicが主導した標準規格であるMCPのおかげで、そんな手間は一切不要になりました。これからは規格に合ったプラグを電源タップに差し込むだけでOKです。PC内のフォルダやプログラムがAIの「目と耳」となり、まるで会話するようにリアルタイムで情報をやり取りできるようになります。",{"_2370":10530},{"_1685":10531,"_1686":10532,"_1596":10236},"Connecting Your Folders to AI: Filesystem Server Configuration","自分のフォルダをAIに連携する：Filesystemサーバーの設定",{"_2370":10534},{"_1685":10535,"_1686":10536,"_1596":10196},"Wouldn't it be convenient if AI could directly read and analyze files on your computer? The Model Context Protocol (MCP) is a standard technology that lets you connect local data to AI with just a word, without the hassle of copying and pasting code into chat windows every time. In this post, I will guide you through the simple, practical steps of connecting your computer's folders and databases to Claude Desktop, Cursor, and Claude Code.","AIが自分のコンピュータのファイルを直接読み込んで分析してくれたら、どれほど便利でしょうか？毎回コードをコピーしてチャット欄に貼り付ける手間をかけず、一言でローカルデータとAIを直接つなぐ標準技術、それが「Model Context Protocol（MCP）」です。本記事では、Claude DesktopやCursor、Claude Codeに、お使いのPCのフォルダやデータベースを連携させる具体的な方法を分かりやすく解説します。",{"_2370":10538},{"_1685":10539,"_1686":10540,"_1596":10411},"If you have trouble finding these folders, you can copy and paste the paths above into the Finder's 'Go to Folder' menu or the Windows 'Run' dialog (Windows key + R) to go there immediately.","もしフォルダが見当たらない場合は、Finderの「フォルダへ移動」機能やWindowsの「ファイル名を指定して実行」（Windowsキー + R）に上記のパスを直接貼り付けるとすぐにアクセスできます。",{"_2370":10542},{"_1685":10543,"_1686":10544,"_1596":10244},"The most basic and useful tool to try first is the filesystem server. Once connected, the AI can directly read and write files within a folder you specify, completely eliminating the annoyance of copying and pasting text into chat windows manually.","まず最初に試すべき、基本的かつ強力なツールが「Filesystemサーバー」です。これを接続すると、AIが指定したPC内のフォルダにあるファイルを直接読み書きできるようになるため、いちいちテキストをコピー＆ペーストする手間から完全に解放されます。",{"_2370":10546},{"_1685":10475,"_1686":10475,"_1596":10475},{"_2370":10548},{"_1685":10549,"_1686":10550,"_1596":10551},"For example, if you want to connect a filesystem server, you can add it quickly by entering something like: claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder","例えばFilesystemサーバーを連携したい場合は、「claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder」のように入力するだけで簡単に追加可能です。","예를 들어 파일시스템 서버를 연동하고 싶다면 claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder와 같이 입력해 빠르게 추가할 수 있습니다.",{"_2370":10553},{"_1685":10554,"_1686":10555,"_1596":10350},"Connection Guide by Client","クライアント別：接続ガイド",{"_2370":10557},{"_1685":10558,"_1686":10559,"_1596":10342},"Important security tip here! Never upload configuration files containing sensitive information, like API keys, to public repositories such as GitHub. Make it a habit to keep your configuration files safe only on your local computer to prevent your personal data and API keys from leaking.","ここで重要なセキュリティのヒントです！APIキーのような機密情報を含む設定ファイルは、GitHubのような公開リポジトリには絶対にアップロードしないでください。大切な個人情報やAPIキーが流出しないよう、設定ファイルは常に個人のローカルPC内で安全に保管する習慣をつけましょう。",{"_2370":10561},{"_1685":10562,"_1686":10563,"_1596":10260},"To complete the integration, you need to add configuration code in the format below to your config file. Note that macOS and Windows handle folder paths slightly differently.","連携を完了させるには、設定ファイルに以下のような形式で設定コードを追加する必要があります。このとき、MacとWindowsではフォルダパスの書き方が少し異なるため注意が必要です。",{"_2370":10565},{"_1685":10566,"_1686":10567,"_1596":10212},"Let’s set aside complex technical jargon and think of MCP as a 'power strip' for your room.","難しい技術用語は一旦置いておいて、MCPを部屋にある「電源タップ」に例えてみます。",{"_2370":10569},{"_1685":10570,"_1686":10571,"_1596":10480},"With Claude Code, a developer tool that runs in the terminal, you can register a server instantly with a single command without editing files. Open your terminal and run the following.","ターミナル環境で動作する開発ツール「Claude Code」では、ファイルを編集することなく、コマンド一行で即座にサーバーを追加できます。ターミナルを開いて次のように実行してみてください。",{"_2370":10573},{"_1685":10574,"_1686":10575,"_1596":10515},"Once everything is set up, it's time to say hello. Start with simple questions like \"What files are in this folder?\" or \"Summarize the database table structure.\" You'll immediately experience the convenience of the AI directly reading and responding to actual data on your computer.","設定が完了したら、さっそく話しかけてみましょう。AIに「このフォルダにはどんなファイルがある？」「データベースのテーブル構造を要約して」といった簡単な質問から投げかけてみてください。AIがあなたのPC内の実データを直接読み取って回答してくれる利便性を、すぐ実感できるはずです。",{"_2370":10577},{"_1685":10109,"_1686":10110,"_1596":10111},{"_2370":10579},{"_1685":10580,"_1686":10581,"_1596":10523},"Just remember, since you're connecting local tools, make it a habit to check your safety boundaries to ensure the AI cannot access anything outside your designated work folder. Start your custom, smart AI workflow right now with this small setup!","ただし、PC内のローカルツールを直接連携させる以上、作業用フォルダ以外にはアクセスできないよう、安全な範囲を確認する習慣が大切です。今日紹介した小さな設定ひとつで、自分専用の賢いAIワークフローを今すぐスタートさせてみてください！",{"_2370":10583},{"_1685":10584,"_1686":10585,"_1596":10424},"If you use the Cursor code editor, there is no need to manually dig through file paths; it provides a convenient interface that requires only a few mouse clicks.","コーディングエディタのCursorを使っているなら、わざわざファイルパスを辿る必要はありません。GUI上で簡単に設定可能です。",{"_2370":10587},{"_1685":10588,"_1686":10589,"_1596":10292},"Adding Database Connections and Real-time Search","データベース接続とリアルタイム検索の追加",{"_2370":10591},{"_1685":10592,"_1686":10593,"_1596":10220},"Previously, if you wanted to connect AI to a notepad, database, or web search, you had to code complex, dedicated programs every single time. It was like having different plug shapes for every device, requiring you to craft a new adapter for each one.","以前は、AIにメモ帳やデータベース、インターネット検索機能を接続するには、その都度複雑な専用プログラムを書く必要がありました。機器ごとにコンセントの形状が異なり、毎回専用のアダプタを自作して接続しなければならなかったようなものです。",{"_2370":10595},{"_1685":10419,"_1686":10419,"_1596":10419},{"_2370":10597},{"_1685":10598,"_1686":10599,"_1596":10252},"A quick, essential safety tip: for security reasons, you should avoid connecting your entire drive (like the C: drive or root directory). Instead, create a dedicated folder for your work and restrict the AI to that space; it's a much safer practice to set a physical boundary.","ここで一つ、重要な安全上のルールがあります。セキュリティのために、PCのドライブ全体（Cドライブやルートディレクトリ）を丸ごと接続するのは絶対に避けてください。その代わり、作業用の専用フォルダを一つ作成し、AIがそのフォルダ内でしか動かないように制限する物理的な境界線を作っておくのが最も安全です。",{"_10601":10602,"_10606":10607,"_10610":10611,"_10614":10615},"item:1a828e71-4608-44c6-9d1c-4a9087dc0b9c",{"_1685":10603,"_1686":10604,"_1596":10605},"Find the MCP section under the Features menu.","「Features」メニュー内の「MCP」項目を探します。","Features 메뉴에서 MCP 항목을 찾습니다.","item:1d9a952d-7681-4e64-8108-c734a9f580d4",{"_1685":10608,"_1686":10609,"_1596":10467},"Enter the command and arguments in the Command field and save to connect immediately.","Command欄に実行コマンドと引数を入力して保存すれば、即座に接続されます。","item:762f9d9a-73ac-46e0-ab77-9462eafded80",{"_1685":10612,"_1686":10613,"_1596":10436},"Click the gear icon in the top-right corner of the Cursor app to open settings.","Cursorアプリ右上の歯車アイコンをクリックして設定画面を開きます。","item:9f416236-4a70-4a62-9d30-39366d4f4173",{"_1685":10616,"_1686":10617,"_1596":10618},"Click the '+ Add New MCP Server' button, enter a Name, and set the Type to 'command'.","「+ Add New MCP Server」ボタンを押し、Nameを入力。Typeは「command」を選択します。","+ Add New MCP Server 버튼을 누른 뒤, Name을 입력하고 Type은 command로 지정합니다.",{"_2370":10620},{"_1685":10621,"_1686":10622,"_1596":10623},"First, let's connect SQLite, a lightweight and widely used local database. Once configured, the AI can understand your database table structure and write SQL queries for you to analyze data neatly. Add a simple configuration like the one below to the mcpServers section of your config file.","まずは、軽量で広く利用されているローカルデータベース「SQLite」を接続してみます。この設定を行えば、AIがデータベースのテーブル構造を直接把握し、あなたの代わりにSQLクエリを作成してデータをきれいに分析してくれます。設定ファイルの「mcpServers」項目に、以下のような簡単な設定を追記してみてください。","먼저 가볍고 널리 쓰이는 로컬 데이터베이스인 SQLite를 연결해 보겠습니다. 이 설정을 완료하면 AI가 데이터베이스 테이블 구조를 직접 파악하고, 여러분 대신 SQL 쿼리를 짜서 데이터를 깔끔하게 분석해 줍니다. 설정 파일의 mcpServers 항목에 아래와 같이 간단한 설정을 더해 보세요.",{"_2370":10625},{"_1685":10366,"_1686":10366,"_1596":10366},{"_2370":10627},{"_1685":10628,"_1686":10629,"_1596":10300},"Once you've connected folders, let's take a step further: give your AI the ability to analyze databases or perform real-time web searches.","データフォルダの連携ができたら、次は一歩進んでみましょう。AIにデータベースを分析する能力を与えたり、リアルタイムのウェブ検索機能を追加したりするのです。",{"_2370":10631},{"_1685":10632,"_1686":10633,"_1596":10334},"Adding a Brave Search server to explore the latest information is the icing on the cake. Once you get a Brave Search API key and register it in the config file, the AI can browse the web whenever needed to fetch the latest answers.","これに最新情報を取得できる「Brave Searchサーバー」を組み合わせれば完璧です。Brave SearchのAPIキーを取得して設定ファイルに追記すれば、AIが必要に応じて自らウェブ検索を行い、最新の回答を提供してくれます。",{"_10635":10636,"_10640":10641},"item:2d801338-f404-46b5-9d7d-144b719235e9",{"_1685":10637,"_1686":10638,"_1596":10639},"Windows path: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json","Windowsのパス: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json","Windows 경로: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json","item:afd219b8-1aa1-4a11-8b5f-f11a3686a826",{"_1685":10642,"_1686":10643,"_1596":10644},"macOS path: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json","macOSのパス: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json","macOS 경로: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json",{"_2370":10646},{"_1685":10647,"_1686":10648,"_1596":10649},"For the most popular desktop app, open the claude_desktop_config.json file located in the path below using a text editor, and paste the JSON settings we prepared earlier.","最も一般的なデスクトップアプリです。OSに応じて以下のパスにある「claude_desktop_config.json」ファイルをテキストエディタで開き、先ほどのJSON設定を貼り付けるだけです。","가장 대중적인 데스크톱 앱입니다. 운영체제에 따라 아래 경로에 있는 claude_desktop_config.json 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고, 앞서 작성한 JSON 설정을 그대로 붙여넣으면 됩니다.",{"_2370":10651},{"_1685":10652,"_1686":10653,"_1596":10358},"Now, it's time to learn where and how to input these MCP settings. I have clearly organized the setup methods for three popular AI tools. Choose the one that fits your workflow and try it out right away.","用意したMCP設定をどこに反映させれば良いのか、主要な3つのAIツール別に分かりやすく整理しました。自分のワークスタイルに合わせて、今すぐ設定してみてください。",{"_2370":10655},{"_1685":10656,"_1686":10657,"_1596":10324},"Note: You must replace the database path on the last line with the absolute path of the actual SQLite file on your computer for it to work correctly.","注：最後の行にあるデータベースパスは、お使いのコンピュータにある実際のSQLiteファイルの絶対パスに書き換えてください。",{"_2370":10659},{"_1685":10660,"_1686":10661,"_1596":10204},"What is MCP? A 1-Minute Summary for Beginners","MCPとは？初心者向け1分まとめ",{"_2370":10663},{"_1685":10664,"_1686":10665,"_1596":10507},"Start Your Own Local AI Agent Today","自分だけのローカルAIエージェント、気軽に始めよう",{"_2370":10667},{"_1685":10668,"_1686":10669,"_1596":10670},"On macOS, you can use standard forward slashes (/) like /Users/username/ai-workspace. Windows users, however, must be careful because backslashes (\\) are used in paths. To prevent syntax errors in the JSON config file, you must escape them by doubling them: C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace. Follow these simple rules, and the AI will be ready to freely analyze your local files.","Mac環境では「/Users/username/ai-workspace」のような一般的なスラッシュ（/）のパスで記述します。一方、Windowsユーザーはパスにバックスラッシュ（\\）が含まれるため、JSON設定ファイル内で正しく動作させるために、必ず二重にして「C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace」のように記述しないと構文エラーが発生します。この簡単なルールさえ守れば、AIがローカルファイルを自由に分析する準備は完了です。","맥 환경에서는 /Users/username/ai-workspace처럼 일반적인 슬래시(/) 경로를 적어주면 됩니다. 반면 윈도우 사용자는 경로에 역슬래시()가 들어가기 때문에, JSON 설정 파일 안에서 이 역슬래시가 정상적으로 작동하도록 반드시 두 번씩 겹쳐서 C:\\\\Users\\\\username\\\\ai-workspace 형태로 적어주어야 구문 분석 오류를 막을 수 있습니다. 간단한 규칙만 지키면 이제 AI가 내 로컬 파일을 자유롭게 분석할 준비가 완료됩니다.","![MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법](file:cmrl30y1b01vs10ln5995j748)\n\n# MCP 나만의 도구 연결 — Claude와 Cursor에서 로컬 파일·DB 쓰는 법\n\nAI가 내 컴퓨터의 파일을 직접 읽고 분석해 준다면 얼마나 편할까요? 매번 코드를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움 없이, 말 한마디로 로컬 데이터와 AI를 바로 연결해 주는 표준 기술이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. 이번 글에서는 Claude Desktop과 Cursor, Claude Code에 내 컴퓨터 폴더와 데이터베이스를 연동하는 실질적인 방법을 아주 쉽게 소개해 드립니다.\n\n## MCP란 무엇일까요? 초보자를 위한 1분 요약\n\n어려운 기술 용어는 잠시 접어두고, MCP를 방에 있는 '멀티탭'에 비유해 볼게요.\n\n예전에는 AI에 메모장이나 데이터베이스, 인터넷 검색 기능을 연결하려면 매번 복잡한 전용 프로그램을 코딩해야 했습니다. 기기마다 콘센트 모양이 달라서 매번 전용 어댑터를 새로 만들어 붙여야 했던 셈입니다.\n\n하지만 앤트로픽이 주도해 만든 표준 규격인 MCP 덕분에 이 모든 번거로움이 사라졌습니다. 이제 규격에 맞는 플러그만 멀티탭에 꽂으면 됩니다. 내 컴퓨터에 있는 폴더나 프로그램이 AI의 눈과 귀가 되어 실시간으로 대화하듯 정보를 주고받을 수 있습니다.\n\n## 내 폴더를 AI에 연동하기: Filesystem 서버 설정\n\n가장 먼저 시도해볼 만한 기본적이면서도 유용한 도구는 바로 파일시스템 서버입니다. 이 서버를 연결하면 AI가 내 컴퓨터에 지정한 폴더 안의 파일을 직접 읽고 쓸 수 있어, 일일이 텍스트를 복사해서 채팅창에 붙여넣는 번거로움이 완전히 사라집니다.\n\n여기서 잠깐, 꼭 기억해야 할 안전 수칙이 있습니다. 보안을 위해 컴퓨터의 전체 드라이브(C드라이브나 루트 디렉터리)를 통째로 연결하는 것은 절대 피해야 합니다. 대신 작업용 전용 폴더를 따로 하나 만든 다음, AI가 딱 그 폴더 안에서만 움직이도록 제한하는 물리적인 경계를 만들어주는 것이 훨씬 안전합니다.\n\n연동을 완료하려면 설정 파일에 아래와 같은 형식의 설정 코드를 추가해 주어야 합니다. 이때 맥과 윈도우는 폴더 경로를 적는 방식이 조금 다르니 주의가 필요합니다.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/ai-workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n맥 환경에서는 `/Users/username/ai-workspace`처럼 일반적인 슬래시(/) 경로를 적어주면 됩니다. 반면 윈도우 사용자는 경로에 역슬래시()가 들어가기 때문에, JSON 설정 파일 안에서 이 역슬래시가 정상적으로 작동하도록 반드시 두 번씩 겹쳐서 `C:\\\\\\\\Users\\\\\\\\username\\\\\\\\ai-workspace` 형태로 적어주어야 구문 분석 오류를 막을 수 있습니다. 간단한 규칙만 지키면 이제 AI가 내 로컬 파일을 자유롭게 분석할 준비가 완료됩니다.\n\n## 데이터베이스 연결과 실시간 검색 추가하기\n\n데이터가 있는 폴더를 연결했다면, 이번에는 한 걸음 더 나아가 볼까요? AI에게 데이터베이스를 분석할 수 있는 능력을 주거나, 실시간 웹 검색 기능까지 쥐여주는 것입니다.\n\n먼저 가볍고 널리 쓰이는 로컬 데이터베이스인 SQLite를 연결해 보겠습니다. 이 설정을 완료하면 AI가 데이터베이스 테이블 구조를 직접 파악하고, 여러분 대신 SQL 쿼리를 짜서 데이터를 깔끔하게 분석해 줍니다. 설정 파일의 `mcpServers` 항목에 아래와 같이 간단한 설정을 더해 보세요.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"sqlite\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n*참고: 마지막 줄의 데이터베이스 경로는 여러분의 컴퓨터에 있는 실제 SQLite 파일의 절대 경로로 수정해 주셔야 정상적으로 작동합니다.*\n\n여기에 최신 정보를 탐색할 수 있는 브레이브 검색 서버까지 더해주면 금상첨화입니다. 브레이브 검색 API 키를 발급받은 뒤 설정 파일에 함께 등록하면, AI가 필요할 때마다 직접 웹 서핑을 하며 최신 답변을 가져옵니다.\n\n여기서 꼭 기억해야 할 보안 팁이 있습니다! API 키 같은 민감한 정보가 포함된 설정 파일은 깃허브처럼 다른 사람과 공유하는 공개 저장소에 절대 올리면 안 됩니다. 소중한 개인 정보와 API 키가 외부로 유출되지 않도록, 설정 파일은 항상 개인 로컬 컴퓨터 안에서만 안전하게 보관하는 습관을 들여 주세요.\n\n## 나에게 맞는 클라이언트별 연결 가이드\n\n이제 준비한 MCP 설정을 어디에 어떻게 넣어야 하는지 알아볼 차례입니다. 자주 쓰이는 세 가지 AI 도구별로 설정 방법을 아주 쉽고 명확하게 정리해 드릴게요. 내 작업 스타일에 맞는 도구를 선택해 바로 적용해 보세요.\n\n### 1. Claude Desktop\n\n가장 대중적인 데스크톱 앱입니다. 운영체제에 따라 아래 경로에 있는 `claude\\_desktop\\_config.json` 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고, 앞서 작성한 JSON 설정을 그대로 붙여넣으면 됩니다.\n\n- **macOS 경로**: `~/Library/Application Support/Claude/claude\\_desktop\\_config.json`\n- **Windows 경로**: `%APPDATA%\\\\Claude\\\\claude\\_desktop\\_config.json`\n\n만약 해당 폴더를 찾기 어렵다면, 파인더의 '폴더 이동' 메뉴나 윈도우 실행 창(Windows 키 + R)에 위 경로를 직접 복사해 붙여넣으면 곧바로 이동할 수 있습니다.\n\n### 2. Cursor\n\n코딩 에디터인 Cursor를 쓰신다면 복잡하게 파일 경로를 찾아갈 필요가 없습니다. 마우스 클릭 몇 번으로 끝나는 편리한 화면을 제공하거든요.\n\n1. Cursor 앱 우측 상단의 톱니바퀴 아이콘을 눌러 설정 창을 엽니다.\n2. **Features** 메뉴에서 **MCP** 항목을 찾습니다.\n3. **+ Add New MCP Server** 버튼을 누른 뒤, Name을 입력하고 Type은 `command`로 지정합니다.\n4. Command 칸에 실행할 명령어와 인자값들을 차례로 입력한 뒤 저장하면 즉시 연결됩니다.\n\n### 3. Claude Code\n\n터미널 환경에서 동작하는 개발 도구인 Claude Code에서는 파일 편집을 거치지 않고 명령어 한 줄로 즉시 서버를 등록할 수 있습니다. 터미널 창을 열고 다음과 같이 실행해 보세요.\n\n```bash\nclaude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]\n```\n\n예를 들어 파일시스템 서버를 연동하고 싶다면 `claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder`와 같이 입력해 빠르게 추가할 수 있습니다.\n\n## 나만의 로컬 AI 에이전트, 가볍게 시작해보세요\n\n설정을 모두 마쳤다면 이제 가볍게 첫인사를 건넬 차례입니다. AI에게 \"이 폴더에 어떤 파일들이 있어?\" 혹은 \"데이터베이스 테이블 구조 좀 요약해줘\"처럼 아주 쉬운 질문부터 던져보세요. AI가 내 컴퓨터의 실제 데이터를 직접 읽어와 대답하는 편리함을 바로 경험할 수 있습니다.\n\n다만 내 컴퓨터의 로컬 도구를 직접 연결하는 만큼, 작업 전용 폴더 외에는 접근하지 못하도록 안전 범위를 늘 확인하는 습관이 중요합니다. 오늘 소개해 드린 작은 설정 하나로, 나에게 딱 맞춘 똑똑한 AI 워크플로우를 지금 바로 시작해 보세요!","fb03c7043da78cc0487b49b76ead672fd409d5fcf7cd17630e2630aabcf404d4","2026-07-14T19:45:00.101Z","2026-07-18T02:07:06.715Z",[],[],{"_925":10678,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":10679,"_1682":-5,"_9":10687,"_2246":10688,"_2241":10689,"_2251":10690,"_2253":-5,"_700":10691,"_1679":10692,"_327":10693,"_2264":1698,"_2265":1937,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":10694,"_1793":10695,"_2280":10696,"_2282":10697,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":10698,"_1119":10708,"_2328":10721,"_2355":10743,"_2722":10999,"_261":11000},"cmrjvxspp00oy10lnju9lk2e5",{"_1595":1596,"_209":10680,"_2225":10681,"_2230":10684,"_2234":2235},2246,{"_1685":10682,"_1686":1698,"_1596":10683,"_2229":1698},152,2094,{"_1685":10685,"_1686":1698,"_1596":10686,"_2229":1698},0.06767586821015138,0.9323241317898486,"Cursor와 Claude Code의 조합 — 5.5배 비용 아끼는 실무 개발 워크플로우","Cursor와 Claude Code의 조합 — 5.5배 비용 아끼는 실무 개발 워크플로우 요즘 개발자들 사이에서 '에디터는 커서(Cursor), 터미널은 클로드 코드(Claude Code)' 조합이 정말 핫합니다. 화면을 보며 코드를 바로바로 고쳐주는 커서의 편리함과, 복잡한 프로젝트 구조를 꿰뚫어 보며 알아서 테스트까지 돌리는 클로드 코드의 강력함이 만났기 때문인데요. 이 두 도구를 어떻게…","Cursor와 Claude Code의 조합 — 5.5배 비용 아끼는 실무 개발 워크플로우\n\nCursor와 Claude Code의 조합 — 5.5배 비용 아끼는 실무 개발 워크플로우\n\n요즘 개발자들 사이에서 '에디터는 커서(Cursor), 터미널은 클로드 코드(Claude Code)' 조합이 정말 핫합니다. 화면을 보며 코드를 바로바로 고쳐주는 커서의 편리함과, 복잡한 프로젝트 구조를 꿰뚫어 보며 알아서 테스트까지 돌리는 클로드 코드의 강력함이 만났기 때문인데요. 이 두 도구를 어떻게 적재적소에 섞어 써야 돈도 아끼고 코딩 속도도 올릴 수 있을지, 가장 효율적인 실전 하이브리드 워크플로우를 소개해 드립니다.\n\n단순 수정은 커서, 복잡한 설계는 클로드 코드\n\n두 도구의 작업 수행 데이터를 보면 역할 분담이 아주 명확합니다. 먼저 화면 레이아웃을 고치거나 단일 파일의 간단한 코드를 바꿀 때는 에디터 화면에서 눈으로 바로 확인하는 커서(Cursor)가 훨씬 편리합니다. 시각적으로 코드를 바로 채워 넣어주는 '오토 어플라이' 기능 덕분인데요. 이런 단순한 작업은 커서에서 평균 0.19달러 정도의 적은 비용으로 가볍게 끝낼 수 있습니다.\n\n반대로 여러 파일이 복잡하게 얽혀 있는 프로젝트의 뼈대를 다시 잡을 때는 이야기가 다릅니다. 전체 아키텍처를 재설계하거나 여러 폴더를 넘나들며 테스트 코드까지 연달아 실행해야 하는 무거운 작업에서는 클로드 코드(Claude Code)가 진가를 발휘합니다. 실제로 여러 파일을 동시에 수정하는 복잡한 설계 업무에서 클로드 코드가 커서보다 약 18% 더 빠른 작업 속도를 보여주었습니다.\n\n비용 차이도 꽤 납니다. 복잡한 다중 파일 작업 기준으로 커서가 평균 1.14달러를 소모할 때, 클로드 코드는 약 0.87달러 수준으로 작업을 끝마쳤습니다. 결국 눈에 보이는 직관적인 수정은 커서에 맡기고, 터미널 깊숙이 들어가 프로젝트 전체를 자율적으로 조율해야 할 때는 클로드 코드를 깨우는 것이 가장 영리한 선택입니다.\n\n무려 5.5배 토큰 절약! 프롬프트 캐싱의 마법\n\n두 도구의 진짜 차이는 지갑 사정, 즉 '비용 효율성'을 비교할 때 확실하게 드러납니다. 여러 파일이 복잡하게 얽힌 작업을 할 때, 클로드 코드는 앤트로픽의 강력한 '프롬프트 캐싱' 기술을 영리하게 활용해 커서보다 토큰을 무려 5.5배나 아껴줍니다.\n\n프롬프트 캐싱의 원리는 생각보다 간단합니다. 대화 흐름상 이미 읽어 들인 코드 데이터를 메모리에 잠시 남겨 두었다가, 다음 질문을 처리할 때 그대로 재사용하는 것입니다. 이렇게 캐싱된 데이터를 다시 읽어올 때는 비용이 일반 입력 토큰 가격의 딱 10% 수준인 0.1배로 낮아집니다. 예를 들어, 동일한 대형 작업을 수행했을 때 커서에서 크레딧 기준으로 1달러가 나갈 일이라면, 클로드 코드는 API 비용 기준으로 약 0.18달러 수준으로 해결할 수 있는 것이죠.\n\n하지만 단순한 작업에서도 클로드 코드가 늘 이기는 것은 아닙니다. 한 파일 안에서 간단한 유틸리티 함수를 만들거나 짧은 코드를 고칠 때는 여전히 커서가 달러당 가성비와 효율 면에서 앞섭니다. 결국 작업이 복잡하고 무거울수록 클로드 코드의 캐싱 마법이 큰 위력을 발휘한다고 기억하시면 좋습니다.\n\n실전 '태그팀' 루프: Cursor에서 Claude Code 실행하기\n\n두 도구를 함께 쓰는 가장 정석적인 방법은 커서를 메인 에디터로 켜두고, 내부 터미널 창에서 클로드 코드를 실행하는 것입니다. 코드 편집 화면과 터미널 에이전트가 한 화면에 모여 엄청난 시너지를 냅니다.\n\n방법은 아주 간단합니다. 커서 에디터의 확장 프로그램 검색창에서 공식 확장 프로그램(ID: cursor:extension/anthropic.claude-code)을 찾아 설치하거나, 커서의 자체 터미널 창을 열고 아래 명령어로 클로드 코드를 바로 실행하면 됩니다.\n\n# 현재 Anthropic의 권장 설치 방법인 네이티브 설치\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\nclaude\n\n# 대안으로 npm 방식으로 설치 가능\nnpx @anthropic-ai/claude-code\n\n이후 실제 협업 루프는 이렇게 돌아갑니다. 화면 레이아웃 디자인이나 단일 파일 수정처럼 시각적으로 눈으로 보며 조절해야 하는 작업은 커서 컴포저 기능을 활용해 빠르게 처리합니다.\n\n그다음 여러 파일의 아키텍처 재설계, 필요한 라이브러리 패키지 설치, 자동 테스트 실행, 그리고 번거로운 Git 커밋과 푸시 같은 시스템 백그라운드 업무는 터미널에 있는 클로드 코드에게 \"테스트 돌리고 오류 있으면 고쳐서 커밋해 줘\"라고 가볍게 명령해 자율 주행을 시키는 것이죠.\n\n이렇게 하면 화면 전환 없이 한 곳에서 눈으로 보는 직관적인 편집과 강력한 터미널 자동화를 모두 누릴 수 있습니다.\n\n크레딧이 살살 녹는다면? 요금제 현명하게 쓰는 법\n\n두 도구의 유일한 단점은 아무 생각 없이 쓰다 보면 요금 폭탄을 맞을 수 있다는 것입니다. 먼저 요금제 구조를 가볍게 정리해 드릴게요. 커서는 프로(월 20달러) 요금제부터 시작하며, 더 높은 단계인 프로 플러스와 울트라 요금제도 준비되어 있습니다. 한편 클로드 코드는 기존 클로드 프로(월 20달러) 구독만 있으면 터미널과 웹 플랫폼에서 한도를 공유해 곧바로 쓸 수 있습니다. 필요하다면 클로드 맥스 요금제를 쓰거나 API 키를 등록해 사용한 만큼만 낼 수도 있죠.\n\n여기서 정말 주의해야 할 포인트가 있습니다. 클로드 코드를 자율 에이전트 모드로 켜두면, 스스로 여러 번 고민하고 코드를 고치는 복잡한 내부 루프를 반복합니다. 이 과정에서 어마어마한 양의 토큰을 한 번에 쓰기 때문에, 자칫하면 한 달 치 클로드 프로 한도를 며칠 만에 다 날려버릴 수 있습니다.\n\n지갑을 지키는 가장 똑똑한 전략은 바로 역할 분담입니다. 화면을 보며 고치는 일상적인 편집은 커서 프로의 기본 제공 한도로 가볍게 해결하세요. 그리고 여러 파일을 한 번에 뜯어고치는 큰 작업이나 테스트 실행 같은 복잡한 미션만 클로드 코드에게 맡기는 것이 좋습니다. 클로드 프로 한도가 똑 떨어졌을 때는 개인 API 키를 등록해 쓴 만큼만 결제하는 방식으로 유연하게 버티는 것도 좋은 팁입니다.\n\n나만의 최강 코딩 듀오 구축하기\n\n커서의 직관적인 화면 편집 기능과 클로드 코드의 강력한 터미널 추론 능력을 적절히 섞어보세요. 마치 내 사정을 아주 잘 아는 든든한 조수 한 명을 옆에 둔 것처럼 개발 워크플로우가 한결 매끄러워집니다.\n\n하나의 도구만 고집할 필요는 전혀 없습니다. 내가 지금 해결하려는 문제의 성격과 규모에 맞춰 두 도구를 영리하게 오가며, 여러분만의 가장 효율적인 코딩 환경을 만들어 보세요!","cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7",[2255],[1666,6673,8013,8014],[],"2026-07-14T07:08:56.709Z","2026-07-14T00:00:35.485Z","2026-07-15T04:36:54.881Z","2026-07-14T07:38:57.733Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":10699},{"_1694":10700},{"_1696":10701,"_1701":1702,"_1703":10702,"_1713":10703,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":10704,"_1720":10705,"_1725":10706,"_1730":10707},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":10709,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":10712},{"_616":10710,"_11":10711},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":10713},{"_1696":10714,"_1701":1702,"_1703":10715,"_1713":10716,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":10717,"_1720":10718,"_1725":10719,"_1730":10720},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":10722},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":10723,"_1752":-5,"_1735":10729,"_1754":10730},{"_1705":10724,"_1707":10725,"_1744":10726,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":10727,"_1749":2337,"_1711":10728},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/c537e658-782d-45bf-951f-509b66fa5e6e.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/c537e658-782d-45bf-951f-509b66fa5e6e.jpg",480002,"L8AUO0_J-AD,xuj[bbfk00-:9[so","#183878","2026-07-14T00:24:54.499Z",{"_1756":10731,"_1764":10735,"_1771":10739,"_1778":-5},{"_1705":10732,"_1707":10733,"_1744":10734,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/large.webp",39416,{"_1705":10736,"_1707":10737,"_1744":10738,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/small.webp",9908,{"_1705":10740,"_1707":10741,"_1744":10742,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrjwt1zw00q210lns6cxrxi7/medium.webp",22270,{"_925":10744,"_2358":10678,"_2359":10745,"_2616":-5,"_2713":10995,"_2715":10996,"_2717":4400,"_2719":1698,"_1793":10997,"_2280":10998,"_2287":-5},"cmrjvxspv00oz10lnifnpl53c",{"_893":10746,"_1701":1702},[10747,10750,10754,10759,10763,10769,10773,10779,10783,10789,10793,10799,10803,10809,10813,10819,10823,10829,10833,10839,10843,10849,10853,10859,10863,10869,10873,10884,10888,10891,10895,10901,10905,10911,10915,10921,10925,10931,10935,10941,10945,10951,10955,10961,10965,10971,10975,10981,10985,10991],{"_925":10748,"_2364":10687,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":10749,"_2366":10690},"d9b02651-8666-487e-a776-fd7e0334f24b",{"_3638":574},{"_925":10751,"_2218":2369,"_3636":10752,"_2370":10753},"bf684ee1-e078-4175-ab9d-30b6e2da2637",{"_3638":574},[],{"_925":10755,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":10756,"_2370":10757},"8a4c3e8a-6962-4bef-b564-9f9b59e786e2",{"_3638":574},[10758],{"_2378":10687,"_2218":2378},{"_925":10760,"_2218":2369,"_3636":10761,"_2370":10762},"fd0105f9-02e4-4a80-8d45-630b06e085e5",{"_3638":574},[],{"_925":10764,"_2218":2369,"_3636":10765,"_2370":10766},"014b1eff-4ec0-48e3-9a23-e220eb0c25e0",{"_3638":574},[10767],{"_2378":10768,"_2218":2378},"요즘 개발자들 사이에서 '에디터는 커서(Cursor), 터미널은 클로드 코드(Claude Code)' 조합이 정말 핫합니다. 화면을 보며 코드를 바로바로 고쳐주는 커서의 편리함과, 복잡한 프로젝트 구조를 꿰뚫어 보며 알아서 테스트까지 돌리는 클로드 코드의 강력함이 만났기 때문인데요. 이 두 도구를 어떻게 적재적소에 섞어 써야 돈도 아끼고 코딩 속도도 올릴 수 있을지, 가장 효율적인 실전 하이브리드 워크플로우를 소개해 드립니다.",{"_925":10770,"_2218":2369,"_3636":10771,"_2370":10772},"b24dc0aa-690c-4575-8442-ad19dff1a373",{"_3638":574},[],{"_925":10774,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":10775,"_2370":10776},"822c929b-f23a-482e-9bef-3b1056f2fe23",{"_3638":574},[10777],{"_2378":10778,"_2218":2378},"단순 수정은 커서, 복잡한 설계는 클로드 코드",{"_925":10780,"_2218":2369,"_3636":10781,"_2370":10782},"5cc1f2ea-6096-4b79-a1b5-ba521b88fc0b",{"_3638":574},[],{"_925":10784,"_2218":2369,"_3636":10785,"_2370":10786},"0506fc34-53bf-493b-aa7d-4e066d9e9442",{"_3638":574},[10787],{"_2378":10788,"_2218":2378},"두 도구의 작업 수행 데이터를 보면 역할 분담이 아주 명확합니다. 먼저 화면 레이아웃을 고치거나 단일 파일의 간단한 코드를 바꿀 때는 에디터 화면에서 눈으로 바로 확인하는 커서(Cursor)가 훨씬 편리합니다. 시각적으로 코드를 바로 채워 넣어주는 '오토 어플라이' 기능 덕분인데요. 이런 단순한 작업은 커서에서 평균 0.19달러 정도의 적은 비용으로 가볍게 끝낼 수 있습니다.",{"_925":10790,"_2218":2369,"_3636":10791,"_2370":10792},"f5e4134d-9e20-451f-822b-f8cdbc096eee",{"_3638":574},[],{"_925":10794,"_2218":2369,"_3636":10795,"_2370":10796},"f7727cf6-6c96-4c7f-a8ff-3fa1f17d3d12",{"_3638":574},[10797],{"_2378":10798,"_2218":2378},"반대로 여러 파일이 복잡하게 얽혀 있는 프로젝트의 뼈대를 다시 잡을 때는 이야기가 다릅니다. 전체 아키텍처를 재설계하거나 여러 폴더를 넘나들며 테스트 코드까지 연달아 실행해야 하는 무거운 작업에서는 클로드 코드(Claude Code)가 진가를 발휘합니다. 실제로 여러 파일을 동시에 수정하는 복잡한 설계 업무에서 클로드 코드가 커서보다 약 18% 더 빠른 작업 속도를 보여주었습니다.",{"_925":10800,"_2218":2369,"_3636":10801,"_2370":10802},"d2bab84b-2d43-454d-b3a4-7673df74ae98",{"_3638":574},[],{"_925":10804,"_2218":2369,"_3636":10805,"_2370":10806},"71038220-1e8d-4d04-9d3a-d6847a0e5d04",{"_3638":574},[10807],{"_2378":10808,"_2218":2378},"비용 차이도 꽤 납니다. 복잡한 다중 파일 작업 기준으로 커서가 평균 1.14달러를 소모할 때, 클로드 코드는 약 0.87달러 수준으로 작업을 끝마쳤습니다. 결국 눈에 보이는 직관적인 수정은 커서에 맡기고, 터미널 깊숙이 들어가 프로젝트 전체를 자율적으로 조율해야 할 때는 클로드 코드를 깨우는 것이 가장 영리한 선택입니다.",{"_925":10810,"_2218":2369,"_3636":10811,"_2370":10812},"d4e22669-0ad2-4cf5-93e7-b2a92aa9bee8",{"_3638":574},[],{"_925":10814,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":10815,"_2370":10816},"7a6adb9b-be97-4e72-a175-df6bb8b66c52",{"_3638":574},[10817],{"_2378":10818,"_2218":2378},"무려 5.5배 토큰 절약! 프롬프트 캐싱의 마법",{"_925":10820,"_2218":2369,"_3636":10821,"_2370":10822},"5834558c-490d-4b70-8cfd-125a169a2dc5",{"_3638":574},[],{"_925":10824,"_2218":2369,"_3636":10825,"_2370":10826},"d25341ca-d7a4-4786-b7c5-3c263016058c",{"_3638":574},[10827],{"_2378":10828,"_2218":2378},"두 도구의 진짜 차이는 지갑 사정, 즉 '비용 효율성'을 비교할 때 확실하게 드러납니다. 여러 파일이 복잡하게 얽힌 작업을 할 때, 클로드 코드는 앤트로픽의 강력한 '프롬프트 캐싱' 기술을 영리하게 활용해 커서보다 토큰을 무려 5.5배나 아껴줍니다.",{"_925":10830,"_2218":2369,"_3636":10831,"_2370":10832},"06231684-cbf6-48a9-87a0-9a15300163ff",{"_3638":574},[],{"_925":10834,"_2218":2369,"_3636":10835,"_2370":10836},"3ef65cce-8455-41ac-8017-af62da7e4dd1",{"_3638":574},[10837],{"_2378":10838,"_2218":2378},"프롬프트 캐싱의 원리는 생각보다 간단합니다. 대화 흐름상 이미 읽어 들인 코드 데이터를 메모리에 잠시 남겨 두었다가, 다음 질문을 처리할 때 그대로 재사용하는 것입니다. 이렇게 캐싱된 데이터를 다시 읽어올 때는 비용이 일반 입력 토큰 가격의 딱 10% 수준인 0.1배로 낮아집니다. 예를 들어, 동일한 대형 작업을 수행했을 때 커서에서 크레딧 기준으로 1달러가 나갈 일이라면, 클로드 코드는 API 비용 기준으로 약 0.18달러 수준으로 해결할 수 있는 것이죠.",{"_925":10840,"_2218":2369,"_3636":10841,"_2370":10842},"73a2301c-d8e3-4fe4-a93a-59ff77036994",{"_3638":574},[],{"_925":10844,"_2218":2369,"_3636":10845,"_2370":10846},"78cd0638-9284-4406-9c35-f8e41eaecc29",{"_3638":574},[10847],{"_2378":10848,"_2218":2378},"하지만 단순한 작업에서도 클로드 코드가 늘 이기는 것은 아닙니다. 한 파일 안에서 간단한 유틸리티 함수를 만들거나 짧은 코드를 고칠 때는 여전히 커서가 달러당 가성비와 효율 면에서 앞섭니다. 결국 작업이 복잡하고 무거울수록 클로드 코드의 캐싱 마법이 큰 위력을 발휘한다고 기억하시면 좋습니다.",{"_925":10850,"_2218":2369,"_3636":10851,"_2370":10852},"facf6ad2-92ab-4c48-b96d-794e066f295d",{"_3638":574},[],{"_925":10854,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":10855,"_2370":10856},"d6c2e502-5c8c-47af-a27b-e9bcd193a110",{"_3638":574},[10857],{"_2378":10858,"_2218":2378},"실전 '태그팀' 루프: Cursor에서 Claude Code 실행하기",{"_925":10860,"_2218":2369,"_3636":10861,"_2370":10862},"5e9ff5b9-edc3-4da2-bf4e-1b824a7ed4e9",{"_3638":574},[],{"_925":10864,"_2218":2369,"_3636":10865,"_2370":10866},"3b717b26-0977-4f0c-9b2a-6098024913cd",{"_3638":574},[10867],{"_2378":10868,"_2218":2378},"두 도구를 함께 쓰는 가장 정석적인 방법은 커서를 메인 에디터로 켜두고, 내부 터미널 창에서 클로드 코드를 실행하는 것입니다. 코드 편집 화면과 터미널 에이전트가 한 화면에 모여 엄청난 시너지를 냅니다.",{"_925":10870,"_2218":2369,"_3636":10871,"_2370":10872},"1fd8b41e-c5bd-4434-abf3-57b2701da3da",{"_3638":574},[],{"_925":10874,"_2218":2369,"_3636":10875,"_2370":10876},"404e5a3a-ffba-4161-aedd-9daea12559a4",{"_3638":574},[10877,10879,10882],{"_2378":10878,"_2218":2378},"방법은 아주 간단합니다. 커서 에디터의 확장 프로그램 검색창에서 공식 확장 프로그램(ID: ",{"_2378":10880,"_2218":2378,"_2405":10881},"cursor:extension/anthropic.claude-code",{"_2407":2408},{"_2378":10883,"_2218":2378},")을 찾아 설치하거나, 커서의 자체 터미널 창을 열고 아래 명령어로 클로드 코드를 바로 실행하면 됩니다.",{"_925":10885,"_2218":2369,"_3636":10886,"_2370":10887},"d43d79d6-cea3-41bf-ba70-1074bd65e722",{"_3638":574},[],{"_925":10889,"_2407":10890,"_2218":2407,"_608":7041},"c4ea2d8a-9636-4583-9a30-0acba6377e53","# 현재 Anthropic의 권장 설치 방법인 네이티브 설치\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\nclaude\n\n# 대안으로 npm 방식으로 설치 가능\nnpx @anthropic-ai/claude-code",{"_925":10892,"_2218":2369,"_3636":10893,"_2370":10894},"48c47dcb-45b1-48c4-b593-ea88cc973576",{"_3638":574},[],{"_925":10896,"_2218":2369,"_3636":10897,"_2370":10898},"43694ce2-16b3-4934-a5ae-3621a0e73dd2",{"_3638":574},[10899],{"_2378":10900,"_2218":2378},"이후 실제 협업 루프는 이렇게 돌아갑니다. 화면 레이아웃 디자인이나 단일 파일 수정처럼 시각적으로 눈으로 보며 조절해야 하는 작업은 커서 컴포저 기능을 활용해 빠르게 처리합니다.",{"_925":10902,"_2218":2369,"_3636":10903,"_2370":10904},"b503730b-3f32-4c2c-b544-3beb04f48964",{"_3638":574},[],{"_925":10906,"_2218":2369,"_3636":10907,"_2370":10908},"ac9dd57f-80ba-461f-81d5-0e78fc9284ab",{"_3638":574},[10909],{"_2378":10910,"_2218":2378},"그다음 여러 파일의 아키텍처 재설계, 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있습니다.",{"_925":10952,"_2218":2369,"_3636":10953,"_2370":10954},"1040ec16-6fee-44a1-a770-878a38928a90",{"_3638":574},[],{"_925":10956,"_2218":2369,"_3636":10957,"_2370":10958},"bda67462-e31d-4065-ae5e-8b3c0e6fe5fd",{"_3638":574},[10959],{"_2378":10960,"_2218":2378},"지갑을 지키는 가장 똑똑한 전략은 바로 역할 분담입니다. 화면을 보며 고치는 일상적인 편집은 커서 프로의 기본 제공 한도로 가볍게 해결하세요. 그리고 여러 파일을 한 번에 뜯어고치는 큰 작업이나 테스트 실행 같은 복잡한 미션만 클로드 코드에게 맡기는 것이 좋습니다. 클로드 프로 한도가 똑 떨어졌을 때는 개인 API 키를 등록해 쓴 만큼만 결제하는 방식으로 유연하게 버티는 것도 좋은 팁입니다.",{"_925":10962,"_2218":2369,"_3636":10963,"_2370":10964},"c0897d2a-ba9a-4710-b5e2-49c03e695e04",{"_3638":574},[],{"_925":10966,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":10967,"_2370":10968},"dd7684f7-53b4-4882-983d-c1af4be53728",{"_3638":574},[10969],{"_2378":10970,"_2218":2378},"나만의 최강 코딩 듀오 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사이에서 '에디터는 커서(Cursor), 터미널은 클로드 코드(Claude Code)' 조합이 정말 핫합니다. 화면을 보며 코드를 바로바로 고쳐주는 커서의 편리함과, 복잡한 프로젝트 구조를 꿰뚫어 보며 알아서 테스트까지 돌리는 클로드 코드의 강력함이 만났기 때문인데요. 이 두 도구를 어떻게 적재적소에 섞어 써야 돈도 아끼고 코딩 속도도 올릴 수 있을지, 가장 효율적인 실전 하이브리드 워크플로우를 소개해 드립니다.\n\n## 단순 수정은 커서, 복잡한 설계는 클로드 코드\n\n두 도구의 작업 수행 데이터를 보면 역할 분담이 아주 명확합니다. 먼저 화면 레이아웃을 고치거나 단일 파일의 간단한 코드를 바꿀 때는 에디터 화면에서 눈으로 바로 확인하는 커서(Cursor)가 훨씬 편리합니다. 시각적으로 코드를 바로 채워 넣어주는 '오토 어플라이' 기능 덕분인데요. 이런 단순한 작업은 커서에서 평균 0.19달러 정도의 적은 비용으로 가볍게 끝낼 수 있습니다.\n\n반대로 여러 파일이 복잡하게 얽혀 있는 프로젝트의 뼈대를 다시 잡을 때는 이야기가 다릅니다. 전체 아키텍처를 재설계하거나 여러 폴더를 넘나들며 테스트 코드까지 연달아 실행해야 하는 무거운 작업에서는 클로드 코드(Claude Code)가 진가를 발휘합니다. 실제로 여러 파일을 동시에 수정하는 복잡한 설계 업무에서 클로드 코드가 커서보다 약 18% 더 빠른 작업 속도를 보여주었습니다.\n\n비용 차이도 꽤 납니다. 복잡한 다중 파일 작업 기준으로 커서가 평균 1.14달러를 소모할 때, 클로드 코드는 약 0.87달러 수준으로 작업을 끝마쳤습니다. 결국 눈에 보이는 직관적인 수정은 커서에 맡기고, 터미널 깊숙이 들어가 프로젝트 전체를 자율적으로 조율해야 할 때는 클로드 코드를 깨우는 것이 가장 영리한 선택입니다.\n\n## 무려 5.5배 토큰 절약! 프롬프트 캐싱의 마법\n\n두 도구의 진짜 차이는 지갑 사정, 즉 '비용 효율성'을 비교할 때 확실하게 드러납니다. 여러 파일이 복잡하게 얽힌 작업을 할 때, 클로드 코드는 앤트로픽의 강력한 '프롬프트 캐싱' 기술을 영리하게 활용해 커서보다 토큰을 무려 5.5배나 아껴줍니다.\n\n프롬프트 캐싱의 원리는 생각보다 간단합니다. 대화 흐름상 이미 읽어 들인 코드 데이터를 메모리에 잠시 남겨 두었다가, 다음 질문을 처리할 때 그대로 재사용하는 것입니다. 이렇게 캐싱된 데이터를 다시 읽어올 때는 비용이 일반 입력 토큰 가격의 딱 10% 수준인 0.1배로 낮아집니다. 예를 들어, 동일한 대형 작업을 수행했을 때 커서에서 크레딧 기준으로 1달러가 나갈 일이라면, 클로드 코드는 API 비용 기준으로 약 0.18달러 수준으로 해결할 수 있는 것이죠.\n\n하지만 단순한 작업에서도 클로드 코드가 늘 이기는 것은 아닙니다. 한 파일 안에서 간단한 유틸리티 함수를 만들거나 짧은 코드를 고칠 때는 여전히 커서가 달러당 가성비와 효율 면에서 앞섭니다. 결국 작업이 복잡하고 무거울수록 클로드 코드의 캐싱 마법이 큰 위력을 발휘한다고 기억하시면 좋습니다.\n\n## 실전 '태그팀' 루프: Cursor에서 Claude Code 실행하기\n\n두 도구를 함께 쓰는 가장 정석적인 방법은 커서를 메인 에디터로 켜두고, 내부 터미널 창에서 클로드 코드를 실행하는 것입니다. 코드 편집 화면과 터미널 에이전트가 한 화면에 모여 엄청난 시너지를 냅니다.\n\n방법은 아주 간단합니다. 커서 에디터의 확장 프로그램 검색창에서 공식 확장 프로그램(ID: `cursor:extension/anthropic.claude-code`)을 찾아 설치하거나, 커서의 자체 터미널 창을 열고 아래 명령어로 클로드 코드를 바로 실행하면 됩니다.\n\n```bash\n# 현재 Anthropic의 권장 설치 방법인 네이티브 설치\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\nclaude\n\n# 대안으로 npm 방식으로 설치 가능\nnpx @anthropic-ai/claude-code\n```\n\n이후 실제 협업 루프는 이렇게 돌아갑니다. 화면 레이아웃 디자인이나 단일 파일 수정처럼 시각적으로 눈으로 보며 조절해야 하는 작업은 커서 컴포저 기능을 활용해 빠르게 처리합니다.\n\n그다음 여러 파일의 아키텍처 재설계, 필요한 라이브러리 패키지 설치, 자동 테스트 실행, 그리고 번거로운 Git 커밋과 푸시 같은 시스템 백그라운드 업무는 터미널에 있는 클로드 코드에게 \"테스트 돌리고 오류 있으면 고쳐서 커밋해 줘\"라고 가볍게 명령해 자율 주행을 시키는 것이죠.\n\n이렇게 하면 화면 전환 없이 한 곳에서 눈으로 보는 직관적인 편집과 강력한 터미널 자동화를 모두 누릴 수 있습니다.\n\n## 크레딧이 살살 녹는다면? 요금제 현명하게 쓰는 법\n\n두 도구의 유일한 단점은 아무 생각 없이 쓰다 보면 요금 폭탄을 맞을 수 있다는 것입니다. 먼저 요금제 구조를 가볍게 정리해 드릴게요. 커서는 프로(월 20달러) 요금제부터 시작하며, 더 높은 단계인 프로 플러스와 울트라 요금제도 준비되어 있습니다. 한편 클로드 코드는 기존 클로드 프로(월 20달러) 구독만 있으면 터미널과 웹 플랫폼에서 한도를 공유해 곧바로 쓸 수 있습니다. 필요하다면 클로드 맥스 요금제를 쓰거나 API 키를 등록해 사용한 만큼만 낼 수도 있죠.\n\n여기서 정말 주의해야 할 포인트가 있습니다. 클로드 코드를 자율 에이전트 모드로 켜두면, 스스로 여러 번 고민하고 코드를 고치는 복잡한 내부 루프를 반복합니다. 이 과정에서 어마어마한 양의 토큰을 한 번에 쓰기 때문에, 자칫하면 한 달 치 클로드 프로 한도를 며칠 만에 다 날려버릴 수 있습니다.\n\n지갑을 지키는 가장 똑똑한 전략은 바로 역할 분담입니다. 화면을 보며 고치는 일상적인 편집은 커서 프로의 기본 제공 한도로 가볍게 해결하세요. 그리고 여러 파일을 한 번에 뜯어고치는 큰 작업이나 테스트 실행 같은 복잡한 미션만 클로드 코드에게 맡기는 것이 좋습니다. 클로드 프로 한도가 똑 떨어졌을 때는 개인 API 키를 등록해 쓴 만큼만 결제하는 방식으로 유연하게 버티는 것도 좋은 팁입니다.\n\n## 나만의 최강 코딩 듀오 구축하기\n\n커서의 직관적인 화면 편집 기능과 클로드 코드의 강력한 터미널 추론 능력을 적절히 섞어보세요. 마치 내 사정을 아주 잘 아는 든든한 조수 한 명을 옆에 둔 것처럼 개발 워크플로우가 한결 매끄러워집니다.\n\n하나의 도구만 고집할 필요는 전혀 없습니다. 내가 지금 해결하려는 문제의 성격과 규모에 맞춰 두 도구를 영리하게 오가며, 여러분만의 가장 효율적인 코딩 환경을 만들어 보세요!","0ad624b4141ead2e43bd53d2ed695ddf3022cc83ce9b70fa4ec1967e3c01ea6f","2026-07-14T00:00:35.491Z","2026-07-14T07:38:57.723Z",[],[11001,11002,11003],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_2726":2215,"_1675":3088},{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_925":11005,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":11006,"_1682":11014,"_9":11018,"_2246":11026,"_2241":11022,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":11027,"_1679":11028,"_327":11029,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1702,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":11030,"_1793":11031,"_2280":11032,"_2282":-5,"_2283":11033,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":11034,"_1119":11044,"_2328":-5,"_2355":11057,"_2722":11115,"_261":11116},"cmrjfkpvf00f710ln3sw1mmvg",{"_1595":1596,"_209":11007,"_2225":11008,"_2230":11011,"_2234":2235},567,{"_1685":11009,"_1686":1698,"_1596":11010,"_2229":1698},139,428,{"_1685":11012,"_1686":1698,"_1596":11013,"_2229":1698},0.24514991181657847,0.7548500881834215,{"_9":11015,"_2241":11019,"_2246":11023},{"_1685":11016,"_1686":11017,"_1596":11018},"Claude Code + MCP — Use Local Tools Directly from the Terminal","Claude Code + MCP — ターミナルからローカルツールを直接操作する","Claude Code + MCP — 터미널에서 로컬 도구 바로 쓰기",{"_1685":11020,"_1686":11021,"_1596":11022},"Many people have started using Claude Code, a CLI agent you can use directly from the terminal. While the basic features are excellent on their own, integrating the Model Context Protocol (MCP) allows you to handle local databases, external APIs, and even browser control all within the terminal. Once you set this up, your productivity will skyrocket! haha\n\nUsually, you'd create a .mcp.json file in your project root directory to connect a local stdio server, but you should never write sensitive information like API keys or passwords directly into the file. There is a risk that it could accidentally be shared on GitHub. Instead, Claude Code supports a feature that automatically pulls in environment variables using the ${env:ENV_VAR} syntax. Simply define the environment variables in your configuration file as shown below for a secure integration.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"my-tool\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n \"env\": {\n \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n }\n }\n }\n}\n\nWhen you set it up and run it for the first time, you'll see an approval prompt asking if you trust the MCP configuration for this project. Since local servers run with your current user permissions, it is safer to only accept for projects you trust. It prevents security incidents by strictly evaluating execution permissions in a Deny-Ask-Allow sequence, so you can rest assured. I highly recommend trying out the experience of managing local tools freely without ever leaving the terminal!","最近、ターミナルから直接利用できるCLIエージェント「Claude Code」を使っている方が増えていますね。基本機能だけでも素晴らしいですが、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を連携させれば、ローカルのデータベースや外部API、ブラウザの制御まで、すべてターミナル内で完結できます。一度設定しておくと作業効率が劇的に向上しますよ！\n\n通常、プロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonファイルを作成してローカルstdioサーバーを連携させますが、その際、APIキーやパスワードなどの機密情報をファイルに直接記述してはいけません。誤ってGitHubに公開してしまうリスクがあるからです。Claude Codeは${env:ENV_VAR}形式で環境変数を自動的に読み込む機能をサポートしています。以下のように設定ファイルに環境変数を指定しておけば、安全に連携が可能です。\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"my-tool\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n \"env\": {\n \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n }\n }\n }\n}\n\n初回設定・実行時に、このプロジェクトのMCP設定を信頼するか確認する承認プロンプトが表示されます。ローカルサーバーは現在ログインしているユーザーの権限をそのまま引き継いで実行されるため、信頼できるプロジェクトでのみ許可するのが安全です。内部的には実行権限を「拒否・確認・許可（Deny-Ask-Allow）」の順に厳格に評価し、セキュリティ事故を防ぐ仕組みになっているので安心してください。ターミナルから離れることなくローカルツールを自在に操れるこの体験、ぜひ試してみてくださいね！","요즘 터미널에서 바로 쓰는 CLI 에이전트인 Claude Code를 쓰시는 분들이 많아졌네요. 기본 기능만으로도 훌륭하지만, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동하면 로컬에 있는 데이터베이스나 외부 API, 브라우저 제어까지 터미널 안에서 전부 해결할 수 있습니다. 이거 한번 세팅해두면 작업 효율이 정말 엄청나게 올라갑니다 ㅎㅎ\n\n보통 프로젝트 루트 디렉터리에 .mcp.json 파일을 만들어서 로컬 stdio 서버를 연동하는데, 이때 API 키나 패스워드 같은 민감한 정보를 파일에 절대 그대로 적으시면 안 됩니다. 실수로 깃허브에 공유될 위험이 있거든요. 대신 Claude Code는 ${env:ENV_VAR} 형태로 환경 변수를 알아서 불러와주는 기능을 지원합니다. 아래처럼 설정 파일에 환경 변수만 지정해 두면 안전하게 연동해 줍니다.\n\n{\n \"mcpServers\": {\n \"my-tool\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n \"env\": {\n \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n }\n }\n }\n}\n\n처음 설정하고 실행하면 이 프로젝트의 MCP 설정을 신뢰할지 물어보는 승인 프롬프트가 뜹니다. 로컬 서버는 현재 로그인된 사용자 권한을 그대로 이어받아 실행되기 때문에, 신뢰할 수 있는 프로젝트에서만 수락하시는 게 안전합니다. 내부적으로 실행 권한을 거부-질문-허용(Deny-Ask-Allow) 순으로 엄격하게 평가해서 보안 사고를 막아주니 안심하셔도 됩니다. 터미널을 떠나지 않고 로컬 도구를 자유롭게 다루는 경험, 꼭 한번 해보시길 추천드립니다~",{"_1685":11024,"_1686":11025,"_1596":11026},"Many people have started using Claude Code, a CLI agent you can use directly from the terminal. While the basic features are excellent on their own, integrating the Model Context Protocol (MCP) allows you to handle local…","最近、ターミナルから直接利用できるCLIエージェント「Claude Code」を使っている方が増えていますね。基本機能だけでも素晴らしいですが、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を連携させれば、ローカルのデータベースや外部API、ブラウザの制御まで、すべてターミナル内で完結できます。一度設定しておくと作業効率が劇的に向上しますよ！通常、プロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonファイルを作成してローカルstdioサーバー…","요즘 터미널에서 바로 쓰는 CLI 에이전트인 Claude Code를 쓰시는 분들이 많아졌네요. 기본 기능만으로도 훌륭하지만, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동하면 로컬에 있는 데이터베이스나 외부 API, 브라우저 제어까지 터미널 안에서 전부 해결할 수 있습니다. 이거 한번 세팅해두면 작업 효율이 정말 엄청나게 올라갑니다 ㅎㅎ 보통 프로젝트 루트 디렉터리에 .mcp.json 파일을 만들어…",[2255],[6673,2763,6969,9553,3118],[],"2026-07-13T16:22:31.692Z","2026-07-13T16:22:31.419Z","2026-07-18T02:09:50.247Z","2026-07-18T02:09:50.240Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":11035},{"_1694":11036},{"_1696":11037,"_1701":1702,"_1703":11038,"_1713":11039,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":11040,"_1720":11041,"_1725":11042,"_1730":11043},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":11045,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":11048},{"_616":11046,"_11":11047},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":11049},{"_1696":11050,"_1701":1702,"_1703":11051,"_1713":11052,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":11053,"_1720":11054,"_1725":11055,"_1730":11056},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":11058,"_2358":11005,"_2359":11059,"_2616":11097,"_2713":11111,"_2715":11112,"_2717":7189,"_2719":1698,"_1793":11113,"_2280":11114,"_2287":-5},"cmrjfkpvi00f810ln63yrd25g",{"_893":11060,"_1701":1702},[11061,11066,11069,11083,11086,11089,11092],{"_925":11062,"_2218":2369,"_2370":11063},"e64a3779-6050-43e6-8c5e-d0ef3f2efcb6",[11064],{"_2378":11065,"_2218":2378},"요즘 터미널에서 바로 쓰는 CLI 에이전트인 Claude Code를 쓰시는 분들이 많아졌네요. 기본 기능만으로도 훌륭하지만, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동하면 로컬에 있는 데이터베이스나 외부 API, 브라우저 제어까지 터미널 안에서 전부 해결할 수 있습니다. 이거 한번 세팅해두면 작업 효율이 정말 엄청나게 올라갑니다 ㅎㅎ",{"_925":11067,"_2218":2369,"_2370":11068},"3152cb8b-6f15-4fa5-96f6-5a38c818e76f",[],{"_925":11070,"_2218":2369,"_2370":11071},"39a8b42e-93d8-4c31-acea-1cfa65a1e072",[11072,11074,11076,11078,11081],{"_2378":11073,"_2218":2378},"보통 프로젝트 루트 디렉터리에 ",{"_2378":6749,"_2218":2378,"_2405":11075},{"_2407":2408},{"_2378":11077,"_2218":2378}," 파일을 만들어서 로컬 stdio 서버를 연동하는데, 이때 API 키나 패스워드 같은 민감한 정보를 파일에 절대 그대로 적으시면 안 됩니다. 실수로 깃허브에 공유될 위험이 있거든요. 대신 Claude Code는 ",{"_2378":11079,"_2218":2378,"_2405":11080},"${env:ENV_VAR}",{"_2407":2408},{"_2378":11082,"_2218":2378}," 형태로 환경 변수를 알아서 불러와주는 기능을 지원합니다. 아래처럼 설정 파일에 환경 변수만 지정해 두면 안전하게 연동해 줍니다.",{"_925":11084,"_2218":2369,"_2370":11085},"dd8533a3-e033-42b2-96cd-99a289e83807",[],{"_925":11087,"_2407":11088,"_2218":2407,"_608":2433},"6de9b710-6322-4fed-8eb0-8a00114dcb14","{\n \"mcpServers\": {\n \"my-tool\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n \"env\": {\n \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n }\n }\n }\n}",{"_925":11090,"_2218":2369,"_2370":11091},"a0a6854d-05e1-462d-ba35-35685f1fbc19",[],{"_925":11093,"_2218":2369,"_2370":11094},"ce4cd359-57d7-42cd-bbe0-12224e40c582",[11095],{"_2378":11096,"_2218":2378},"처음 설정하고 실행하면 이 프로젝트의 MCP 설정을 신뢰할지 물어보는 승인 프롬프트가 뜹니다. 로컬 서버는 현재 로그인된 사용자 권한을 그대로 이어받아 실행되기 때문에, 신뢰할 수 있는 프로젝트에서만 수락하시는 게 안전합니다. 내부적으로 실행 권한을 거부-질문-허용(Deny-Ask-Allow) 순으로 엄격하게 평가해서 보안 사고를 막아주니 안심하셔도 됩니다. 터미널을 떠나지 않고 로컬 도구를 자유롭게 다루는 경험, 꼭 한번 해보시길 추천드립니다~",{"_11070":11098,"_11093":11103,"_11062":11107},{"_2370":11099},{"_1685":11100,"_1686":11101,"_1596":11102},"Usually, you'd create a .mcp.json file in your project root directory to connect a local stdio server, but you should never write sensitive information like API keys or passwords directly into the file. There is a risk that it could accidentally be shared on GitHub. Instead, Claude Code supports a feature that automatically pulls in environment variables using the ${env:ENV_VAR} syntax. Simply define the environment variables in your configuration file as shown below for a secure integration.","通常、プロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonファイルを作成してローカルstdioサーバーを連携させますが、その際、APIキーやパスワードなどの機密情報をファイルに直接記述してはいけません。誤ってGitHubに公開してしまうリスクがあるからです。Claude Codeは${env:ENV_VAR}形式で環境変数を自動的に読み込む機能をサポートしています。以下のように設定ファイルに環境変数を指定しておけば、安全に連携が可能です。","보통 프로젝트 루트 디렉터리에 .mcp.json 파일을 만들어서 로컬 stdio 서버를 연동하는데, 이때 API 키나 패스워드 같은 민감한 정보를 파일에 절대 그대로 적으시면 안 됩니다. 실수로 깃허브에 공유될 위험이 있거든요. 대신 Claude Code는 ${env:ENV_VAR} 형태로 환경 변수를 알아서 불러와주는 기능을 지원합니다. 아래처럼 설정 파일에 환경 변수만 지정해 두면 안전하게 연동해 줍니다.",{"_2370":11104},{"_1685":11105,"_1686":11106,"_1596":11096},"When you set it up and run it for the first time, you'll see an approval prompt asking if you trust the MCP configuration for this project. Since local servers run with your current user permissions, it is safer to only accept for projects you trust. It prevents security incidents by strictly evaluating execution permissions in a Deny-Ask-Allow sequence, so you can rest assured. I highly recommend trying out the experience of managing local tools freely without ever leaving the terminal!","初回設定・実行時に、このプロジェクトのMCP設定を信頼するか確認する承認プロンプトが表示されます。ローカルサーバーは現在ログインしているユーザーの権限をそのまま引き継いで実行されるため、信頼できるプロジェクトでのみ許可するのが安全です。内部的には実行権限を「拒否・確認・許可（Deny-Ask-Allow）」の順に厳格に評価し、セキュリティ事故を防ぐ仕組みになっているので安心してください。ターミナルから離れることなくローカルツールを自在に操れるこの体験、ぜひ試してみてくださいね！",{"_2370":11108},{"_1685":11109,"_1686":11110,"_1596":11065},"Many people have started using Claude Code, a CLI agent you can use directly from the terminal. While the basic features are excellent on their own, integrating the Model Context Protocol (MCP) allows you to handle local databases, external APIs, and even browser control all within the terminal. Once you set this up, your productivity will skyrocket! haha","最近、ターミナルから直接利用できるCLIエージェント「Claude Code」を使っている方が増えていますね。基本機能だけでも素晴らしいですが、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を連携させれば、ローカルのデータベースや外部API、ブラウザの制御まで、すべてターミナル内で完結できます。一度設定しておくと作業効率が劇的に向上しますよ！","요즘 터미널에서 바로 쓰는 CLI 에이전트인 Claude Code를 쓰시는 분들이 많아졌네요. 기본 기능만으로도 훌륭하지만, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연동하면 로컬에 있는 데이터베이스나 외부 API, 브라우저 제어까지 터미널 안에서 전부 해결할 수 있습니다. 이거 한번 세팅해두면 작업 효율이 정말 엄청나게 올라갑니다 ㅎㅎ\n\n보통 프로젝트 루트 디렉터리에 `.mcp.json` 파일을 만들어서 로컬 stdio 서버를 연동하는데, 이때 API 키나 패스워드 같은 민감한 정보를 파일에 절대 그대로 적으시면 안 됩니다. 실수로 깃허브에 공유될 위험이 있거든요. 대신 Claude Code는 `$\\{env:ENV\\_VAR\\}` 형태로 환경 변수를 알아서 불러와주는 기능을 지원합니다. 아래처럼 설정 파일에 환경 변수만 지정해 두면 안전하게 연동해 줍니다.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"my-tool\": {\n \"command\": \"node\",\n \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n \"env\": {\n \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n처음 설정하고 실행하면 이 프로젝트의 MCP 설정을 신뢰할지 물어보는 승인 프롬프트가 뜹니다. 로컬 서버는 현재 로그인된 사용자 권한을 그대로 이어받아 실행되기 때문에, 신뢰할 수 있는 프로젝트에서만 수락하시는 게 안전합니다. 내부적으로 실행 권한을 거부-질문-허용(Deny-Ask-Allow) 순으로 엄격하게 평가해서 보안 사고를 막아주니 안심하셔도 됩니다. 터미널을 떠나지 않고 로컬 도구를 자유롭게 다루는 경험, 꼭 한번 해보시길 추천드립니다~","e9315283f3d3ba3fd3445da790984c5c4711cf9a30f71a3f623ee6afc1a66dd1","2026-07-13T16:22:31.422Z","2026-07-18T02:09:50.249Z",[],[],{"_925":11118,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":11119,"_1682":-5,"_9":11127,"_2246":11128,"_2241":11129,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":11130,"_1679":11131,"_327":11137,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":11138,"_1793":11139,"_2280":11140,"_2282":11141,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":11142,"_1119":11152,"_2328":-5,"_2355":11165,"_2722":11291,"_261":11292},"cmrhnj06p01bp10qf9h4r9og5",{"_1595":1596,"_209":11120,"_2225":11121,"_2230":11124,"_2234":2235},1017,{"_1685":11122,"_1686":1698,"_1596":11123,"_2229":1698},157,860,{"_1685":11125,"_1686":1698,"_1596":11126,"_2229":1698},0.1543756145526057,0.8456243854473943,"Cursor Grok 4.5 출시 — 한도 두 배 혜택과 설정 팁","Cursor를 쓰시는 분들이라면 정말 반가운 소식이 있네요! 지난 7월 8일, SpaceXAI와 Cursor가 공동 개발한 Grok 4.5가 정식 출시되어 바로 사용해 볼 수 있게 되었습니다. 이번 모델은 실제 개발자들의 편집 이력과 상호작용 데이터인 수조 개의 토큰을 활용해 처음부터 코딩에 최적화하여 훈련된 1.5조 매개변수 규모의 MoE 모델이라고 합니다. 가장 마음에 드는 점은 이 기능…","Cursor를 쓰시는 분들이라면 정말 반가운 소식이 있네요! 지난 7월 8일, SpaceXAI와 Cursor가 공동 개발한 Grok 4.5가 정식 출시되어 바로 사용해 볼 수 있게 되었습니다. 이번 모델은 실제 개발자들의 편집 이력과 상호작용 데이터인 수조 개의 토큰을 활용해 처음부터 코딩에 최적화하여 훈련된 1.5조 매개변수 규모의 MoE 모델이라고 합니다.\n\n가장 마음에 드는 점은 이 기능이 Cursor 내부에서 'First-Party Models' 풀(기존 Auto 및 Composer 풀)에 통합되었다는 부분입니다. 덕분에 별도의 외부 API 키를 연동하거나 추가 비용을 내지 않고 기본 요금제 한도 내에서 편하게 사용할 수 있습니다. 게다가 출시 기념으로 오는 7월 15일까지 Grok 4.5의 사용 한도를 두 배로 늘려주는 혜택을 제공하고 있으니, 지금이 마음껏 테스트해 보기 가장 좋은 타이밍인 것 같습니다 ㅎㅎ\n(다만 요금제별 포함량을 소진하면 추가 사용이 제한되거나 on-demand 요금이 적용될 수 있습니다.)\n\n이 기능을 실무에 적용하실 때 기억해 두시면 좋은 핵심 포인트 세 가지만 짚어 드릴게요.\n\n첫째, 컨텍스트 창 크기입니다. API 직접 호출 시에는 최대 50만 토큰까지 지원하지만, 현재 Cursor IDE 내부에서는 안정성을 위해 256k 토큰으로 제한되어 작동합니다. 그래도 대규모 코드베이스를 통째로 올리고 작업하기에는 충분히 넉넉한 크기입니다.\n\n둘째, 개인정보 보호 설정입니다. 만약 본인의 코드가 모델 학습에 활용되는 것을 원치 않으신다면, Cursor 설정에서 Privacy Mode가 켜져 있는지 반드시 확인해 보세요. 프라이버시 모드가 활성화되어 있다면 SpaceXAI 측에서 학습 데이터로 사용하지 않습니다.\n\n셋째, 지역 제한입니다. 현재 유럽 연합 지역에서는 규제 준수 문제로 출시가 약간 지연되어 7월 중순 이후에나 적용될 예정이라고 하니, 해외에서 작업하시는 분들은 참고하시면 좋겠습니다.\n\n새로운 모델의 강점을 살려 복잡한 프로젝트 구조를 빠르게 파악하고 싶다면, 아래와 같은 가벼운 규칙 파일을 .cursor/rules/*.mdc 파일로 만들어서 사용해 보시는 것을 추천해 드립니다. 256k에 달하는 넓은 맥락을 훨씬 지능적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.\n\n---\ndescription: 저장소 구조 분석과 변경 영향 검토가 필요한 작업에 적용\nglobs:\nalwaysApply: false\n---\n\n- 답변하기 전에 작업과 관련된 파일과 의존 관계를 먼저 확인한다.\n- 변경이 다른 모듈에 미칠 영향을 함께 검토한다.\n- 전체 저장소를 무조건 읽지 말고 필요한 파일부터 단계적으로 탐색한다.\n- 가능한 경우 실행 가능한 최소 코드와 검증 방법을 함께 제시한다.\n\n새로 바뀐 First-Party Models 목록에서 Grok 4.5를 선택하기만 하면 바로 사용해 볼 수 있으니 오늘 작업하실 때 꼭 한번 적용해 보세요. 생각보다 응답 품질과 맥락 이해도가 아주 훌륭해서 개발 생산성이 꽤 올라가는 느낌을 받으실 수 있을 겁니다 ㅎㅎ",[6669],[1666,11132,11133,11134,11135,11136],"grok","spacexai","ai-code-editor","coding-tips","productivity",[],"2026-07-12T10:29:36.323Z","2026-07-12T10:29:36.049Z","2026-07-12T21:48:54.325Z","2026-07-12T21:35:21.451Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":11143},{"_1694":11144},{"_1696":11145,"_1701":1702,"_1703":11146,"_1713":11147,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":11148,"_1720":11149,"_1725":11150,"_1730":11151},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":11153,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":11156},{"_616":11154,"_11":11155},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":11157},{"_1696":11158,"_1701":1702,"_1703":11159,"_1713":11160,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":11161,"_1720":11162,"_1725":11163,"_1730":11164},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":11166,"_2358":11118,"_2359":11167,"_2616":-5,"_2713":11286,"_2715":11287,"_2717":11288,"_2719":1698,"_1793":11289,"_2280":11290,"_2287":-5},"cmrhnj06t01bq10qfidwiisza",{"_893":11168,"_1701":1702},[11169,11180,11184,11190,11194,11200,11204,11215,11219,11235,11239,11250,11254,11265,11269,11272,11276,11282],{"_925":11170,"_2218":2369,"_3636":11171,"_2370":11172},"b27ec44d-56eb-4f82-a5de-c97da4bfe01d",{"_3638":574},[11173,11175,11178],{"_2378":11174,"_2218":2378},"Cursor를 쓰시는 분들이라면 정말 반가운 소식이 있네요! 지난 7월 8일, SpaceXAI와 Cursor가 공동 개발한 ",{"_2378":11176,"_2218":2378,"_2405":11177},"Grok 4.5",{"_2473":2408},{"_2378":11179,"_2218":2378},"가 정식 출시되어 바로 사용해 볼 수 있게 되었습니다. 이번 모델은 실제 개발자들의 편집 이력과 상호작용 데이터인 수조 개의 토큰을 활용해 처음부터 코딩에 최적화하여 훈련된 1.5조 매개변수 규모의 MoE 모델이라고 합니다.",{"_925":11181,"_2218":2369,"_3636":11182,"_2370":11183},"f4e0e752-778f-49ea-94c8-5487611aa1a4",{"_3638":574},[],{"_925":11185,"_2218":2369,"_3636":11186,"_2370":11187},"4f897b48-d347-470c-b219-f3943961c62b",{"_3638":574},[11188],{"_2378":11189,"_2218":2378},"가장 마음에 드는 점은 이 기능이 Cursor 내부에서 'First-Party Models' 풀(기존 Auto 및 Composer 풀)에 통합되었다는 부분입니다. 덕분에 별도의 외부 API 키를 연동하거나 추가 비용을 내지 않고 기본 요금제 한도 내에서 편하게 사용할 수 있습니다. 게다가 출시 기념으로 오는 7월 15일까지 Grok 4.5의 사용 한도를 두 배로 늘려주는 혜택을 제공하고 있으니, 지금이 마음껏 테스트해 보기 가장 좋은 타이밍인 것 같습니다 ㅎㅎ\n(다만 요금제별 포함량을 소진하면 추가 사용이 제한되거나 on-demand 요금이 적용될 수 있습니다.)",{"_925":11191,"_2218":2369,"_3636":11192,"_2370":11193},"1b1fc088-2172-449f-aa3a-1e748d6f1e6b",{"_3638":574},[],{"_925":11195,"_2218":2369,"_3636":11196,"_2370":11197},"b1ed1652-ef01-4cac-b284-30ee6f6c5e83",{"_3638":574},[11198],{"_2378":11199,"_2218":2378},"이 기능을 실무에 적용하실 때 기억해 두시면 좋은 핵심 포인트 세 가지만 짚어 드릴게요.",{"_925":11201,"_2218":2369,"_3636":11202,"_2370":11203},"712d210d-e29d-4181-a349-09cd4fd9ac93",{"_3638":574},[],{"_925":11205,"_2218":2369,"_3636":11206,"_2370":11207},"0866fe77-3b88-4667-b16f-48b404173eda",{"_3638":574},[11208,11210,11213],{"_2378":11209,"_2218":2378},"첫째, ",{"_2378":11211,"_2218":2378,"_2405":11212},"컨텍스트 창 크기",{"_2473":2408},{"_2378":11214,"_2218":2378},"입니다. API 직접 호출 시에는 최대 50만 토큰까지 지원하지만, 현재 Cursor IDE 내부에서는 안정성을 위해 256k 토큰으로 제한되어 작동합니다. 그래도 대규모 코드베이스를 통째로 올리고 작업하기에는 충분히 넉넉한 크기입니다.",{"_925":11216,"_2218":2369,"_3636":11217,"_2370":11218},"d84b8035-051f-4be4-91e2-9bd0f4550034",{"_3638":574},[],{"_925":11220,"_2218":2369,"_3636":11221,"_2370":11222},"68f9d829-3f96-4177-a3e4-624dca2d4288",{"_3638":574},[11223,11225,11228,11230,11233],{"_2378":11224,"_2218":2378},"둘째, ",{"_2378":11226,"_2218":2378,"_2405":11227},"개인정보 보호 설정",{"_2473":2408},{"_2378":11229,"_2218":2378},"입니다. 만약 본인의 코드가 모델 학습에 활용되는 것을 원치 않으신다면, Cursor 설정에서 ",{"_2378":11231,"_2218":2378,"_2405":11232},"Privacy Mode",{"_2473":2408},{"_2378":11234,"_2218":2378},"가 켜져 있는지 반드시 확인해 보세요. 프라이버시 모드가 활성화되어 있다면 SpaceXAI 측에서 학습 데이터로 사용하지 않습니다.",{"_925":11236,"_2218":2369,"_3636":11237,"_2370":11238},"c0811b9f-4285-45e0-9073-f252c2ccfcde",{"_3638":574},[],{"_925":11240,"_2218":2369,"_3636":11241,"_2370":11242},"8ff250ac-a674-44b2-8beb-7a0b59f030f5",{"_3638":574},[11243,11245,11248],{"_2378":11244,"_2218":2378},"셋째, ",{"_2378":11246,"_2218":2378,"_2405":11247},"지역 제한",{"_2473":2408},{"_2378":11249,"_2218":2378},"입니다. 현재 유럽 연합 지역에서는 규제 준수 문제로 출시가 약간 지연되어 7월 중순 이후에나 적용될 예정이라고 하니, 해외에서 작업하시는 분들은 참고하시면 좋겠습니다.",{"_925":11251,"_2218":2369,"_3636":11252,"_2370":11253},"d6f23262-3d00-410b-a57d-63d06267709c",{"_3638":574},[],{"_925":11255,"_2218":2369,"_3636":11256,"_2370":11257},"990ec216-0ab4-4f48-a5d0-8c5f2f7b9779",{"_3638":574},[11258,11260,11263],{"_2378":11259,"_2218":2378},"새로운 모델의 강점을 살려 복잡한 프로젝트 구조를 빠르게 파악하고 싶다면, 아래와 같은 가벼운 규칙 파일을 ",{"_2378":11261,"_2218":2378,"_2405":11262},".cursor/rules/*.mdc",{"_2407":2408},{"_2378":11264,"_2218":2378}," 파일로 만들어서 사용해 보시는 것을 추천해 드립니다. 256k에 달하는 넓은 맥락을 훨씬 지능적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.",{"_925":11266,"_2218":2369,"_3636":11267,"_2370":11268},"5369ebb5-dba7-4f5a-994c-3f17e1e00d37",{"_3638":574},[],{"_925":11270,"_2407":11271,"_2218":2407,"_608":1720},"0ff806a2-c3d0-4485-b3cd-8e27cd660d1c","---\ndescription: 저장소 구조 분석과 변경 영향 검토가 필요한 작업에 적용\nglobs:\nalwaysApply: false\n---\n\n- 답변하기 전에 작업과 관련된 파일과 의존 관계를 먼저 확인한다.\n- 변경이 다른 모듈에 미칠 영향을 함께 검토한다.\n- 전체 저장소를 무조건 읽지 말고 필요한 파일부터 단계적으로 탐색한다.\n- 가능한 경우 실행 가능한 최소 코드와 검증 방법을 함께 제시한다.",{"_925":11273,"_2218":2369,"_3636":11274,"_2370":11275},"3074813e-e8c9-4b96-a589-5afc54f2a9e3",{"_3638":574},[],{"_925":11277,"_2218":2369,"_3636":11278,"_2370":11279},"5a7edbef-cd6a-4603-8270-b63a9df4209a",{"_3638":574},[11280],{"_2378":11281,"_2218":2378},"새로 바뀐 First-Party Models 목록에서 Grok 4.5를 선택하기만 하면 바로 사용해 볼 수 있으니 오늘 작업하실 때 꼭 한번 적용해 보세요. 생각보다 응답 품질과 맥락 이해도가 아주 훌륭해서 개발 생산성이 꽤 올라가는 느낌을 받으실 수 있을 겁니다 ㅎㅎ",{"_925":11283,"_2218":2369,"_3636":11284,"_2370":11285},"fbf940a0-e6aa-4591-b61c-96db1c34fd7f",{"_3638":574},[],"Cursor를 쓰시는 분들이라면 정말 반가운 소식이 있네요! 지난 7월 8일, SpaceXAI와 Cursor가 공동 개발한 **Grok 4.5**가 정식 출시되어 바로 사용해 볼 수 있게 되었습니다. 이번 모델은 실제 개발자들의 편집 이력과 상호작용 데이터인 수조 개의 토큰을 활용해 처음부터 코딩에 최적화하여 훈련된 1.5조 매개변수 규모의 MoE 모델이라고 합니다.\n\n가장 마음에 드는 점은 이 기능이 Cursor 내부에서 'First-Party Models' 풀(기존 Auto 및 Composer 풀)에 통합되었다는 부분입니다. 덕분에 별도의 외부 API 키를 연동하거나 추가 비용을 내지 않고 기본 요금제 한도 내에서 편하게 사용할 수 있습니다. 게다가 출시 기념으로 오는 7월 15일까지 Grok 4.5의 사용 한도를 두 배로 늘려주는 혜택을 제공하고 있으니, 지금이 마음껏 테스트해 보기 가장 좋은 타이밍인 것 같습니다 ㅎㅎ\n(다만 요금제별 포함량을 소진하면 추가 사용이 제한되거나 on-demand 요금이 적용될 수 있습니다.)\n\n이 기능을 실무에 적용하실 때 기억해 두시면 좋은 핵심 포인트 세 가지만 짚어 드릴게요.\n\n첫째, **컨텍스트 창 크기**입니다. API 직접 호출 시에는 최대 50만 토큰까지 지원하지만, 현재 Cursor IDE 내부에서는 안정성을 위해 256k 토큰으로 제한되어 작동합니다. 그래도 대규모 코드베이스를 통째로 올리고 작업하기에는 충분히 넉넉한 크기입니다.\n\n둘째, **개인정보 보호 설정**입니다. 만약 본인의 코드가 모델 학습에 활용되는 것을 원치 않으신다면, Cursor 설정에서 **Privacy Mode**가 켜져 있는지 반드시 확인해 보세요. 프라이버시 모드가 활성화되어 있다면 SpaceXAI 측에서 학습 데이터로 사용하지 않습니다.\n\n셋째, **지역 제한**입니다. 현재 유럽 연합 지역에서는 규제 준수 문제로 출시가 약간 지연되어 7월 중순 이후에나 적용될 예정이라고 하니, 해외에서 작업하시는 분들은 참고하시면 좋겠습니다.\n\n새로운 모델의 강점을 살려 복잡한 프로젝트 구조를 빠르게 파악하고 싶다면, 아래와 같은 가벼운 규칙 파일을 `.cursor/rules/\\*.mdc` 파일로 만들어서 사용해 보시는 것을 추천해 드립니다. 256k에 달하는 넓은 맥락을 훨씬 지능적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.\n\n```md\n---\ndescription: 저장소 구조 분석과 변경 영향 검토가 필요한 작업에 적용\nglobs:\nalwaysApply: false\n---\n\n- 답변하기 전에 작업과 관련된 파일과 의존 관계를 먼저 확인한다.\n- 변경이 다른 모듈에 미칠 영향을 함께 검토한다.\n- 전체 저장소를 무조건 읽지 말고 필요한 파일부터 단계적으로 탐색한다.\n- 가능한 경우 실행 가능한 최소 코드와 검증 방법을 함께 제시한다.\n```\n\n새로 바뀐 First-Party Models 목록에서 Grok 4.5를 선택하기만 하면 바로 사용해 볼 수 있으니 오늘 작업하실 때 꼭 한번 적용해 보세요. 생각보다 응답 품질과 맥락 이해도가 아주 훌륭해서 개발 생산성이 꽤 올라가는 느낌을 받으실 수 있을 겁니다 ㅎㅎ","a2c5c4406409844caa83abb57089d82479e4b197b01f07dc6c8572429ead549c",18,"2026-07-12T10:29:36.053Z","2026-07-12T21:35:21.444Z",[],[11293],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":11295,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":11296,"_1682":-5,"_9":11304,"_2246":11305,"_2241":11306,"_2251":11307,"_2253":-5,"_700":11308,"_1679":11309,"_327":11313,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":11314,"_1793":11315,"_2280":11316,"_2282":11317,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":11318,"_1119":11328,"_2328":11341,"_2355":11363,"_2722":11663,"_261":11664},"cmrhcneln014210qfoxped8mu",{"_1595":1596,"_209":11297,"_2225":11298,"_2230":11301,"_2234":2235},1771,{"_1685":11299,"_1686":1698,"_1596":11300,"_2229":1698},291,1480,{"_1685":11302,"_1686":1698,"_1596":11303,"_2229":1698},0.16431394692264256,0.8356860530773574,"MCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기","MCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기 우리가 매일 쓰는 인공지능은 똑똑하지만, 정작 내 컴퓨터 안의 파일이나 실시간 인터넷 정보에는 어둡습니다. 매번 텍스트를 직접 복사해서 붙여넣거나 최신 데이터를 따로 긁어다 줘야 하는 번거로움이 있었죠. 하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년에 공개하고 현재는 Linux 파운데이션 산하 오픈…","MCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기\n\nMCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기\n\n우리가 매일 쓰는 인공지능은 똑똑하지만, 정작 내 컴퓨터 안의 파일이나 실시간 인터넷 정보에는 어둡습니다. 매번 텍스트를 직접 복사해서 붙여넣거나 최신 데이터를 따로 긁어다 줘야 하는 번거로움이 있었죠.\n\n하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년에 공개하고 현재는 Linux 파운데이션 산하 오픈소스 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 덕분입니다.\n\n이 기술이 과연 무엇인지, 그리고 어떻게 단 5분 만에 내 AI 비서에게 컴퓨터 내부를 탐색하고 인터넷을 검색하는 강력한 능력을 쥐여줄 수 있는지 아주 쉽게 설명해 드릴게요.\n\nMCP가 도대체 무엇일까요? 쉽게 풀어보는 AI의 'USB 포트'\n\n예전에는 컴퓨터에 프린터나 마우스, 키보드를 연결하려면 제각각 다른 모양의 전선과 전용 설치 프로그램이 필요했습니다. 하지만 요즘은 동그란 USB-C 포트 하나만 있으면 어떤 기기든 꽂아서 바로 쓸 수 있죠. MCP는 바로 인공지능 세상의 USB-C 포트와 같습니다.\n\n그동안은 클로드 데스크톱이나 커서 같은 AI 도구에 외부 기능을 더하려면 매번 복잡한 전용 플러그인을 개발해야 했습니다. 이제는 표준 규격인 MCP라는 가상의 포트에 원하는 도구만 연결하면 끝납니다. AI가 알아서 내 컴퓨터의 파일을 읽고, 인터넷을 검색하고, 데이터를 직접 다룰 수 있게 됩니다.\n(상황에 따라 인증과 접근 권한 설정이 필요할 수 있습니다)\n\n지금 당장 써봐야 할 추천 MCP 도구 세 가지\n\n처음 MCP를 시작할 때 어떤 도구부터 연결해야 할지 고민된다면, 가장 검증되고 유용한 대표 도구 세 가지만 기억하세요. 복잡한 개발 지식 없이도 일상의 생산성을 몇 배는 끌어올릴 수 있습니다.\n\n첫 번째는 실시간 인터넷 검색을 도와주는 브레이브 검색(Brave Search)입니다. 이 도구를 연결하면 AI가 가진 지식의 한계를 넘어 최신 뉴스나 공식 문서의 정보를 바로 찾아옵니다. 매월 1,000회까지 무료 검색 기회를 제공하므로 개인용으로 쓰기에 차고 넘칩니다.\n\n두 번째는 내 컴퓨터 안의 파일을 읽고 쓰는 로컬 파일시스템(Filesystem)입니다. 보안이 걱정될 수 있지만, 내가 설정 파일에 명시한 특정 폴더에만 AI가 접근할 수 있도록 확실하게 통제(whitelist)하므로 안심하고 쓸 수 있습니다. 텍스트 파일을 읽고 정리하거나, 클라이언트가 해당 형식을 지원하는 경우 PDF 등의 문서를 분석하는 데 활용할 수 있습니다.\n\n마지막은 코드와 프로젝트를 관리하는 깃허브(GitHub)입니다. AI 비서에게 직접 코드 저장소를 훑어보게 하거나, 밀려 있는 이슈를 파악하고 정리하라고 지시할 수 있습니다. 번거롭게 웹 브라우저를 켜서 깃허브 페이지를 일일이 오가지 않아도 대화만으로 가벼운 협업과 코드 관리가 가능해집니다.\n\n5분 만에 끝내는 클로드 데스크톱 도구 연결법\n\n클로드 데스크톱에 새로운 도구를 연결하는 방법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 단 하나의 설정 파일에 몇 줄의 설정 값만 적어주면 되거든요.\n\n먼저 설정을 입력할 설정 파일을 찾아야 합니다. Mac 사용자라면 사용자 홈 디렉토리의 ~/Library/Application Support/Claude/ 경로에서, Windows 사용자라면 파일 탐색기 주소창에 %APPDATA%\\Claude\\를 입력하고 이동하면 claude_desktop_config.json 파일을 찾을 수 있습니다.\n\n이 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고 아래와 같이 내 컴퓨터의 특정 작업 폴더만 연결하는 설정을 추가해 보세요. 사용에는 node.js와 npx 설치가 필요합니다.\n\nMac 또는 Linux 환경의 경우 다음과 같이 설정합니다.\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/Desktop/workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n\nWindows 환경의 경우 다음과 같이 cmd 설정으로 추가하면 됩니다.\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"cmd\",\n \"args\": [\n \"/c\",\n \"npx\",\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"C:\\\\Users\\\\username\\\\Desktop\\\\workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n\n여기서 가장 큰 장점은 확실한 보안입니다. AI는 오직 여러분이 설정 파일의 인자값에 적어둔 폴더 경로만 들여다볼 수 있으며, 컴퓨터의 다른 개인 파일이나 중요한 시스템 영역에는 마음대로 접근하지 못하도록 할 수 있습니다.\n\n설정을 저장한 뒤 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료했다가 다시 켜보세요. 대화창 오른쪽 아래에 새로운 도구 연결을 뜻하는 아이콘이 활성화되었다면, 이제 AI가 약속된 폴더의 파일을 직접 읽고 쓰며 문서 정리를 도와줄 준비가 끝난 것입니다.\n\n채팅을 넘어 '행동'하는 AI 에이전트 시작하기\n\n이제 AI는 단순히 묻는 말에 대답만 하는 똑똑한 비서가 아닙니다. 직접 실시간 인터넷을 검색하고 내 컴퓨터 안의 파일들을 다루며 필요한 작업을 척척 수행하는 행동형 에이전트로 진화하고 있죠.\n\n그 진화를 내 일상에 직접 적용하는 가장 확실한 방법이 바로 MCP입니다. 오늘 살펴본 브레이브 검색이나 파일시스템 연결처럼 아주 작은 도구부터 하나씩 내 환경에 꽂아보세요.\n\n단 몇 줄의 설정만으로도 내 컴퓨터의 AI 비서가 완전히 새롭게 보일 것입니다. 직접 경험해보고 나만의 편리한 업무 파트너를 직접 완성해 보세요!","cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k",[6832],[2763,11310,10123,1666,11311,11312],"model-context-protocol","ai-workflows","ai-tools",[],"2026-07-12T07:49:18.276Z","2026-07-12T05:25:05.579Z","2026-07-12T08:23:15.507Z","2026-07-12T08:23:06.600Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":11319},{"_1694":11320},{"_1696":11321,"_1701":1702,"_1703":11322,"_1713":11323,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":11324,"_1720":11325,"_1725":11326,"_1730":11327},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":11329,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":11332},{"_616":11330,"_11":11331},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":11333},{"_1696":11334,"_1701":1702,"_1703":11335,"_1713":11336,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":11337,"_1720":11338,"_1725":11339,"_1730":11340},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":11342},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":11343,"_1752":-5,"_1735":11349,"_1754":11350},{"_1705":11344,"_1707":11345,"_1744":11346,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":11347,"_1749":2337,"_1711":11348},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/41d4ab3a-6585-4a51-93c5-b8ef4901e5c4.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/41d4ab3a-6585-4a51-93c5-b8ef4901e5c4.jpg",503700,"L9EpTg~W0N9a-:D*4:-p5IM|ROxa","#486888","2026-07-12T05:36:00.610Z",{"_1756":11351,"_1764":11355,"_1771":11359,"_1778":-5},{"_1705":11352,"_1707":11353,"_1744":11354,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/large.webp",36182,{"_1705":11356,"_1707":11357,"_1744":11358,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/small.webp",9618,{"_1705":11360,"_1707":11361,"_1744":11362,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k/medium.webp",20892,{"_925":11364,"_2358":11295,"_2359":11365,"_2616":-5,"_2713":11659,"_2715":11660,"_2717":10091,"_2719":1698,"_1793":11661,"_2280":11662,"_2287":-5},"cmrhcnelr014310qfhu2qrhji",{"_893":11366,"_1701":1702},[11367,11370,11374,11379,11383,11389,11393,11399,11403,11409,11413,11419,11423,11429,11433,11439,11445,11449,11455,11459,11465,11469,11480,11484,11495,11499,11510,11514,11520,11524,11530,11534,11554,11558,11564,11568,11574,11577,11581,11592,11595,11599,11605,11609,11615,11619,11625,11629,11635,11639,11645,11649,11655],{"_925":11368,"_2364":11304,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":11369,"_2366":11307},"dabebf69-2967-49d9-a7ad-1bed8f1664df",{"_3638":574},{"_925":11371,"_2218":2369,"_3636":11372,"_2370":11373},"d29537db-1694-466f-be91-acf5d2ea47ca",{"_3638":574},[],{"_925":11375,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":11376,"_2370":11377},"19d77623-de6b-48d1-bd65-e4083f7d4a8e",{"_3638":574},[11378],{"_2378":11304,"_2218":2378},{"_925":11380,"_2218":2369,"_3636":11381,"_2370":11382},"2fdbc134-98d1-4a05-b744-32fc2907b821",{"_3638":574},[],{"_925":11384,"_2218":2369,"_3636":11385,"_2370":11386},"11236afb-2312-4da7-aab2-0d1d456c61ba",{"_3638":574},[11387],{"_2378":11388,"_2218":2378},"우리가 매일 쓰는 인공지능은 똑똑하지만, 정작 내 컴퓨터 안의 파일이나 실시간 인터넷 정보에는 어둡습니다. 매번 텍스트를 직접 복사해서 붙여넣거나 최신 데이터를 따로 긁어다 줘야 하는 번거로움이 있었죠.",{"_925":11390,"_2218":2369,"_3636":11391,"_2370":11392},"773979b1-d239-4088-97ae-f701408a9eb8",{"_3638":574},[],{"_925":11394,"_2218":2369,"_3636":11395,"_2370":11396},"ac0985bf-9cf6-4164-9d9b-4817f7ff6e1c",{"_3638":574},[11397],{"_2378":11398,"_2218":2378},"하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년에 공개하고 현재는 Linux 파운데이션 산하 오픈소스 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 덕분입니다.",{"_925":11400,"_2218":2369,"_3636":11401,"_2370":11402},"56b99d74-d4a9-48fd-a4b5-5e0aeb048c53",{"_3638":574},[],{"_925":11404,"_2218":2369,"_3636":11405,"_2370":11406},"d7702f57-87cc-42d7-a563-aa670ceefa7e",{"_3638":574},[11407],{"_2378":11408,"_2218":2378},"이 기술이 과연 무엇인지, 그리고 어떻게 단 5분 만에 내 AI 비서에게 컴퓨터 내부를 탐색하고 인터넷을 검색하는 강력한 능력을 쥐여줄 수 있는지 아주 쉽게 설명해 드릴게요.",{"_925":11410,"_2218":2369,"_3636":11411,"_2370":11412},"5512f2bd-7f84-4864-9dc9-557ca00177d6",{"_3638":574},[],{"_925":11414,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":11415,"_2370":11416},"ec542cac-d11d-4984-9f62-131b55ece8bb",{"_3638":574},[11417],{"_2378":11418,"_2218":2378},"MCP가 도대체 무엇일까요? 쉽게 풀어보는 AI의 'USB 포트'",{"_925":11420,"_2218":2369,"_3636":11421,"_2370":11422},"053a1d4a-5f8a-4e9c-ad3c-36913abe4c77",{"_3638":574},[],{"_925":11424,"_2218":2369,"_3636":11425,"_2370":11426},"a39fc0a8-3348-45e8-ac32-84b6a02f13f2",{"_3638":574},[11427],{"_2378":11428,"_2218":2378},"예전에는 컴퓨터에 프린터나 마우스, 키보드를 연결하려면 제각각 다른 모양의 전선과 전용 설치 프로그램이 필요했습니다. 하지만 요즘은 동그란 USB-C 포트 하나만 있으면 어떤 기기든 꽂아서 바로 쓸 수 있죠. MCP는 바로 인공지능 세상의 USB-C 포트와 같습니다.",{"_925":11430,"_2218":2369,"_3636":11431,"_2370":11432},"0825ef5a-ea3e-4a07-90e1-fe16869e08fa",{"_3638":574},[],{"_925":11434,"_2218":2369,"_3636":11435,"_2370":11436},"6e9fc6af-5204-4f45-b0b1-961d6975b106",{"_3638":574},[11437],{"_2378":11438,"_2218":2378},"그동안은 클로드 데스크톱이나 커서 같은 AI 도구에 외부 기능을 더하려면 매번 복잡한 전용 플러그인을 개발해야 했습니다. 이제는 표준 규격인 MCP라는 가상의 포트에 원하는 도구만 연결하면 끝납니다. AI가 알아서 내 컴퓨터의 파일을 읽고, 인터넷을 검색하고, 데이터를 직접 다룰 수 있게 됩니다.",{"_925":11440,"_2218":2369,"_3636":11441,"_2370":11442},"f65efde3-7698-4471-90ac-8c2c4f80cc79",{"_3638":574},[11443],{"_2378":11444,"_2218":2378},"(상황에 따라 인증과 접근 권한 설정이 필요할 수 있습니다)",{"_925":11446,"_2218":2369,"_3636":11447,"_2370":11448},"e336c5b7-c8b6-43b3-b9f1-31eba338101b",{"_3638":574},[],{"_925":11450,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":11451,"_2370":11452},"56ff9b45-ebe4-4895-a48d-2cd2676a61f2",{"_3638":574},[11453],{"_2378":11454,"_2218":2378},"지금 당장 써봐야 할 추천 MCP 도구 세 가지",{"_925":11456,"_2218":2369,"_3636":11457,"_2370":11458},"e7f2fc25-0b85-416a-8f18-a061d56f4e9d",{"_3638":574},[],{"_925":11460,"_2218":2369,"_3636":11461,"_2370":11462},"9b8be41f-884a-4ff0-a70d-b4146959d490",{"_3638":574},[11463],{"_2378":11464,"_2218":2378},"처음 MCP를 시작할 때 어떤 도구부터 연결해야 할지 고민된다면, 가장 검증되고 유용한 대표 도구 세 가지만 기억하세요. 복잡한 개발 지식 없이도 일상의 생산성을 몇 배는 끌어올릴 수 있습니다.",{"_925":11466,"_2218":2369,"_3636":11467,"_2370":11468},"7d8be956-a942-4636-b185-abffa07845b7",{"_3638":574},[],{"_925":11470,"_2218":2369,"_3636":11471,"_2370":11472},"61abf0d9-16ed-4a2a-b262-1f2dfc4d8dc4",{"_3638":574},[11473,11475,11478],{"_2378":11474,"_2218":2378},"첫 번째는 실시간 인터넷 검색을 도와주는 ",{"_2378":11476,"_2218":2378,"_2405":11477},"브레이브 검색(Brave Search)",{"_2473":2408},{"_2378":11479,"_2218":2378},"입니다. 이 도구를 연결하면 AI가 가진 지식의 한계를 넘어 최신 뉴스나 공식 문서의 정보를 바로 찾아옵니다. 매월 1,000회까지 무료 검색 기회를 제공하므로 개인용으로 쓰기에 차고 넘칩니다.",{"_925":11481,"_2218":2369,"_3636":11482,"_2370":11483},"2e2df363-0f98-4334-b997-d7f64e1de754",{"_3638":574},[],{"_925":11485,"_2218":2369,"_3636":11486,"_2370":11487},"66e75609-a98a-4fe6-ba4d-7e87f3d908c8",{"_3638":574},[11488,11490,11493],{"_2378":11489,"_2218":2378},"두 번째는 내 컴퓨터 안의 파일을 읽고 쓰는 ",{"_2378":11491,"_2218":2378,"_2405":11492},"로컬 파일시스템(Filesystem)",{"_2473":2408},{"_2378":11494,"_2218":2378},"입니다. 보안이 걱정될 수 있지만, 내가 설정 파일에 명시한 특정 폴더에만 AI가 접근할 수 있도록 확실하게 통제(whitelist)하므로 안심하고 쓸 수 있습니다. 텍스트 파일을 읽고 정리하거나, 클라이언트가 해당 형식을 지원하는 경우 PDF 등의 문서를 분석하는 데 활용할 수 있습니다.",{"_925":11496,"_2218":2369,"_3636":11497,"_2370":11498},"24faa697-5f29-4227-a227-e4e0249bd1b6",{"_3638":574},[],{"_925":11500,"_2218":2369,"_3636":11501,"_2370":11502},"613d0fc0-9eb0-4625-8abc-73447dd8e1ec",{"_3638":574},[11503,11505,11508],{"_2378":11504,"_2218":2378},"마지막은 코드와 프로젝트를 관리하는 ",{"_2378":11506,"_2218":2378,"_2405":11507},"깃허브(GitHub)",{"_2473":2408},{"_2378":11509,"_2218":2378},"입니다. AI 비서에게 직접 코드 저장소를 훑어보게 하거나, 밀려 있는 이슈를 파악하고 정리하라고 지시할 수 있습니다. 번거롭게 웹 브라우저를 켜서 깃허브 페이지를 일일이 오가지 않아도 대화만으로 가벼운 협업과 코드 관리가 가능해집니다.",{"_925":11511,"_2218":2369,"_3636":11512,"_2370":11513},"6bb43a6f-e855-4d0c-a512-e519a6da279b",{"_3638":574},[],{"_925":11515,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":11516,"_2370":11517},"1241c611-829d-4f86-b22c-890348a1e7d0",{"_3638":574},[11518],{"_2378":11519,"_2218":2378},"5분 만에 끝내는 클로드 데스크톱 도구 연결법",{"_925":11521,"_2218":2369,"_3636":11522,"_2370":11523},"0419d635-c645-4bcb-8d4f-9f57865d8f20",{"_3638":574},[],{"_925":11525,"_2218":2369,"_3636":11526,"_2370":11527},"5105f50d-c8bd-4b65-86fb-5c1c9d8ada25",{"_3638":574},[11528],{"_2378":11529,"_2218":2378},"클로드 데스크톱에 새로운 도구를 연결하는 방법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 단 하나의 설정 파일에 몇 줄의 설정 값만 적어주면 되거든요.",{"_925":11531,"_2218":2369,"_3636":11532,"_2370":11533},"7b170df2-6348-4012-99e2-94ca3b4c881b",{"_3638":574},[],{"_925":11535,"_2218":2369,"_3636":11536,"_2370":11537},"2214b6cc-2417-4ea0-aa00-9fa27f2f559d",{"_3638":574},[11538,11540,11543,11545,11548,11550,11552],{"_2378":11539,"_2218":2378},"먼저 설정을 입력할 설정 파일을 찾아야 합니다. 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AI는 오직 여러분이 설정 파일의 인자값에 적어둔 폴더 경로만 들여다볼 수 있으며, 컴퓨터의 다른 개인 파일이나 중요한 시스템 영역에는 마음대로 접근하지 못하도록 할 수 있습니다.",{"_925":11606,"_2218":2369,"_3636":11607,"_2370":11608},"abae4466-1f1c-4d01-8823-54baca1bd523",{"_3638":574},[],{"_925":11610,"_2218":2369,"_3636":11611,"_2370":11612},"98a6ad4a-91d2-4c83-8fc2-fe7570491db9",{"_3638":574},[11613],{"_2378":11614,"_2218":2378},"설정을 저장한 뒤 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료했다가 다시 켜보세요. 대화창 오른쪽 아래에 새로운 도구 연결을 뜻하는 아이콘이 활성화되었다면, 이제 AI가 약속된 폴더의 파일을 직접 읽고 쓰며 문서 정리를 도와줄 준비가 끝난 것입니다.",{"_925":11616,"_2218":2369,"_3636":11617,"_2370":11618},"2b45792a-a967-4730-8454-916a0493785c",{"_3638":574},[],{"_925":11620,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":11621,"_2370":11622},"772dce32-ee32-4fc8-bcd5-522c348939b2",{"_3638":574},[11623],{"_2378":11624,"_2218":2378},"채팅을 넘어 '행동'하는 AI 에이전트 시작하기",{"_925":11626,"_2218":2369,"_3636":11627,"_2370":11628},"ae6912cd-c096-4f00-9062-0a1b4c2b883f",{"_3638":574},[],{"_925":11630,"_2218":2369,"_3636":11631,"_2370":11632},"6f51fce9-8def-4197-81f7-b7f8d5677602",{"_3638":574},[11633],{"_2378":11634,"_2218":2378},"이제 AI는 단순히 묻는 말에 대답만 하는 똑똑한 비서가 아닙니다. 직접 실시간 인터넷을 검색하고 내 컴퓨터 안의 파일들을 다루며 필요한 작업을 척척 수행하는 행동형 에이전트로 진화하고 있죠.",{"_925":11636,"_2218":2369,"_3636":11637,"_2370":11638},"51fe9659-f46f-4306-a76a-633887efb073",{"_3638":574},[],{"_925":11640,"_2218":2369,"_3636":11641,"_2370":11642},"bf92244f-f70f-45ab-939a-c8f04e155aa7",{"_3638":574},[11643],{"_2378":11644,"_2218":2378},"그 진화를 내 일상에 직접 적용하는 가장 확실한 방법이 바로 MCP입니다. 오늘 살펴본 브레이브 검색이나 파일시스템 연결처럼 아주 작은 도구부터 하나씩 내 환경에 꽂아보세요.",{"_925":11646,"_2218":2369,"_3636":11647,"_2370":11648},"e4b8f216-dfbb-4d3d-8b35-a3f119102226",{"_3638":574},[],{"_925":11650,"_2218":2369,"_3636":11651,"_2370":11652},"09129935-a5e4-420f-af46-e15a3d6d0955",{"_3638":574},[11653],{"_2378":11654,"_2218":2378},"단 몇 줄의 설정만으로도 내 컴퓨터의 AI 비서가 완전히 새롭게 보일 것입니다. 직접 경험해보고 나만의 편리한 업무 파트너를 직접 완성해 보세요!",{"_925":11656,"_2218":2369,"_3636":11657,"_2370":11658},"37a1ca64-559d-44d5-b787-080ca93534b6",{"_3638":574},[],"![MCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기](file:cmrhd1fkk014610qf4p4vhx5k)\n\n# MCP 초보 가이드 — 5분 만에 AI와 컴퓨터 도구 연결하기\n\n우리가 매일 쓰는 인공지능은 똑똑하지만, 정작 내 컴퓨터 안의 파일이나 실시간 인터넷 정보에는 어둡습니다. 매번 텍스트를 직접 복사해서 붙여넣거나 최신 데이터를 따로 긁어다 줘야 하는 번거로움이 있었죠.\n\n하지만 이제는 그럴 필요가 없습니다. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년에 공개하고 현재는 Linux 파운데이션 산하 오픈소스 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 덕분입니다.\n\n이 기술이 과연 무엇인지, 그리고 어떻게 단 5분 만에 내 AI 비서에게 컴퓨터 내부를 탐색하고 인터넷을 검색하는 강력한 능력을 쥐여줄 수 있는지 아주 쉽게 설명해 드릴게요.\n\n## MCP가 도대체 무엇일까요? 쉽게 풀어보는 AI의 'USB 포트'\n\n예전에는 컴퓨터에 프린터나 마우스, 키보드를 연결하려면 제각각 다른 모양의 전선과 전용 설치 프로그램이 필요했습니다. 하지만 요즘은 동그란 USB-C 포트 하나만 있으면 어떤 기기든 꽂아서 바로 쓸 수 있죠. MCP는 바로 인공지능 세상의 USB-C 포트와 같습니다.\n\n그동안은 클로드 데스크톱이나 커서 같은 AI 도구에 외부 기능을 더하려면 매번 복잡한 전용 플러그인을 개발해야 했습니다. 이제는 표준 규격인 MCP라는 가상의 포트에 원하는 도구만 연결하면 끝납니다. AI가 알아서 내 컴퓨터의 파일을 읽고, 인터넷을 검색하고, 데이터를 직접 다룰 수 있게 됩니다.\n\n(상황에 따라 인증과 접근 권한 설정이 필요할 수 있습니다)\n\n## 지금 당장 써봐야 할 추천 MCP 도구 세 가지\n\n처음 MCP를 시작할 때 어떤 도구부터 연결해야 할지 고민된다면, 가장 검증되고 유용한 대표 도구 세 가지만 기억하세요. 복잡한 개발 지식 없이도 일상의 생산성을 몇 배는 끌어올릴 수 있습니다.\n\n첫 번째는 실시간 인터넷 검색을 도와주는 **브레이브 검색(Brave Search)**입니다. 이 도구를 연결하면 AI가 가진 지식의 한계를 넘어 최신 뉴스나 공식 문서의 정보를 바로 찾아옵니다. 매월 1,000회까지 무료 검색 기회를 제공하므로 개인용으로 쓰기에 차고 넘칩니다.\n\n두 번째는 내 컴퓨터 안의 파일을 읽고 쓰는 **로컬 파일시스템(Filesystem)**입니다. 보안이 걱정될 수 있지만, 내가 설정 파일에 명시한 특정 폴더에만 AI가 접근할 수 있도록 확실하게 통제(whitelist)하므로 안심하고 쓸 수 있습니다. 텍스트 파일을 읽고 정리하거나, 클라이언트가 해당 형식을 지원하는 경우 PDF 등의 문서를 분석하는 데 활용할 수 있습니다.\n\n마지막은 코드와 프로젝트를 관리하는 **깃허브(GitHub)**입니다. AI 비서에게 직접 코드 저장소를 훑어보게 하거나, 밀려 있는 이슈를 파악하고 정리하라고 지시할 수 있습니다. 번거롭게 웹 브라우저를 켜서 깃허브 페이지를 일일이 오가지 않아도 대화만으로 가벼운 협업과 코드 관리가 가능해집니다.\n\n## 5분 만에 끝내는 클로드 데스크톱 도구 연결법\n\n클로드 데스크톱에 새로운 도구를 연결하는 방법은 생각보다 훨씬 간단합니다. 단 하나의 설정 파일에 몇 줄의 설정 값만 적어주면 되거든요.\n\n먼저 설정을 입력할 설정 파일을 찾아야 합니다. Mac 사용자라면 사용자 홈 디렉토리의 `~/Library/Application Support/Claude/` 경로에서, Windows 사용자라면 파일 탐색기 주소창에 `%APPDATA%\\\\Claude\\\\`를 입력하고 이동하면 `claude\\_desktop\\_config.json` 파일을 찾을 수 있습니다.\n\n이 파일을 메모장이나 텍스트 편집기로 열고 아래와 같이 내 컴퓨터의 특정 작업 폴더만 연결하는 설정을 추가해 보세요. 사용에는 node.js와 npx 설치가 필요합니다.\n\nMac 또는 Linux 환경의 경우 다음과 같이 설정합니다.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"/Users/username/Desktop/workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n```\n\nWindows 환경의 경우 다음과 같이 `cmd` 설정으로 추가하면 됩니다.\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"filesystem\": {\n \"command\": \"cmd\",\n \"args\": [\n \"/c\",\n \"npx\",\n \"-y\",\n \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n \"C:\\\\Users\\\\username\\\\Desktop\\\\workspace\"\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n여기서 가장 큰 장점은 확실한 보안입니다. AI는 오직 여러분이 설정 파일의 인자값에 적어둔 폴더 경로만 들여다볼 수 있으며, 컴퓨터의 다른 개인 파일이나 중요한 시스템 영역에는 마음대로 접근하지 못하도록 할 수 있습니다.\n\n설정을 저장한 뒤 클로드 데스크톱 앱을 완전히 종료했다가 다시 켜보세요. 대화창 오른쪽 아래에 새로운 도구 연결을 뜻하는 아이콘이 활성화되었다면, 이제 AI가 약속된 폴더의 파일을 직접 읽고 쓰며 문서 정리를 도와줄 준비가 끝난 것입니다.\n\n## 채팅을 넘어 '행동'하는 AI 에이전트 시작하기\n\n이제 AI는 단순히 묻는 말에 대답만 하는 똑똑한 비서가 아닙니다. 직접 실시간 인터넷을 검색하고 내 컴퓨터 안의 파일들을 다루며 필요한 작업을 척척 수행하는 행동형 에이전트로 진화하고 있죠.\n\n그 진화를 내 일상에 직접 적용하는 가장 확실한 방법이 바로 MCP입니다. 오늘 살펴본 브레이브 검색이나 파일시스템 연결처럼 아주 작은 도구부터 하나씩 내 환경에 꽂아보세요.\n\n단 몇 줄의 설정만으로도 내 컴퓨터의 AI 비서가 완전히 새롭게 보일 것입니다. 직접 경험해보고 나만의 편리한 업무 파트너를 직접 완성해 보세요!","66ad32d6260ffb2c96eb44a533fc7353e74436be04602b8abc85c626610b8d8b","2026-07-12T05:25:05.583Z","2026-07-12T08:23:06.590Z",[],[11665],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":11667,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":11668,"_1682":11675,"_9":11679,"_2246":11687,"_2241":11683,"_2251":11688,"_2253":-5,"_700":11689,"_1679":11690,"_327":11695,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1868,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":11696,"_1793":11697,"_2280":11698,"_2282":-5,"_2283":11699,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":11700,"_1119":11710,"_2328":11723,"_2355":11745,"_2722":12047,"_261":12048},"cmrh0q9og00xa10qfppw9vk82",{"_1595":1596,"_209":11669,"_2225":11670,"_2230":11672,"_2234":2235},2471,{"_1685":11671,"_1686":1698,"_1596":5459,"_2229":1698},300,{"_1685":11673,"_1686":1698,"_1596":11674,"_2229":1698},0.12140833670578713,0.8785916632942129,{"_9":11676,"_2241":11680,"_2246":11684},{"_1685":11677,"_1686":11678,"_1596":11679},"GPT-5.6 Sol vs. Claude Fable 5: A Guide to Choosing Models While Saving Development Costs","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 開発コストを抑えるモデル選択ガイド","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드",{"_1685":11681,"_1686":11682,"_1596":11683},"GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드\n\nGPT-5.6 Sol vs. Claude Fable 5: A Guide to Choosing Models While Saving Development Costs\n\nEvery time a new AI model launches, it's exciting—but seeing the monthly API bill can be a wake-up call. Recent heavy hitters like OpenAI's GPT-5.6 Sol, Anthropic's Claude Fable 5, and the viral Cursor-integrated Grok 4.5 all offer overwhelming performance, but we are still left with the same realistic concerns: the actual cost and response latency when applied to production services. In this post, we break down the API cost structures and hidden latency data for these three models to provide a practical selection guide tailored to your situation and budget.\n\n1. Basic API Pricing at a Glance: $5 vs. $10\n\nAPI costs are the first reality check when building or developing your own services. Comparing the base API rates per 1 million tokens for these flagship models reveals each company's clear strategy.\n\nFirst, OpenAI's GPT-5.6 Sol launched at $5 per 1M tokens for input and $30 for output, offering significant price competitiveness compared to the previous generation. In contrast, Anthropic's Claude Fable 5 is priced at $10 for input and $50 for output. This means it comes with a price tag exactly twice as expensive as GPT-5.6 Sol based on input costs.\n\nHowever, the real surprise in terms of cost-effectiveness is Grok 4.5. It hit the market with an overwhelming price of $2 for input and $6 for output. Looking solely at base call rates, Grok 4.5 is unrivaled, followed by GPT-5.6 Sol and Claude Fable 5.\n\n2. The Hidden Details of Prompt Caching: Reading vs. Writing Costs\n\nYou also need to carefully consider prompt caching, which drastically lowers costs for frequent, large-scale API calls. Both models offer a massive 90% discount when re-reading cached text. Per 1 million tokens, the cost to read from the cache is just $0.50 for GPT-5.6 Sol and $1.00 for Claude Fable 5.\n\nHowever, the picture changes when looking at the write costs incurred when data is first cached. GPT-5.6 Sol charges $6.25 per 1M tokens, which is 1.25x the base input rate. Claude Fable 5, on the other hand, charges a heftier write fee depending on the retention time: $12.50 for 5-minute retention and $20 for 1-hour retention.\n\nUltimately, the cost-efficient choice depends on the nature of your tasks. GPT-5.6 Sol is much more economical for agent loops or dynamic tasks that require frequent cache updates with short conversations or volatile contexts. Conversely, for stable workflows where you upload vast API specifications or an entire codebase and repeatedly query them, Claude Fable 5’s caching structure truly shines.\n\n3. 3.8s vs. 109s: The Extreme Difference in Speed and Depth\n\nAPI price isn't everything. In development, the response latency—the time it takes for the first character to appear on screen—has a huge impact on productivity.\n\nIn a standard query environment, OpenAI's GPT-5.6 Sol takes an average of only 3.83 seconds to output the first token, boasting smooth speed at about 85 tokens per second. In contrast, Anthropic's Claude Fable 5, when set to maximum reasoning mode, takes an average of 109.12 seconds before the first token appears.\n\nThe reason it pauses for nearly two minutes is that it is going through deep internal reasoning steps to solve highly complex problems. Fortunately, once it finishes thinking and starts outputting the actual response, it does so at a solid rate of 63.4 tokens per second. Note that GPT-5.6 Sol also sees its response time increase significantly when reasoning settings are pushed to 'Max' or 'Ultra' modes.\n\nYou must choose the right weapon for the task. The fast default mode of GPT-5.6 Sol is perfect for interactive tasks where real-time feedback is critical. Conversely, when you need a perfect solution for complex system architecture design or advanced algorithmic problems, Claude Fable 5’s max reasoning mode is well worth the wait and cost.\n\n4. So, Which Model Should I Use for My Tasks?\n\nSince each of these models has such a distinct personality, you should move away from the obsession of trying to solve everything with one model. Smartly distributing roles based on the nature of the work is the key to drastically saving on API costs.\n\nFirst, for heavy-duty tasks like large-scale backend code refactoring, system design, or automating file structures, Grok 4.5 is an excellent starting point. The competitive $2/$6 pricing is attractive, but above all, its token efficiency—solving problems with fewer output tokens compared to other models—is outstanding. It minimizes costs when running plan modes to explore code structures or terminal automation loops.\n\nOn the other hand, for everyday programming tasks like writing code, debugging, and running light tests, we recommend GPT-5.6 Sol as your default engine. With an average response time of 3.83 seconds to the first token and a price of $5/$30 per 1M tokens, it strikes a perfect balance between cost-effectiveness and speed.\n\nHowever, for tasks like sophisticated frontend UI design, complex visual work, or high-difficulty reasoning that demands flawless logic, the story changes. Here, you should deploy Claude Fable 5, even if it is slower and more expensive. While you have to wait over 109.12 seconds in max reasoning mode and pay $10/$50, it delivers clearly differentiated results in terms of code depth and visual expression.\n\nYou can create the ultimate combination by also considering the caching costs discussed in the previous section. Use GPT-5.6 Sol—which has relatively lower cache write costs—as your primary engine for long conversations or large codebases that need repeated access, and selectively trigger Claude Fable 5 only when you need deep, complex, one-off problem solving.\n\nThe Shortcut to Balancing Performance and Cost-Efficiency\n\nNow is the time to be smart about mixing models according to the task rather than sticking to just one. Handle light code refactoring or general text work with the cost-efficient Grok 4.5 and the default mode of GPT-5.6 Sol. Only awaken the reasoning mode of Claude Fable 5 when faced with complex logic or heavy system-wide architectural changes. By intelligently combining the cost structures, caching discounts, and speed differences of each model, you can keep your wallet happy while enjoying peak development speed.","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드\n\nGPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 開発コストを抑えるモデル選択ガイド\n\n新しいAIモデルが登場するたびにワクワクしますが、毎月届くAPIの請求書を見ると我に返ることがあります。最近話題のOpenAIの「GPT-5.6 Sol」、Anthropicの「Claude Fable 5」、そしてCursor搭載で大きな注目を浴びた「Grok 4.5」は、どれも圧倒的な性能を誇ります。しかし、私たちには「実際のサービスに導入した際のコストとレスポンス速度」という現実的な課題が残っています。本記事では、これら3つのモデルの実際のAPIコスト構造と隠れた遅延データを細かく分析し、あなたの状況と予算に最適な実践的モデル選択ガイドをお届けします。\n\n1. 一目でわかる基本API料金表：$5 vs $10\n\nAPIコストは、サービスを構築・開発する際に最初に直面する現実的な壁です。最近公開されたフラッグシップモデルの100万トークンあたりの基本API単価を比較すると、各社の戦略が非常にはっきりと見えてきます。\n\nまず、OpenAIのGPT-5.6 Solは100万トークンあたり入力5ドル、出力30ドルでリリースされ、前世代と比較してかなりの価格競争力を確保しました。一方、AnthropicのClaude Fable 5は、入力10ドル、出力50ドルと設定されています。GPT-5.6 Solと比較すると、入力コストベースでちょうど2倍の価格設定となっています。\n\nしかし、コスパの面で驚くべきダークホースはGrok 4.5です。入力2ドル、出力6ドルという圧倒的な価格を打ち出しているためです。単純な呼び出し単価だけで見ればGrok 4.5が圧倒的に安く、それにGPT-5.6 SolとClaude Fable 5が続く形です。\n\n2. プロンプトキャッシングの隠れた詳細：読み書きコストの差\n\nAPIを頻繁かつ大規模に呼び出す際に料金を劇的に抑えてくれる「プロンプトキャッシング」機能も注意深く検討する必要があります。どちらのモデルも、一度読み込んでキャッシュされたテキストを再利用する場合は、90%の料金割引が適用されます。100万トークンを基準としたキャッシュ再読み込みコストは、GPT-5.6 Solで0.5ドル、Claude Fable 5でわずか1ドルです。\n\nしかし、キャッシュにデータを最初に書き込む際のコストを見ると状況が変わります。GPT-5.6 Solは基本入力単価の1.25倍である、100万トークンあたり6.25ドルを請求します。一方、Claude Fable 5はキャッシュの保持時間に応じて、5分保持で12.5ドル、1時間保持で20ドルというかなり重い書き込みコストを課します。\n\n結局のところ、作業の性質によって費用対効果の高い選択肢が変わります。短い対話や流動的なコンテキストをやり取りし、頻繁にキャッシュを更新する必要があるエージェントループや動的な作業には、GPT-5.6 Solの方がはるかに経済的です。対して、膨大なAPI仕様書やコードベース全体を読み込ませて繰り返し参照するような安定した業務環境では、Claude Fable 5のキャッシュ構造が真価を発揮します。\n\n3. 3.8秒 vs 109秒：速度と深さの極端な違い\n\n単純にAPI価格だけが重要ではありません。実際に開発を進めると、画面に最初の文字が表示され始めるまでの反応速度（TTFT）が生産性に多大な影響を与えます。\n\n標準的なクエリ環境において、OpenAIのGPT-5.6 Solは最初のトークンが出力されるまで平均でわずか3.83秒しかかかりません。1秒あたり約85トークンを途切れることなく出力する、非常に快適な速度を誇ります。一方、AnthropicのClaude Fable 5は「最大推論モード」をオンにした場合、最初のトークンが出るまで平均で109.12秒という長い時間がかかります。\n\nこれほど長く停止している理由は、複雑な問題を解決するために内部的に深い思考プロセスを経るためです。幸いなことに、思考を終えて本題を出力し始めると、1秒あたり63.4トークンという十分な速度で回答を完成させます。なお、GPT-5.6 Solも推論設定を「最大」や「ウルトラ」モードに上げると、反応速度は大幅に低下します。\n\n結局、作業の性質に合わせて武器を選ぶ必要があります。リアルタイムのフィードバックが重要なインタラクティブな作業には、速度が速いGPT-5.6 Solのデフォルトモードが適しています。逆に、速度は少々物足りなくても、複雑に絡み合ったシステムアーキテクチャの設計や、高難易度アルゴリズム問題の完璧な回答が必要な場合は、Claude Fable 5の最大推論モードが価格以上の価値を発揮します。\n\n4. では、自分の作業にはどのモデルを使うべきか？\n\nこれら3つのモデルは性格が非常に明確であるため、すべての作業を一つのモデルで解決しようとする考えは捨てるべきです。作業の性質に応じて賢く役割分担を行うことこそが、APIコストを劇的に抑える秘訣です。\n\nまず、大規模なバックエンドコードのリファクタリングやシステム全体の設計、ファイル構造の自動化といった重い作業には、Grok 4.5が優れた出発点となります。100万トークンあたり入力2ドル、出力6ドルという圧倒的な価格も魅力的ですが、何より他モデルと比較して少ない出力トークンで問題を明確に解決するトークン効率が優れています。コード構造を探索して計画を立てる「プランモード」や、ターミナル自動化ループを回す際にコスト負担を最小化できます。\n\n一方、日常的なプログラミングフローの中で素早くコードを書き、バグを修正し、軽いテストを繰り返すような場合には、GPT-5.6 Solをメインエンジンとして推奨します。最初のトークンが出るまで平均3.83秒という非常に速い反応速度に加え、価格も100万トークンあたり入力5ドル、出力30ドルと、コスパと速度のバランスが非常に優れています。\n\nしかし、精巧なフロントエンドUIデザインや複雑な視覚作業、そして一発で完璧な論理を導き出す必要のある高難易度な推論作業となると話は別です。この場合は、速度が遅くコストがかかったとしてもClaude Fable 5を投入すべきです。最大推論モードでは109.12秒以上の思考時間を待たなければならず、価格も入力10ドル、出力50ドルと最も高いですが、それに見合うコードの深さと視覚的な表現力において確実に差別化された成果物を出してくれます。\n\nこれに、先ほど触れたキャッシュコストも考慮して究極の組み合わせを作り出すことができます。頻繁に繰り返し呼び出す大規模なコードベースやコンテキストの長い対話は、キャッシュ書き込みコストが相対的に安いGPT-5.6 Solでキャッシュ化して日常作業エンジンとして活用し、単発で複雑かつ深い問題解決が必要な時にだけClaude Fable 5を選択的に呼び出すといった形です。\n\nコスパと性能、二兎を追うための近道\n\nこれからは特定のAIモデルに固執するよりも、作業の性質に合わせて適材適所に使い分ける賢さが必要です。軽いコードのリファクタリングや一般的なテキスト作業は、費用対効果の高いGrok 4.5とGPT-5.6 Solのデフォルトモードで軽快に処理してみてください。そうして、複雑な論理設計やシステム構造全体を修正しなければならない重いエージェント作業が発生した時だけ、Claude Fable 5の推論モードを限定的に呼び出すのです。各モデルのコスト構造、キャッシュ割引、そして速度の違いをスマートに組み合わせれば、財布への負担を抑えつつ最高の開発速度を享受できるはずです。","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드\n\nGPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드\n\n새로운 AI 모델이 나올 때마다 가슴이 뛰지만, 매달 청구되는 API 영수증을 보면 정신이 번쩍 들곤 합니다. 최근 가장 뜨거운 오픈AI의 GPT-5.6 Sol, 앤트로픽의 Claude Fable 5, 그리고 커서 탑재로 큰 화제를 모은 Grok 4.5 모두 성능은 압도적이지만 우리에게는 현실적인 고민이 남아 있습니다. 바로 서비스에 실제 적용했을 때 감당해야 할 비용과 응답 속도입니다. 이번 글에서는 이 세 모델의 실제 API 비용 구조와 숨은 지연 시간 데이터를 낱낱이 쪼개보고, 내 상황과 예산에 딱 맞는 실전 선택 가이드를 전해드립니다.\n\n1. 한눈에 보는 기본 API 가격표: $5 vs $10\n\nAPI 비용은 서비스를 직접 구축하거나 개발할 때 가장 먼저 마주하는 현실적인 장벽입니다. 최근 공개된 플래그십 모델들의 100만 토큰 기준 기본 API 단가를 비교해 보면, 각 기업의 전략이 아주 명확하게 드러납니다.\n\n우선 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러로 출시되어 이전 세대 대비 상당한 가격 경쟁력을 확보했습니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 입력 10달러, 출력 50달러로 책정되었습니다. GPT-5.6 Sol과 비교하면 입력 비용 기준 정확히 2배 비싼 가격표를 달고 나온 셈입니다.\n\n하지만 가성비 측면에서 진짜 놀라운 복병은 바로 Grok 4.5입니다. 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격을 들고나왔기 때문입니다. 단순 호출 단가만 놓고 본다면 Grok 4.5가 독보적으로 저렴하며, 그 뒤를 GPT-5.6 Sol과 Claude Fable 5가 잇고 있습니다.\n\n2. 프롬프트 캐싱의 숨겨진 디테일: 쓰고 읽는 비용의 차이\n\nAPI를 자주, 대규모로 호출할 때 요금을 획기적으로 낮춰주는 프롬프트 캐싱 기능도 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 두 모델 모두 이미 한 번 불러와 캐싱된 텍스트를 다시 읽을 때는 무려 90%의 요금 할인 혜택을 줍니다. 100만 토큰을 기준으로 캐시를 다시 읽을 때 드는 비용은 GPT-5.6 Sol이 0.5달러, Claude Fable 5가 1달러에 불과합니다.\n\n하지만 캐시에 데이터를 처음 입력할 때 발생하는 쓰기 비용을 보면 판도가 바뀝니다. GPT-5.6 Sol은 기본 입력 단가의 1.25배인 100만 토큰당 6.25달러를 청구합니다. 반면 Claude Fable 5는 캐시를 유지하는 시간에 따라 5분 유지는 12.5달러, 1시간 유지는 20달러라는 꽤 무거운 쓰기 비용을 부과합니다.\n\n결국 작업의 성격에 따라 비용 효율적인 선택이 달라집니다. 짧은 대화나 유동적인 컨텍스트를 주고받으며 자주 캐시를 갱신해야 하는 에이전트 루프나 동적인 작업에는 GPT-5.6 Sol이 훨씬 경제적입니다. 반면 방대한 분량의 고정된 API 사양서나 전체 코드베이스를 올려두고 반복 조회하는 안정적인 업무 환경에서는 Claude Fable 5의 캐싱 구조가 진가를 발휘하게 됩니다.\n\n3. 3.8초 vs 109초: 속도와 깊이의 극단적인 차이\n\n단순히 API 가격만 중요한 게 아닙니다. 실제로 개발을 진행하다 보면 화면에 첫 글자가 찍히기 시작하는 반응 속도가 생산성에 엄청난 영향을 미칩니다.\n\n표준 쿼리 환경에서 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 첫 번째 토큰이 출력되기까지 평균 3.83초밖에 걸리지 않습니다. 초당 약 85개의 토큰을 막힘없이 쏟아내며 시원시원한 속도를 자랑합니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 최대 추론 모드를 켰을 때 첫 토큰이 나오기까지 무려 평균 109.12초라는 긴 시간이 걸립니다.\n\n거의 2분 가까이 멈춰 있는 이유는 아주 복잡한 문제 해결을 위해 내부적으로 깊은 생각의 단계를 거치기 때문입니다. 다행히 생각을 끝내고 본론을 출력하기 시작하면 초당 63.4개의 준수한 속도로 답변을 완성해 나갑니다. 참고로 GPT-5.6 Sol 역시 추론 설정을 최대나 울트라 모드로 올리면 반응 속도가 큰 폭으로 늘어납니다.\n\n결국 작업의 성격에 맞춰 무기를 골라야 합니다. 실시간 피드백이 중요한 인터랙티브 작업에는 속도가 빠른 GPT-5.6 Sol의 기본 모드가 어울립니다. 반대로 속도는 조금 답답하더라도 꼬여 있는 시스템 아키텍처 설계나 고난도 알고리즘 문제의 완벽한 해답이 필요할 때는 Claude Fable 5의 최대 추론 모드가 돈값을 톡톡히 해냅니다.\n\n4. 그렇다면 내 작업에는 어떤 모델을 써야 할까?\n\n세 모델의 성격이 워낙 뚜렷하다 보니, 이제는 모든 작업을 하나의 모델로만 해결하려는 고집을 버려야 합니다. 작업의 성격에 따라 똑똑하게 역할을 분담하는 것이 API 비용을 극적으로 아끼는 비결입니다.\n\n먼저 대규모 백엔드 코드 리팩터링이나 전체적인 시스템 설계, 파일 구조 자동화 같은 무거운 작업에는 Grok 4.5가 가장 훌륭한 출발점입니다. 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격도 매력적이지만, 무엇보다 다른 모델에 비해 적은 출력 토큰만으로도 문제를 명확히 해결하는 토큰 효율성이 뛰어납니다. 코드 구조를 탐색하고 계획을 세우는 플랜 모드나 터미널 자동화 루프를 돌릴 때 비용 부담을 최소화할 수 있습니다.\n\n반면 일상적인 프로그래밍 흐름 속에서 빠르게 코드를 짜고, 버그를 잡고, 가벼운 테스트를 반복할 때는 GPT-5.6 Sol을 기본 엔진으로 추천합니다. 첫 번째 토큰이 나오기까지 평균 3.83초로 반응 속도가 매우 빠르고, 가격 역시 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러 수준으로 가성비와 속도의 균형이 아주 훌륭합니다.\n\n하지만 정교한 프런트엔드 UI 디자인이나 복잡한 시각 작업, 그리고 단번에 완벽한 논리를 짜내야 하는 고난도 추론 작업이라면 이야기가 달라집니다. 이때는 속도가 느리고 비용이 더 들더라도 Claude Fable 5를 투입해야 합니다. 최대 추론 모드 기준으로 109.12초가 넘는 긴 생각 시간을 기다려야 하고 가격도 입력 10달러, 출력 50달러로 가장 높지만, 그만큼 코드의 깊이와 시각적 표현력 면에서 확실히 차별화된 결과물을 보여줍니다.\n\n여기에 이전 단계에서 다룬 캐싱 비용까지 고려해 궁극의 조합을 만들 수 있습니다. 자주 반복해서 호출해야 하는 대규모 코드베이스나 컨텍스트가 큰 긴 대화는 상대적으로 캐시 쓰기 비용이 저렴한 GPT-5.6 Sol을 캐싱하여 일상적인 작업 엔진으로 활용하고, 단발성으로 복잡하고 깊은 문제 해결이 필요할 때만 Claude Fable 5를 선별적으로 호출하는 식입니다.\n\n가성비와 성능, 두 마리 토끼를 잡는 지름길\n\n이제는 하나의 AI 모델만 고집하기보다, 작업 성격에 맞춰 적재적소에 섞어 쓰는 영리함이 필요한 때입니다. 가벼운 코드 리팩터링이나 일반적인 텍스트 작업은 비용 효율이 뛰어난 Grok 4.5와 GPT-5.6 Sol의 기본 모드로 가볍게 처리해 보세요. 그러다 복잡한 논리 설계나 전체 시스템 구조를 뜯어고쳐야 하는 무거운 에이전트 작업이 올 때만 Claude Fable 5의 추론 모드를 제한적으로 깨우는 것입니다. 각 모델의 비용 구조와 캐싱 할인, 그리고 속도 차이를 스마트하게 조합한다면 지갑은 가볍게 지키면서도 최고의 개발 속도를 누릴 수 있습니다.",{"_1685":11685,"_1686":11686,"_1596":11687},"GPT-5.6 Sol vs. Claude Fable 5: A Guide to Choosing Models While Saving Development Costs Every time a new AI model launches, it's exciting—but seeing the monthly API bill can be a wake-up call. Recent heavy hitters like…","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 開発コストを抑えるモデル選択ガイド新しいAIモデルが登場するたびにワクワクしますが、毎月届くAPIの請求書を見ると我に返ることがあります。最近話題のOpenAIの「GPT-5.6 Sol」、Anthropicの「Claude Fable 5」、そしてCursor搭載で大きな注目を浴びた「Grok 4.5」は、どれも圧倒的な性能を誇ります。しかし、私たちには「実際のサービス…","GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드 새로운 AI 모델이 나올 때마다 가슴이 뛰지만, 매달 청구되는 API 영수증을 보면 정신이 번쩍 들곤 합니다. 최근 가장 뜨거운 오픈AI의 GPT-5.6 Sol, 앤트로픽의 Claude Fable 5, 그리고 커서 탑재로 큰 화제를 모은 Grok 4.5 모두 성능은 압도적이지만 우리에게는 현실적인 고…","cmrh13h5900xq10qf652yn00o",[9050],[11691,11692,11693,11132,6095,11694],"model-comparison","gpt-sol","claude-fable","prompt-caching",[],"2026-07-12T02:41:26.823Z","2026-07-11T23:51:23.776Z","2026-07-18T02:12:32.095Z","2026-07-18T02:12:32.063Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":11701},{"_1694":11702},{"_1696":11703,"_1701":1702,"_1703":11704,"_1713":11705,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":11706,"_1720":11707,"_1725":11708,"_1730":11709},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":11711,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":11714},{"_616":11712,"_11":11713},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":11715},{"_1696":11716,"_1701":1702,"_1703":11717,"_1713":11718,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":11719,"_1720":11720,"_1725":11721,"_1730":11722},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":11724},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":11725,"_1752":-5,"_1735":11731,"_1754":11732},{"_1705":11726,"_1707":11727,"_1744":11728,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":11729,"_1749":2337,"_1711":11730},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/7974a63a-26fd-4604-9ce0-d0ec8fc57455.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/7974a63a-26fd-4604-9ce0-d0ec8fc57455.jpg",649696,"L69tT0~2D%4=.Tx^ITRi000O%K?F","#182838","2026-07-12T00:01:40.571Z",{"_1756":11733,"_1764":11737,"_1771":11741,"_1778":-5},{"_1705":11734,"_1707":11735,"_1744":11736,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/large.webp",35962,{"_1705":11738,"_1707":11739,"_1744":11740,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/small.webp",8072,{"_1705":11742,"_1707":11743,"_1744":11744,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrh13h5900xq10qf652yn00o/medium.webp",18146,{"_925":11746,"_2358":11667,"_2359":11747,"_2616":11948,"_2713":12042,"_2715":12043,"_2717":12044,"_2719":1698,"_1793":12045,"_2280":12046,"_2287":-5},"cmrh0q9ok00xb10qf2iuhzs3z",{"_893":11748,"_1701":1702},[11749,11751,11754,11758,11761,11766,11769,11774,11777,11782,11785,11790,11793,11798,11801,11806,11809,11814,11817,11822,11825,11830,11833,11838,11841,11846,11849,11854,11857,11862,11865,11870,11873,11878,11881,11886,11889,11898,11901,11911,11914,11924,11927,11932,11935,11940,11943],{"_925":11750,"_2364":11679,"_2218":2365,"_2366":11688},"0c88e19e-351d-436d-aa3c-da53aa8ca160",{"_925":11752,"_2218":2369,"_2370":11753},"ed5c0490-a330-4031-a303-5f0c26dc3013",[],{"_925":11755,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":11756},"5506cbcd-574a-4cbd-8e96-90286d45b0b8",[11757],{"_2378":11679,"_2218":2378},{"_925":11759,"_2218":2369,"_2370":11760},"61989264-02ab-47b9-b3b0-8e525d6a597d",[],{"_925":11762,"_2218":2369,"_2370":11763},"c236696e-a427-47a3-be1b-011fdacc70c3",[11764],{"_2378":11765,"_2218":2378},"새로운 AI 모델이 나올 때마다 가슴이 뛰지만, 매달 청구되는 API 영수증을 보면 정신이 번쩍 들곤 합니다. 최근 가장 뜨거운 오픈AI의 GPT-5.6 Sol, 앤트로픽의 Claude Fable 5, 그리고 커서 탑재로 큰 화제를 모은 Grok 4.5 모두 성능은 압도적이지만 우리에게는 현실적인 고민이 남아 있습니다. 바로 서비스에 실제 적용했을 때 감당해야 할 비용과 응답 속도입니다. 이번 글에서는 이 세 모델의 실제 API 비용 구조와 숨은 지연 시간 데이터를 낱낱이 쪼개보고, 내 상황과 예산에 딱 맞는 실전 선택 가이드를 전해드립니다.",{"_925":11767,"_2218":2369,"_2370":11768},"f97ddd42-2a6d-45b0-a85a-0ecab89f604f",[],{"_925":11770,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":11771},"e2616597-e18d-4c81-a032-045bd14987be",[11772],{"_2378":11773,"_2218":2378},"1. 한눈에 보는 기본 API 가격표: $5 vs $10",{"_925":11775,"_2218":2369,"_2370":11776},"88b50192-6311-45dd-8844-b0fdb7b12ade",[],{"_925":11778,"_2218":2369,"_2370":11779},"374b7c7c-184e-405f-9a45-c09c768435f5",[11780],{"_2378":11781,"_2218":2378},"API 비용은 서비스를 직접 구축하거나 개발할 때 가장 먼저 마주하는 현실적인 장벽입니다. 최근 공개된 플래그십 모델들의 100만 토큰 기준 기본 API 단가를 비교해 보면, 각 기업의 전략이 아주 명확하게 드러납니다.",{"_925":11783,"_2218":2369,"_2370":11784},"92b61476-8707-4a93-b1af-93aee35a8392",[],{"_925":11786,"_2218":2369,"_2370":11787},"1a4d36e3-e378-46dd-8023-90e565cf2817",[11788],{"_2378":11789,"_2218":2378},"우선 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러로 출시되어 이전 세대 대비 상당한 가격 경쟁력을 확보했습니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 입력 10달러, 출력 50달러로 책정되었습니다. GPT-5.6 Sol과 비교하면 입력 비용 기준 정확히 2배 비싼 가격표를 달고 나온 셈입니다.",{"_925":11791,"_2218":2369,"_2370":11792},"6b31a641-7d3e-49ab-bbb0-80359928001f",[],{"_925":11794,"_2218":2369,"_2370":11795},"0a474767-3b71-42bb-abb1-15de84702d4a",[11796],{"_2378":11797,"_2218":2378},"하지만 가성비 측면에서 진짜 놀라운 복병은 바로 Grok 4.5입니다. 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격을 들고나왔기 때문입니다. 단순 호출 단가만 놓고 본다면 Grok 4.5가 독보적으로 저렴하며, 그 뒤를 GPT-5.6 Sol과 Claude Fable 5가 잇고 있습니다.",{"_925":11799,"_2218":2369,"_2370":11800},"fb362196-6293-4714-91c9-2837797e464b",[],{"_925":11802,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":11803},"aed69a8c-0591-4dac-bf44-2837e76f2480",[11804],{"_2378":11805,"_2218":2378},"2. 프롬프트 캐싱의 숨겨진 디테일: 쓰고 읽는 비용의 차이",{"_925":11807,"_2218":2369,"_2370":11808},"f5a15d1a-0249-477d-8f02-f1df89ee5935",[],{"_925":11810,"_2218":2369,"_2370":11811},"c0d85ca9-5c95-4fce-82cc-248fbcd519d6",[11812],{"_2378":11813,"_2218":2378},"API를 자주, 대규모로 호출할 때 요금을 획기적으로 낮춰주는 프롬프트 캐싱 기능도 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 두 모델 모두 이미 한 번 불러와 캐싱된 텍스트를 다시 읽을 때는 무려 90%의 요금 할인 혜택을 줍니다. 100만 토큰을 기준으로 캐시를 다시 읽을 때 드는 비용은 GPT-5.6 Sol이 0.5달러, Claude Fable 5가 1달러에 불과합니다.",{"_925":11815,"_2218":2369,"_2370":11816},"86277347-bc7d-44de-8bf6-4d225e85ac2d",[],{"_925":11818,"_2218":2369,"_2370":11819},"553582f8-fe5c-419a-9278-c2bad763a40b",[11820],{"_2378":11821,"_2218":2378},"하지만 캐시에 데이터를 처음 입력할 때 발생하는 쓰기 비용을 보면 판도가 바뀝니다. GPT-5.6 Sol은 기본 입력 단가의 1.25배인 100만 토큰당 6.25달러를 청구합니다. 반면 Claude Fable 5는 캐시를 유지하는 시간에 따라 5분 유지는 12.5달러, 1시간 유지는 20달러라는 꽤 무거운 쓰기 비용을 부과합니다.",{"_925":11823,"_2218":2369,"_2370":11824},"85afd194-16b1-4e63-a276-e57f3ff3a04d",[],{"_925":11826,"_2218":2369,"_2370":11827},"4cdb3cd9-c246-4edb-8c8e-7398bf65a64f",[11828],{"_2378":11829,"_2218":2378},"결국 작업의 성격에 따라 비용 효율적인 선택이 달라집니다. 짧은 대화나 유동적인 컨텍스트를 주고받으며 자주 캐시를 갱신해야 하는 에이전트 루프나 동적인 작업에는 GPT-5.6 Sol이 훨씬 경제적입니다. 반면 방대한 분량의 고정된 API 사양서나 전체 코드베이스를 올려두고 반복 조회하는 안정적인 업무 환경에서는 Claude Fable 5의 캐싱 구조가 진가를 발휘하게 됩니다.",{"_925":11831,"_2218":2369,"_2370":11832},"47880b83-e810-44a9-8667-64bad418949d",[],{"_925":11834,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":11835},"8bafa458-6973-43ad-b0b6-7e4577c48b64",[11836],{"_2378":11837,"_2218":2378},"3. 3.8초 vs 109초: 속도와 깊이의 극단적인 차이",{"_925":11839,"_2218":2369,"_2370":11840},"ce133b58-7213-4434-bfcc-89162ccddb0c",[],{"_925":11842,"_2218":2369,"_2370":11843},"7070a3be-a9af-423c-a6a7-ec95e017d3df",[11844],{"_2378":11845,"_2218":2378},"단순히 API 가격만 중요한 게 아닙니다. 실제로 개발을 진행하다 보면 화면에 첫 글자가 찍히기 시작하는 반응 속도가 생산성에 엄청난 영향을 미칩니다.",{"_925":11847,"_2218":2369,"_2370":11848},"081d25a1-ad72-4ca1-8f45-e2088e4f7348",[],{"_925":11850,"_2218":2369,"_2370":11851},"ec3c5a04-7448-4e6d-bce5-2ad988a32e46",[11852],{"_2378":11853,"_2218":2378},"표준 쿼리 환경에서 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 첫 번째 토큰이 출력되기까지 평균 3.83초밖에 걸리지 않습니다. 초당 약 85개의 토큰을 막힘없이 쏟아내며 시원시원한 속도를 자랑합니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 최대 추론 모드를 켰을 때 첫 토큰이 나오기까지 무려 평균 109.12초라는 긴 시간이 걸립니다.",{"_925":11855,"_2218":2369,"_2370":11856},"76a80765-79f1-406c-8ed0-cfefab454979",[],{"_925":11858,"_2218":2369,"_2370":11859},"4017e93e-c9d7-4d51-9790-349c4c22994a",[11860],{"_2378":11861,"_2218":2378},"거의 2분 가까이 멈춰 있는 이유는 아주 복잡한 문제 해결을 위해 내부적으로 깊은 생각의 단계를 거치기 때문입니다. 다행히 생각을 끝내고 본론을 출력하기 시작하면 초당 63.4개의 준수한 속도로 답변을 완성해 나갑니다. 참고로 GPT-5.6 Sol 역시 추론 설정을 최대나 울트라 모드로 올리면 반응 속도가 큰 폭으로 늘어납니다.",{"_925":11863,"_2218":2369,"_2370":11864},"266394a9-98cd-4ed0-8f32-b44a38012398",[],{"_925":11866,"_2218":2369,"_2370":11867},"15fa131b-4196-4c99-9ba4-ba61efc2c8a9",[11868],{"_2378":11869,"_2218":2378},"결국 작업의 성격에 맞춰 무기를 골라야 합니다. 실시간 피드백이 중요한 인터랙티브 작업에는 속도가 빠른 GPT-5.6 Sol의 기본 모드가 어울립니다. 반대로 속도는 조금 답답하더라도 꼬여 있는 시스템 아키텍처 설계나 고난도 알고리즘 문제의 완벽한 해답이 필요할 때는 Claude Fable 5의 최대 추론 모드가 돈값을 톡톡히 해냅니다.",{"_925":11871,"_2218":2369,"_2370":11872},"82ec9aa2-7c1e-467c-a9c7-d41f7a26115b",[],{"_925":11874,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":11875},"bbda465d-ab9e-43f9-a2a2-226fcaf8bd95",[11876],{"_2378":11877,"_2218":2378},"4. 그렇다면 내 작업에는 어떤 모델을 써야 할까?",{"_925":11879,"_2218":2369,"_2370":11880},"87349067-f94f-4b76-943d-1c94712c1034",[],{"_925":11882,"_2218":2369,"_2370":11883},"d12a896c-679d-4799-97e7-9e421eee46cf",[11884],{"_2378":11885,"_2218":2378},"세 모델의 성격이 워낙 뚜렷하다 보니, 이제는 모든 작업을 하나의 모델로만 해결하려는 고집을 버려야 합니다. 작업의 성격에 따라 똑똑하게 역할을 분담하는 것이 API 비용을 극적으로 아끼는 비결입니다.",{"_925":11887,"_2218":2369,"_2370":11888},"99e383a8-5d6b-476b-9893-b4857309a1f1",[],{"_925":11890,"_2218":2369,"_2370":11891},"1bee10e7-9234-4201-9fe0-166364b2da95",[11892,11894,11896],{"_2378":11893,"_2218":2378},"먼저 대규모 백엔드 코드 리팩터링이나 전체적인 시스템 설계, 파일 구조 자동화 같은 무거운 작업에는 ",{"_2378":11176,"_2218":2378,"_2405":11895},{"_2473":2408},{"_2378":11897,"_2218":2378},"가 가장 훌륭한 출발점입니다. 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격도 매력적이지만, 무엇보다 다른 모델에 비해 적은 출력 토큰만으로도 문제를 명확히 해결하는 토큰 효율성이 뛰어납니다. 코드 구조를 탐색하고 계획을 세우는 플랜 모드나 터미널 자동화 루프를 돌릴 때 비용 부담을 최소화할 수 있습니다.",{"_925":11899,"_2218":2369,"_2370":11900},"6eb56786-00f9-42d9-8550-bfff3fbfd85f",[],{"_925":11902,"_2218":2369,"_2370":11903},"5dc47509-674b-4106-8fa9-ff7f70b4609c",[11904,11906,11909],{"_2378":11905,"_2218":2378},"반면 일상적인 프로그래밍 흐름 속에서 빠르게 코드를 짜고, 버그를 잡고, 가벼운 테스트를 반복할 때는 ",{"_2378":11907,"_2218":2378,"_2405":11908},"GPT-5.6 Sol",{"_2473":2408},{"_2378":11910,"_2218":2378},"을 기본 엔진으로 추천합니다. 첫 번째 토큰이 나오기까지 평균 3.83초로 반응 속도가 매우 빠르고, 가격 역시 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러 수준으로 가성비와 속도의 균형이 아주 훌륭합니다.",{"_925":11912,"_2218":2369,"_2370":11913},"1839f73e-730e-46b6-9b0d-292921648d2d",[],{"_925":11915,"_2218":2369,"_2370":11916},"e5ed1482-eccf-41d3-9e41-cd0f18e69b93",[11917,11919,11922],{"_2378":11918,"_2218":2378},"하지만 정교한 프런트엔드 UI 디자인이나 복잡한 시각 작업, 그리고 단번에 완벽한 논리를 짜내야 하는 고난도 추론 작업이라면 이야기가 달라집니다. 이때는 속도가 느리고 비용이 더 들더라도 ",{"_2378":11920,"_2218":2378,"_2405":11921},"Claude Fable 5",{"_2473":2408},{"_2378":11923,"_2218":2378},"를 투입해야 합니다. 최대 추론 모드 기준으로 109.12초가 넘는 긴 생각 시간을 기다려야 하고 가격도 입력 10달러, 출력 50달러로 가장 높지만, 그만큼 코드의 깊이와 시각적 표현력 면에서 확실히 차별화된 결과물을 보여줍니다.",{"_925":11925,"_2218":2369,"_2370":11926},"8427d015-4211-40af-b2c0-920c1a608e35",[],{"_925":11928,"_2218":2369,"_2370":11929},"322d64ca-ac36-438d-9f66-7d694d3ec8f7",[11930],{"_2378":11931,"_2218":2378},"여기에 이전 단계에서 다룬 캐싱 비용까지 고려해 궁극의 조합을 만들 수 있습니다. 자주 반복해서 호출해야 하는 대규모 코드베이스나 컨텍스트가 큰 긴 대화는 상대적으로 캐시 쓰기 비용이 저렴한 GPT-5.6 Sol을 캐싱하여 일상적인 작업 엔진으로 활용하고, 단발성으로 복잡하고 깊은 문제 해결이 필요할 때만 Claude Fable 5를 선별적으로 호출하는 식입니다.",{"_925":11933,"_2218":2369,"_2370":11934},"a59bbf6f-9d55-440c-944d-55b02ae55da9",[],{"_925":11936,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":11937},"1a9b08f5-5568-4087-99d5-4968f4a339c0",[11938],{"_2378":11939,"_2218":2378},"가성비와 성능, 두 마리 토끼를 잡는 지름길",{"_925":11941,"_2218":2369,"_2370":11942},"e521b469-4592-44f1-9268-ee5bcd4cc18f",[],{"_925":11944,"_2218":2369,"_2370":11945},"3e0896fa-47e5-4554-8168-1da8c079bd69",[11946],{"_2378":11947,"_2218":2378},"이제는 하나의 AI 모델만 고집하기보다, 작업 성격에 맞춰 적재적소에 섞어 쓰는 영리함이 필요한 때입니다. 가벼운 코드 리팩터링이나 일반적인 텍스트 작업은 비용 효율이 뛰어난 Grok 4.5와 GPT-5.6 Sol의 기본 모드로 가볍게 처리해 보세요. 그러다 복잡한 논리 설계나 전체 시스템 구조를 뜯어고쳐야 하는 무거운 에이전트 작업이 올 때만 Claude Fable 5의 추론 모드를 제한적으로 깨우는 것입니다. 각 모델의 비용 구조와 캐싱 할인, 그리고 속도 차이를 스마트하게 조합한다면 지갑은 가볍게 지키면서도 최고의 개발 속도를 누릴 수 있습니다.",{"_11794":11949,"_11866":11953,"_11786":11957,"_11936":11961,"_11890":11965,"_11928":11970,"_11778":11974,"_11944":11978,"_11858":11982,"_11826":11986,"_11755":11990,"_11818":11992,"_11902":11996,"_11842":12001,"_11834":12005,"_11802":12009,"_11874":12013,"_11810":12017,"_11762":12021,"_11882":12025,"_11770":12029,"_11915":12033,"_11850":12038},{"_2370":11950},{"_1685":11951,"_1686":11952,"_1596":11797},"However, the real surprise in terms of cost-effectiveness is Grok 4.5. It hit the market with an overwhelming price of $2 for input and $6 for output. Looking solely at base call rates, Grok 4.5 is unrivaled, followed by GPT-5.6 Sol and Claude Fable 5.","しかし、コスパの面で驚くべきダークホースはGrok 4.5です。入力2ドル、出力6ドルという圧倒的な価格を打ち出しているためです。単純な呼び出し単価だけで見ればGrok 4.5が圧倒的に安く、それにGPT-5.6 SolとClaude Fable 5が続く形です。",{"_2370":11954},{"_1685":11955,"_1686":11956,"_1596":11869},"You must choose the right weapon for the task. The fast default mode of GPT-5.6 Sol is perfect for interactive tasks where real-time feedback is critical. Conversely, when you need a perfect solution for complex system architecture design or advanced algorithmic problems, Claude Fable 5’s max reasoning mode is well worth the wait and cost.","結局、作業の性質に合わせて武器を選ぶ必要があります。リアルタイムのフィードバックが重要なインタラクティブな作業には、速度が速いGPT-5.6 Solのデフォルトモードが適しています。逆に、速度は少々物足りなくても、複雑に絡み合ったシステムアーキテクチャの設計や、高難易度アルゴリズム問題の完璧な回答が必要な場合は、Claude Fable 5の最大推論モードが価格以上の価値を発揮します。",{"_2370":11958},{"_1685":11959,"_1686":11960,"_1596":11789},"First, OpenAI's GPT-5.6 Sol launched at $5 per 1M tokens for input and $30 for output, offering significant price competitiveness compared to the previous generation. In contrast, Anthropic's Claude Fable 5 is priced at $10 for input and $50 for output. This means it comes with a price tag exactly twice as expensive as GPT-5.6 Sol based on input costs.","まず、OpenAIのGPT-5.6 Solは100万トークンあたり入力5ドル、出力30ドルでリリースされ、前世代と比較してかなりの価格競争力を確保しました。一方、AnthropicのClaude Fable 5は、入力10ドル、出力50ドルと設定されています。GPT-5.6 Solと比較すると、入力コストベースでちょうど2倍の価格設定となっています。",{"_2370":11962},{"_1685":11963,"_1686":11964,"_1596":11939},"The Shortcut to Balancing Performance and Cost-Efficiency","コスパと性能、二兎を追うための近道",{"_2370":11966},{"_1685":11967,"_1686":11968,"_1596":11969},"First, for heavy-duty tasks like large-scale backend code refactoring, system design, or automating file structures, Grok 4.5 is an excellent starting point. The competitive $2/$6 pricing is attractive, but above all, its token efficiency—solving problems with fewer output tokens compared to other models—is outstanding. It minimizes costs when running plan modes to explore code structures or terminal automation loops.","まず、大規模なバックエンドコードのリファクタリングやシステム全体の設計、ファイル構造の自動化といった重い作業には、Grok 4.5が優れた出発点となります。100万トークンあたり入力2ドル、出力6ドルという圧倒的な価格も魅力的ですが、何より他モデルと比較して少ない出力トークンで問題を明確に解決するトークン効率が優れています。コード構造を探索して計画を立てる「プランモード」や、ターミナル自動化ループを回す際にコスト負担を最小化できます。","먼저 대규모 백엔드 코드 리팩터링이나 전체적인 시스템 설계, 파일 구조 자동화 같은 무거운 작업에는 Grok 4.5가 가장 훌륭한 출발점입니다. 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격도 매력적이지만, 무엇보다 다른 모델에 비해 적은 출력 토큰만으로도 문제를 명확히 해결하는 토큰 효율성이 뛰어납니다. 코드 구조를 탐색하고 계획을 세우는 플랜 모드나 터미널 자동화 루프를 돌릴 때 비용 부담을 최소화할 수 있습니다.",{"_2370":11971},{"_1685":11972,"_1686":11973,"_1596":11931},"You can create the ultimate combination by also considering the caching costs discussed in the previous section. Use GPT-5.6 Sol—which has relatively lower cache write costs—as your primary engine for long conversations or large codebases that need repeated access, and selectively trigger Claude Fable 5 only when you need deep, complex, one-off problem solving.","これに、先ほど触れたキャッシュコストも考慮して究極の組み合わせを作り出すことができます。頻繁に繰り返し呼び出す大規模なコードベースやコンテキストの長い対話は、キャッシュ書き込みコストが相対的に安いGPT-5.6 Solでキャッシュ化して日常作業エンジンとして活用し、単発で複雑かつ深い問題解決が必要な時にだけClaude Fable 5を選択的に呼び出すといった形です。",{"_2370":11975},{"_1685":11976,"_1686":11977,"_1596":11781},"API costs are the first reality check when building or developing your own services. Comparing the base API rates per 1 million tokens for these flagship models reveals each company's clear strategy.","APIコストは、サービスを構築・開発する際に最初に直面する現実的な壁です。最近公開されたフラッグシップモデルの100万トークンあたりの基本API単価を比較すると、各社の戦略が非常にはっきりと見えてきます。",{"_2370":11979},{"_1685":11980,"_1686":11981,"_1596":11947},"Now is the time to be smart about mixing models according to the task rather than sticking to just one. Handle light code refactoring or general text work with the cost-efficient Grok 4.5 and the default mode of GPT-5.6 Sol. Only awaken the reasoning mode of Claude Fable 5 when faced with complex logic or heavy system-wide architectural changes. By intelligently combining the cost structures, caching discounts, and speed differences of each model, you can keep your wallet happy while enjoying peak development speed.","これからは特定のAIモデルに固執するよりも、作業の性質に合わせて適材適所に使い分ける賢さが必要です。軽いコードのリファクタリングや一般的なテキスト作業は、費用対効果の高いGrok 4.5とGPT-5.6 Solのデフォルトモードで軽快に処理してみてください。そうして、複雑な論理設計やシステム構造全体を修正しなければならない重いエージェント作業が発生した時だけ、Claude Fable 5の推論モードを限定的に呼び出すのです。各モデルのコスト構造、キャッシュ割引、そして速度の違いをスマートに組み合わせれば、財布への負担を抑えつつ最高の開発速度を享受できるはずです。",{"_2370":11983},{"_1685":11984,"_1686":11985,"_1596":11861},"The reason it pauses for nearly two minutes is that it is going through deep internal reasoning steps to solve highly complex problems. Fortunately, once it finishes thinking and starts outputting the actual response, it does so at a solid rate of 63.4 tokens per second. Note that GPT-5.6 Sol also sees its response time increase significantly when reasoning settings are pushed to 'Max' or 'Ultra' modes.","これほど長く停止している理由は、複雑な問題を解決するために内部的に深い思考プロセスを経るためです。幸いなことに、思考を終えて本題を出力し始めると、1秒あたり63.4トークンという十分な速度で回答を完成させます。なお、GPT-5.6 Solも推論設定を「最大」や「ウルトラ」モードに上げると、反応速度は大幅に低下します。",{"_2370":11987},{"_1685":11988,"_1686":11989,"_1596":11829},"Ultimately, the cost-efficient choice depends on the nature of your tasks. GPT-5.6 Sol is much more economical for agent loops or dynamic tasks that require frequent cache updates with short conversations or volatile contexts. Conversely, for stable workflows where you upload vast API specifications or an entire codebase and repeatedly query them, Claude Fable 5’s caching structure truly shines.","結局のところ、作業の性質によって費用対効果の高い選択肢が変わります。短い対話や流動的なコンテキストをやり取りし、頻繁にキャッシュを更新する必要があるエージェントループや動的な作業には、GPT-5.6 Solの方がはるかに経済的です。対して、膨大なAPI仕様書やコードベース全体を読み込ませて繰り返し参照するような安定した業務環境では、Claude Fable 5のキャッシュ構造が真価を発揮します。",{"_2370":11991},{"_1685":11677,"_1686":11678,"_1596":11679},{"_2370":11993},{"_1685":11994,"_1686":11995,"_1596":11821},"However, the picture changes when looking at the write costs incurred when data is first cached. GPT-5.6 Sol charges $6.25 per 1M tokens, which is 1.25x the base input rate. Claude Fable 5, on the other hand, charges a heftier write fee depending on the retention time: $12.50 for 5-minute retention and $20 for 1-hour retention.","しかし、キャッシュにデータを最初に書き込む際のコストを見ると状況が変わります。GPT-5.6 Solは基本入力単価の1.25倍である、100万トークンあたり6.25ドルを請求します。一方、Claude Fable 5はキャッシュの保持時間に応じて、5分保持で12.5ドル、1時間保持で20ドルというかなり重い書き込みコストを課します。",{"_2370":11997},{"_1685":11998,"_1686":11999,"_1596":12000},"On the other hand, for everyday programming tasks like writing code, debugging, and running light tests, we recommend GPT-5.6 Sol as your default engine. With an average response time of 3.83 seconds to the first token and a price of $5/$30 per 1M tokens, it strikes a perfect balance between cost-effectiveness and speed.","一方、日常的なプログラミングフローの中で素早くコードを書き、バグを修正し、軽いテストを繰り返すような場合には、GPT-5.6 Solをメインエンジンとして推奨します。最初のトークンが出るまで平均3.83秒という非常に速い反応速度に加え、価格も100万トークンあたり入力5ドル、出力30ドルと、コスパと速度のバランスが非常に優れています。","반면 일상적인 프로그래밍 흐름 속에서 빠르게 코드를 짜고, 버그를 잡고, 가벼운 테스트를 반복할 때는 GPT-5.6 Sol을 기본 엔진으로 추천합니다. 첫 번째 토큰이 나오기까지 평균 3.83초로 반응 속도가 매우 빠르고, 가격 역시 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러 수준으로 가성비와 속도의 균형이 아주 훌륭합니다.",{"_2370":12002},{"_1685":12003,"_1686":12004,"_1596":11845},"API price isn't everything. In development, the response latency—the time it takes for the first character to appear on screen—has a huge impact on productivity.","単純にAPI価格だけが重要ではありません。実際に開発を進めると、画面に最初の文字が表示され始めるまでの反応速度（TTFT）が生産性に多大な影響を与えます。",{"_2370":12006},{"_1685":12007,"_1686":12008,"_1596":11837},"3. 3.8s vs. 109s: The Extreme Difference in Speed and Depth","3. 3.8秒 vs 109秒：速度と深さの極端な違い",{"_2370":12010},{"_1685":12011,"_1686":12012,"_1596":11805},"2. The Hidden Details of Prompt Caching: Reading vs. Writing Costs","2. プロンプトキャッシングの隠れた詳細：読み書きコストの差",{"_2370":12014},{"_1685":12015,"_1686":12016,"_1596":11877},"4. So, Which Model Should I Use for My Tasks?","4. では、自分の作業にはどのモデルを使うべきか？",{"_2370":12018},{"_1685":12019,"_1686":12020,"_1596":11813},"You also need to carefully consider prompt caching, which drastically lowers costs for frequent, large-scale API calls. Both models offer a massive 90% discount when re-reading cached text. Per 1 million tokens, the cost to read from the cache is just $0.50 for GPT-5.6 Sol and $1.00 for Claude Fable 5.","APIを頻繁かつ大規模に呼び出す際に料金を劇的に抑えてくれる「プロンプトキャッシング」機能も注意深く検討する必要があります。どちらのモデルも、一度読み込んでキャッシュされたテキストを再利用する場合は、90%の料金割引が適用されます。100万トークンを基準としたキャッシュ再読み込みコストは、GPT-5.6 Solで0.5ドル、Claude Fable 5でわずか1ドルです。",{"_2370":12022},{"_1685":12023,"_1686":12024,"_1596":11765},"Every time a new AI model launches, it's exciting—but seeing the monthly API bill can be a wake-up call. Recent heavy hitters like OpenAI's GPT-5.6 Sol, Anthropic's Claude Fable 5, and the viral Cursor-integrated Grok 4.5 all offer overwhelming performance, but we are still left with the same realistic concerns: the actual cost and response latency when applied to production services. In this post, we break down the API cost structures and hidden latency data for these three models to provide a practical selection guide tailored to your situation and budget.","新しいAIモデルが登場するたびにワクワクしますが、毎月届くAPIの請求書を見ると我に返ることがあります。最近話題のOpenAIの「GPT-5.6 Sol」、Anthropicの「Claude Fable 5」、そしてCursor搭載で大きな注目を浴びた「Grok 4.5」は、どれも圧倒的な性能を誇ります。しかし、私たちには「実際のサービスに導入した際のコストとレスポンス速度」という現実的な課題が残っています。本記事では、これら3つのモデルの実際のAPIコスト構造と隠れた遅延データを細かく分析し、あなたの状況と予算に最適な実践的モデル選択ガイドをお届けします。",{"_2370":12026},{"_1685":12027,"_1686":12028,"_1596":11885},"Since each of these models has such a distinct personality, you should move away from the obsession of trying to solve everything with one model. Smartly distributing roles based on the nature of the work is the key to drastically saving on API costs.","これら3つのモデルは性格が非常に明確であるため、すべての作業を一つのモデルで解決しようとする考えは捨てるべきです。作業の性質に応じて賢く役割分担を行うことこそが、APIコストを劇的に抑える秘訣です。",{"_2370":12030},{"_1685":12031,"_1686":12032,"_1596":11773},"1. Basic API Pricing at a Glance: $5 vs. $10","1. 一目でわかる基本API料金表：$5 vs $10",{"_2370":12034},{"_1685":12035,"_1686":12036,"_1596":12037},"However, for tasks like sophisticated frontend UI design, complex visual work, or high-difficulty reasoning that demands flawless logic, the story changes. Here, you should deploy Claude Fable 5, even if it is slower and more expensive. While you have to wait over 109.12 seconds in max reasoning mode and pay $10/$50, it delivers clearly differentiated results in terms of code depth and visual expression.","しかし、精巧なフロントエンドUIデザインや複雑な視覚作業、そして一発で完璧な論理を導き出す必要のある高難易度な推論作業となると話は別です。この場合は、速度が遅くコストがかかったとしてもClaude Fable 5を投入すべきです。最大推論モードでは109.12秒以上の思考時間を待たなければならず、価格も入力10ドル、出力50ドルと最も高いですが、それに見合うコードの深さと視覚的な表現力において確実に差別化された成果物を出してくれます。","하지만 정교한 프런트엔드 UI 디자인이나 복잡한 시각 작업, 그리고 단번에 완벽한 논리를 짜내야 하는 고난도 추론 작업이라면 이야기가 달라집니다. 이때는 속도가 느리고 비용이 더 들더라도 Claude Fable 5를 투입해야 합니다. 최대 추론 모드 기준으로 109.12초가 넘는 긴 생각 시간을 기다려야 하고 가격도 입력 10달러, 출력 50달러로 가장 높지만, 그만큼 코드의 깊이와 시각적 표현력 면에서 확실히 차별화된 결과물을 보여줍니다.",{"_2370":12039},{"_1685":12040,"_1686":12041,"_1596":11853},"In a standard query environment, OpenAI's GPT-5.6 Sol takes an average of only 3.83 seconds to output the first token, boasting smooth speed at about 85 tokens per second. In contrast, Anthropic's Claude Fable 5, when set to maximum reasoning mode, takes an average of 109.12 seconds before the first token appears.","標準的なクエリ環境において、OpenAIのGPT-5.6 Solは最初のトークンが出力されるまで平均でわずか3.83秒しかかかりません。1秒あたり約85トークンを途切れることなく出力する、非常に快適な速度を誇ります。一方、AnthropicのClaude Fable 5は「最大推論モード」をオンにした場合、最初のトークンが出るまで平均で109.12秒という長い時間がかかります。","![GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드](file:cmrh13h5900xq10qf652yn00o)\n\n# GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5 — 개발 비용 아끼는 모델 선택 가이드\n\n새로운 AI 모델이 나올 때마다 가슴이 뛰지만, 매달 청구되는 API 영수증을 보면 정신이 번쩍 들곤 합니다. 최근 가장 뜨거운 오픈AI의 GPT-5.6 Sol, 앤트로픽의 Claude Fable 5, 그리고 커서 탑재로 큰 화제를 모은 Grok 4.5 모두 성능은 압도적이지만 우리에게는 현실적인 고민이 남아 있습니다. 바로 서비스에 실제 적용했을 때 감당해야 할 비용과 응답 속도입니다. 이번 글에서는 이 세 모델의 실제 API 비용 구조와 숨은 지연 시간 데이터를 낱낱이 쪼개보고, 내 상황과 예산에 딱 맞는 실전 선택 가이드를 전해드립니다.\n\n## 1. 한눈에 보는 기본 API 가격표: $5 vs $10\n\nAPI 비용은 서비스를 직접 구축하거나 개발할 때 가장 먼저 마주하는 현실적인 장벽입니다. 최근 공개된 플래그십 모델들의 100만 토큰 기준 기본 API 단가를 비교해 보면, 각 기업의 전략이 아주 명확하게 드러납니다.\n\n우선 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러로 출시되어 이전 세대 대비 상당한 가격 경쟁력을 확보했습니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 입력 10달러, 출력 50달러로 책정되었습니다. GPT-5.6 Sol과 비교하면 입력 비용 기준 정확히 2배 비싼 가격표를 달고 나온 셈입니다.\n\n하지만 가성비 측면에서 진짜 놀라운 복병은 바로 Grok 4.5입니다. 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격을 들고나왔기 때문입니다. 단순 호출 단가만 놓고 본다면 Grok 4.5가 독보적으로 저렴하며, 그 뒤를 GPT-5.6 Sol과 Claude Fable 5가 잇고 있습니다.\n\n## 2. 프롬프트 캐싱의 숨겨진 디테일: 쓰고 읽는 비용의 차이\n\nAPI를 자주, 대규모로 호출할 때 요금을 획기적으로 낮춰주는 프롬프트 캐싱 기능도 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 두 모델 모두 이미 한 번 불러와 캐싱된 텍스트를 다시 읽을 때는 무려 90%의 요금 할인 혜택을 줍니다. 100만 토큰을 기준으로 캐시를 다시 읽을 때 드는 비용은 GPT-5.6 Sol이 0.5달러, Claude Fable 5가 1달러에 불과합니다.\n\n하지만 캐시에 데이터를 처음 입력할 때 발생하는 쓰기 비용을 보면 판도가 바뀝니다. GPT-5.6 Sol은 기본 입력 단가의 1.25배인 100만 토큰당 6.25달러를 청구합니다. 반면 Claude Fable 5는 캐시를 유지하는 시간에 따라 5분 유지는 12.5달러, 1시간 유지는 20달러라는 꽤 무거운 쓰기 비용을 부과합니다.\n\n결국 작업의 성격에 따라 비용 효율적인 선택이 달라집니다. 짧은 대화나 유동적인 컨텍스트를 주고받으며 자주 캐시를 갱신해야 하는 에이전트 루프나 동적인 작업에는 GPT-5.6 Sol이 훨씬 경제적입니다. 반면 방대한 분량의 고정된 API 사양서나 전체 코드베이스를 올려두고 반복 조회하는 안정적인 업무 환경에서는 Claude Fable 5의 캐싱 구조가 진가를 발휘하게 됩니다.\n\n## 3. 3.8초 vs 109초: 속도와 깊이의 극단적인 차이\n\n단순히 API 가격만 중요한 게 아닙니다. 실제로 개발을 진행하다 보면 화면에 첫 글자가 찍히기 시작하는 반응 속도가 생산성에 엄청난 영향을 미칩니다.\n\n표준 쿼리 환경에서 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 첫 번째 토큰이 출력되기까지 평균 3.83초밖에 걸리지 않습니다. 초당 약 85개의 토큰을 막힘없이 쏟아내며 시원시원한 속도를 자랑합니다. 반면 앤트로픽의 Claude Fable 5는 최대 추론 모드를 켰을 때 첫 토큰이 나오기까지 무려 평균 109.12초라는 긴 시간이 걸립니다.\n\n거의 2분 가까이 멈춰 있는 이유는 아주 복잡한 문제 해결을 위해 내부적으로 깊은 생각의 단계를 거치기 때문입니다. 다행히 생각을 끝내고 본론을 출력하기 시작하면 초당 63.4개의 준수한 속도로 답변을 완성해 나갑니다. 참고로 GPT-5.6 Sol 역시 추론 설정을 최대나 울트라 모드로 올리면 반응 속도가 큰 폭으로 늘어납니다.\n\n결국 작업의 성격에 맞춰 무기를 골라야 합니다. 실시간 피드백이 중요한 인터랙티브 작업에는 속도가 빠른 GPT-5.6 Sol의 기본 모드가 어울립니다. 반대로 속도는 조금 답답하더라도 꼬여 있는 시스템 아키텍처 설계나 고난도 알고리즘 문제의 완벽한 해답이 필요할 때는 Claude Fable 5의 최대 추론 모드가 돈값을 톡톡히 해냅니다.\n\n## 4. 그렇다면 내 작업에는 어떤 모델을 써야 할까?\n\n세 모델의 성격이 워낙 뚜렷하다 보니, 이제는 모든 작업을 하나의 모델로만 해결하려는 고집을 버려야 합니다. 작업의 성격에 따라 똑똑하게 역할을 분담하는 것이 API 비용을 극적으로 아끼는 비결입니다.\n\n먼저 대규모 백엔드 코드 리팩터링이나 전체적인 시스템 설계, 파일 구조 자동화 같은 무거운 작업에는 **Grok 4.5**가 가장 훌륭한 출발점입니다. 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 압도적인 가격도 매력적이지만, 무엇보다 다른 모델에 비해 적은 출력 토큰만으로도 문제를 명확히 해결하는 토큰 효율성이 뛰어납니다. 코드 구조를 탐색하고 계획을 세우는 플랜 모드나 터미널 자동화 루프를 돌릴 때 비용 부담을 최소화할 수 있습니다.\n\n반면 일상적인 프로그래밍 흐름 속에서 빠르게 코드를 짜고, 버그를 잡고, 가벼운 테스트를 반복할 때는 **GPT-5.6 Sol**을 기본 엔진으로 추천합니다. 첫 번째 토큰이 나오기까지 평균 3.83초로 반응 속도가 매우 빠르고, 가격 역시 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러 수준으로 가성비와 속도의 균형이 아주 훌륭합니다.\n\n하지만 정교한 프런트엔드 UI 디자인이나 복잡한 시각 작업, 그리고 단번에 완벽한 논리를 짜내야 하는 고난도 추론 작업이라면 이야기가 달라집니다. 이때는 속도가 느리고 비용이 더 들더라도 **Claude Fable 5**를 투입해야 합니다. 최대 추론 모드 기준으로 109.12초가 넘는 긴 생각 시간을 기다려야 하고 가격도 입력 10달러, 출력 50달러로 가장 높지만, 그만큼 코드의 깊이와 시각적 표현력 면에서 확실히 차별화된 결과물을 보여줍니다.\n\n여기에 이전 단계에서 다룬 캐싱 비용까지 고려해 궁극의 조합을 만들 수 있습니다. 자주 반복해서 호출해야 하는 대규모 코드베이스나 컨텍스트가 큰 긴 대화는 상대적으로 캐시 쓰기 비용이 저렴한 GPT-5.6 Sol을 캐싱하여 일상적인 작업 엔진으로 활용하고, 단발성으로 복잡하고 깊은 문제 해결이 필요할 때만 Claude Fable 5를 선별적으로 호출하는 식입니다.\n\n## 가성비와 성능, 두 마리 토끼를 잡는 지름길\n\n이제는 하나의 AI 모델만 고집하기보다, 작업 성격에 맞춰 적재적소에 섞어 쓰는 영리함이 필요한 때입니다. 가벼운 코드 리팩터링이나 일반적인 텍스트 작업은 비용 효율이 뛰어난 Grok 4.5와 GPT-5.6 Sol의 기본 모드로 가볍게 처리해 보세요. 그러다 복잡한 논리 설계나 전체 시스템 구조를 뜯어고쳐야 하는 무거운 에이전트 작업이 올 때만 Claude Fable 5의 추론 모드를 제한적으로 깨우는 것입니다. 각 모델의 비용 구조와 캐싱 할인, 그리고 속도 차이를 스마트하게 조합한다면 지갑은 가볍게 지키면서도 최고의 개발 속도를 누릴 수 있습니다.","30d0d90eda8ee54e0e66e8a45eac99b639bda6ab22fb1b2da15938d11ac9a121",47,"2026-07-11T23:51:23.780Z","2026-07-18T02:12:32.102Z",[],[],{"_925":12050,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":12051,"_1682":-5,"_9":12059,"_2246":12060,"_2241":12061,"_2251":12062,"_2253":-5,"_700":12063,"_1679":12064,"_327":12066,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":2100,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":12067,"_1793":12068,"_2280":12069,"_2282":12069,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":12070,"_1119":12080,"_2328":12093,"_2355":12115,"_2722":12354,"_261":12355},"cmrgb671400ah10qf5vnj4owh",{"_1595":1596,"_209":12052,"_2225":12053,"_2230":12056,"_2234":2235},2309,{"_1685":12054,"_1686":1698,"_1596":12055,"_2229":1698},284,2025,{"_1685":12057,"_1686":1698,"_1596":12058,"_2229":1698},0.12299696838458207,0.8770030316154179,"Cursor에 Grok 4.5 탑재 — 역대급 가성비 코딩 모델 활용법","Cursor에 Grok 4.5 탑재 — 가성비 코딩 모델 활용법 인기 AI 코딩 에디터 Cursor와 SpaceXAI가 공동 개발한 최초의 프론티어 코딩 모델, Grok 4.5가 공식 출시되었습니다! 단순히 기존 API를 연동한 것을 넘어, 코딩 분야 뿐만 아닌 폭넓은 분야를 위해 만들어진 모델인데요. 이번 출시가 왜 우리의 코딩 생산성을 바꿀 큰 변화인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을지…","Cursor에 Grok 4.5 탑재 — 역대급 가성비 코딩 모델 활용법\n\nCursor에 Grok 4.5 탑재 — 가성비 코딩 모델 활용법\n\n인기 AI 코딩 에디터 Cursor와 SpaceXAI가 공동 개발한 최초의 프론티어 코딩 모델, Grok 4.5가 공식 출시되었습니다! 단순히 기존 API를 연동한 것을 넘어, 코딩 분야 뿐만 아닌 폭넓은 분야를 위해 만들어진 모델인데요. 이번 출시가 왜 우리의 코딩 생산성을 바꿀 큰 변화인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을지 설명해드리겠습니다.\n\n1.5조 매개변수 MoE 모델\n\nGrok 4.5는 단순히 예전 버전을 조금 고쳐 쓴 모델이 아닙니다. 완전히 새롭게 설계된 V9 파운데이션 모델을 기반으로, 처음부터 코딩에 최적화해 밑바닥부터 다시 만든 1.5조 매개변수 규모의 혼합 전문가(MoE) 모델입니다. 이 거대한 모델을 완벽하게 학습시키기 위해 SpaceXAI의 데이터 센터에 있는 최신 엔비디아 GB300 GPU 수만 대가 동원되었습니다.\n\n여기서 핵심은 혼합 전문가 구조입니다. 쉽게 말해 여러 명의 전문의가 모인 종합병원 같은 방식인데요. 질문이 들어올 때마다 1.5조 개의 매개변수가 전부 움직이는 대신, 코딩이나 도구 호출 등 각 분야의 '전문가' 모델만 골라 빠르게 호출되어 작동합니다. 덕분에 엄청난 지식을 품고 있으면서도 가볍고 빠른 반응 속도를 보여주죠.\n\n특히 학습 데이터가 남다른 편입니다. 단순히 웹 서핑으로 긁어모은 코드가 아니라, 실제 개발자들이 Cursor 안에서 작업한 워크스페이스 편집 이력, 도구 호출 방식, 에이전트와의 실시간 대화 데이터가 고스란히 학습에 반영되었습니다. 덕분에 우리가 에디터 안에서 다음에 무엇을 하려는지 마치 미리 알고 있는 것처럼 자연스럽게 코드를 제안하고 도구를 척척 다루는 코딩 비서 역할을 합니다.\n\n역대급 반값 가격 — Claude Opus와 비교해 보니\n\nGrok 4.5의 가장 큰 무기는 바로 가성비입니다. AI에게 코딩을 시킬 때, 특히 여러 파일을 분석하거나 스스로 생각해서 일하는 에이전트 기능을 쓰다 보면 순식간에 엄청난 토큰을 소비하며 비용 부담이 커지기 마련인데요. Grok 4.5는 이 고민을 해결해 줄 수 있습니다.\n\n수치로 직접 비교해 보면 차이가 아주 명확합니다. 100만 토큰 기준으로 Grok 4.5는 입력 2달러, 출력 6달러로 책정되었습니다. 반면 강력한 경쟁 모델인 앤트로픽의 Claude Opus 4.8은 입력 5달러, 출력 25달러에 달합니다. 입력 비용은 절반 이하, 출력 비용은 4분의 1 수준에 불과한 셈입니다.\n\n덕분에 전체 소스코드를 통째로 프롬프트에 넣고 질문을 던지거나, AI에게 고난도 리팩토링 작업을 길게 맡겨도 요금 부담이 훨씬 적습니다. 그동안 높은 비용 때문에 고성능 프론티어 모델을 쓰기 망설여졌던 분들에게는 아주 매력적인 대안이 될 것입니다.\n\nCursor에서 Grok 4.5 바로 쓰고 2배 혜택 챙기기\n\n새로운 Grok 4.5는 Cursor 데스크톱 앱뿐만 아니라 웹, iOS, CLI 등 모든 환경의 모든 요금제 플랜에서 곧바로 사용해 볼 수 있습니다. 설정 방법도 정말 간단합니다. 에디터 오른쪽 위의 톱니바퀴 아이콘을 눌러 설정 창에 들어간 뒤, 모델 선택 목록에서 Grok 4.5를 토글해 켜기만 하면 준비 끝입니다.\n\nCursor 안에서 Grok 4.5는 최대 256k 크기의 컨텍스트 창을 지원합니다. 원본 모델은 원래 최대 500k까지 지원하지만, 에디터 최적화를 위해 Cursor 앱 내에서는 256k로 제공됩니다. 대규모 코드베이스나 여러 개의 파일을 한 번에 분석해 고치는 멀티 파일 에이전트 작업을 수행하기에 차고 넘치는 넉넉한 크기입니다.\n\n사용량 차감 방식도 새로워졌습니다. 이제 Grok 4.5를 사용하면 기존의 'Auto + Composer' 풀에서 이름이 변경된 'First Party Usage Pool'에서 사용량이 차감됩니다.\n\n특히 지금이 바로 Grok 4.5를 써보기 좋은 시기입니다. 출시를 기념해 2026년 7월 15일까지 첫 일주일 동안 사용량을 절반만 차감하는 특별 프로모션을 진행하고 있기 때문입니다. 평소보다 2배 더 여유롭게 똑똑한 AI 코딩을 테스트해 볼 수 있으니, 미뤄둔 리팩토링이나 복잡한 기능 구현이 있다면 이번 기회에 한번 실행해보는게 좋을 것 같습니다.\n\nGrok 4.5 벤치마크 소란\n\nCursor 코드베이스의 과거 스냅샷이 학습 데이터에 포함돼 Grok 4.5가 CursorBench에서 유리할 수 있음이 확인됐습니다. 정확한 영향은 알 수 없어 Cursor는 해당 모델의 CursorBench 결과를 공식 비교에서 제외했으며, 향후 모델 학습 데이터에서는 이를 제거하기로 했습니다.\n\n비록 특정 벤치마크에 약간의 이슈가 있었지만, 그렇다고 Grok 4.5의 실전 코딩 능력을 과소평가할 필요는 없습니다. 다른 소프트웨어 개발 평가 도구인 SWE-bench Pro에서는 비슷한 등급의 모델보다 출력 토큰을 4.2배 덜 사용하는 훌륭한 효율성을 보여주었기 때문입니다.\n\n다만 이 벤치마크 수치는 SpaceXAI의 자체 측정치로, 단순한 벤치마크 숫자보다는 내가 직접 작성하는 코드 환경에서 얼마나 비용을 아껴주고 빠릿하게 움직이는지 실전 테스트를 통해 확인해보시는 것이 좋습니다.\n\n가볍게 시작해보기 좋다\n\nGrok 4.5의 출시 기념 프로모션은 2026년 7월 15일까지 진행됩니다. 이 기간 동안에는 Cursor에서 사용량 한도를 2배로 인정해 주는 파격적인 혜택을 제공하므로, 평소에 미뤄두었던 대규모 코드 리팩토링이나 신규 기능 개발에 가볍게 도입해 보기 딱 좋은 타이밍입니다.\n\n비록 사전 학습 데이터 혼입으로 인한 벤치마크 이슈가 있었지만, 실제 업무에서 느껴지는 체감 성능과 압도적인 가성비는 여전히 매력적입니다. 특히 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 비용 덕분에 비용 부담을 줄이고 AI 에이전트 기능을 활용할 수 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Grok 4.5 탑재 — 가성비 코딩 모델 활용법",{"_925":12133,"_2218":2369,"_3636":12134,"_2370":12135},"b940be1e-05b5-44cf-ba93-04f7aacb63cf",{"_3638":574},[],{"_925":12137,"_2218":2369,"_3636":12138,"_2370":12139},"5b8d5e01-edab-48cd-ae68-2ea9f75c4176",{"_3638":574},[12140],{"_2378":12141,"_2218":2378},"인기 AI 코딩 에디터 Cursor와 SpaceXAI가 공동 개발한 최초의 프론티어 코딩 모델, Grok 4.5가 공식 출시되었습니다! 단순히 기존 API를 연동한 것을 넘어, 코딩 분야 뿐만 아닌 폭넓은 분야를 위해 만들어진 모델인데요. 이번 출시가 왜 우리의 코딩 생산성을 바꿀 큰 변화인지, 그리고 어떻게 활용할 수 있을지 설명해드리겠습니다.",{"_925":12143,"_2218":2369,"_3636":12144,"_2370":12145},"419dce9e-3ace-45fd-8f87-37a156d8da56",{"_3638":574},[],{"_925":12147,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":12148,"_2370":12149},"32cbbfec-8d24-442c-a63b-9d2a302ef030",{"_3638":574},[12150],{"_2378":12151,"_2218":2378},"1.5조 매개변수 MoE 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보여주죠.",{"_925":12173,"_2218":2369,"_3636":12174,"_2370":12175},"5b727f2d-a8b7-40d4-b8fd-1b0a04b36e80",{"_3638":574},[],{"_925":12177,"_2218":2369,"_3636":12178,"_2370":12179},"ee4cfa5d-3350-4f22-af79-4610aeb74bf1",{"_3638":574},[12180],{"_2378":12181,"_2218":2378},"특히 학습 데이터가 남다른 편입니다. 단순히 웹 서핑으로 긁어모은 코드가 아니라, 실제 개발자들이 Cursor 안에서 작업한 워크스페이스 편집 이력, 도구 호출 방식, 에이전트와의 실시간 대화 데이터가 고스란히 학습에 반영되었습니다. 덕분에 우리가 에디터 안에서 다음에 무엇을 하려는지 마치 미리 알고 있는 것처럼 자연스럽게 코드를 제안하고 도구를 척척 다루는 코딩 비서 역할을 합니다.",{"_925":12183,"_2218":2369,"_3636":12184,"_2370":12185},"ce2c4538-4e7e-4c26-854c-d2814117c2ba",{"_3638":574},[],{"_925":12187,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":12188,"_2370":12189},"7f0395ff-65c0-4f4a-be73-c57be9c4673d",{"_3638":574},[12190],{"_2378":12191,"_2218":2378},"역대급 반값 가격 — Claude Opus와 비교해 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AI에게 코딩을 시킬 때, 특히 여러 파일을 분석하거나 스스로 생각해서 일하는 에이전트 기능을 쓰다 보면 순식간에 엄청난 토큰을 소비하며 비용 부담이 커지기 마련인데요. 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AI에게 코딩을 시킬 때, 특히 여러 파일을 분석하거나 스스로 생각해서 일하는 에이전트 기능을 쓰다 보면 순식간에 엄청난 토큰을 소비하며 비용 부담이 커지기 마련인데요. Grok 4.5는 이 고민을 해결해 줄 수 있습니다.\n\n수치로 직접 비교해 보면 차이가 아주 명확합니다. 100만 토큰 기준으로 Grok 4.5는 입력 2달러, 출력 6달러로 책정되었습니다. 반면 강력한 경쟁 모델인 앤트로픽의 Claude Opus 4.8은 입력 5달러, 출력 25달러에 달합니다. 입력 비용은 절반 이하, 출력 비용은 4분의 1 수준에 불과한 셈입니다.\n\n덕분에 전체 소스코드를 통째로 프롬프트에 넣고 질문을 던지거나, AI에게 고난도 리팩토링 작업을 길게 맡겨도 요금 부담이 훨씬 적습니다. 그동안 높은 비용 때문에 고성능 프론티어 모델을 쓰기 망설여졌던 분들에게는 아주 매력적인 대안이 될 것입니다.\n\n## Cursor에서 Grok 4.5 바로 쓰고 2배 혜택 챙기기\n\n새로운 Grok 4.5는 Cursor 데스크톱 앱뿐만 아니라 웹, iOS, CLI 등 모든 환경의 모든 요금제 플랜에서 곧바로 사용해 볼 수 있습니다. 설정 방법도 정말 간단합니다. 에디터 오른쪽 위의 톱니바퀴 아이콘을 눌러 설정 창에 들어간 뒤, 모델 선택 목록에서 Grok 4.5를 토글해 켜기만 하면 준비 끝입니다.\n\nCursor 안에서 Grok 4.5는 최대 256k 크기의 컨텍스트 창을 지원합니다. 원본 모델은 원래 최대 500k까지 지원하지만, 에디터 최적화를 위해 Cursor 앱 내에서는 256k로 제공됩니다. 대규모 코드베이스나 여러 개의 파일을 한 번에 분석해 고치는 멀티 파일 에이전트 작업을 수행하기에 차고 넘치는 넉넉한 크기입니다.\n\n사용량 차감 방식도 새로워졌습니다. 이제 Grok 4.5를 사용하면 기존의 'Auto + Composer' 풀에서 이름이 변경된 'First Party Usage Pool'에서 사용량이 차감됩니다.\n\n특히 지금이 바로 Grok 4.5를 써보기 좋은 시기입니다. 출시를 기념해 2026년 7월 15일까지 첫 일주일 동안 사용량을 절반만 차감하는 특별 프로모션을 진행하고 있기 때문입니다. 평소보다 2배 더 여유롭게 똑똑한 AI 코딩을 테스트해 볼 수 있으니, 미뤄둔 리팩토링이나 복잡한 기능 구현이 있다면 이번 기회에 한번 실행해보는게 좋을 것 같습니다.\n\n## Grok 4.5 벤치마크 소란\n\nCursor 코드베이스의 과거 스냅샷이 학습 데이터에 포함돼 Grok 4.5가 CursorBench에서 유리할 수 있음이 확인됐습니다. 정확한 영향은 알 수 없어 Cursor는 해당 모델의 CursorBench 결과를 공식 비교에서 제외했으며, 향후 모델 학습 데이터에서는 이를 제거하기로 했습니다.\n\n비록 특정 벤치마크에 약간의 이슈가 있었지만, 그렇다고 Grok 4.5의 실전 코딩 능력을 과소평가할 필요는 없습니다. 다른 소프트웨어 개발 평가 도구인 SWE-bench Pro에서는 비슷한 등급의 모델보다 출력 토큰을 4.2배 덜 사용하는 훌륭한 효율성을 보여주었기 때문입니다.\n\n다만 이 벤치마크 수치는 SpaceXAI의 자체 측정치로, 단순한 벤치마크 숫자보다는 내가 직접 작성하는 코드 환경에서 얼마나 비용을 아껴주고 빠릿하게 움직이는지 실전 테스트를 통해 확인해보시는 것이 좋습니다.\n\n## 가볍게 시작해보기 좋다\n\nGrok 4.5의 출시 기념 프로모션은 2026년 7월 15일까지 진행됩니다. 이 기간 동안에는 Cursor에서 사용량 한도를 2배로 인정해 주는 파격적인 혜택을 제공하므로, 평소에 미뤄두었던 대규모 코드 리팩토링이나 신규 기능 개발에 가볍게 도입해 보기 딱 좋은 타이밍입니다.\n\n비록 사전 학습 데이터 혼입으로 인한 벤치마크 이슈가 있었지만, 실제 업무에서 느껴지는 체감 성능과 압도적인 가성비는 여전히 매력적입니다. 특히 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러라는 비용 덕분에 비용 부담을 줄이고 AI 에이전트 기능을 활용할 수 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Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지","Claude Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지 터미널 창에서 한 발짝도 나가지 않고 코딩, 테스트, 깃 커밋까지 전부 알아서 해주는 AI 에이전트가 있다면 어떨까요? 요즘 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 도구인 클로드 코드 이야기입니다. 매번 웹브라우저에 코드를 복사해서 붙여넣는 번거로움 없이, 터미널 안에서 곧바로 강력한 AI 비서를 부리는 방법을 기초부터…","Claude Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지\n\nClaude Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지\n\n터미널 창에서 한 발짝도 나가지 않고 코딩, 테스트, 깃 커밋까지 전부 알아서 해주는 AI 에이전트가 있다면 어떨까요? 요즘 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 도구인 클로드 코드 이야기입니다. 매번 웹브라우저에 코드를 복사해서 붙여넣는 번거로움 없이, 터미널 안에서 곧바로 강력한 AI 비서를 부리는 방법을 기초부터 깔끔하게 정리해 드립니다.\n\n1단계: 구형 npm 대신 네이티브 설치 파일로 3초 만에 끝내기\n\n클로드 코드를 시작하는 가장 빠르고 확실한 방법입니다. 혹시 예전 가이드를 보고 npm 명령어로 설치하려 하셨나요? 이제 자동 업데이트를 지원하는 네이티브 설치가 지원됩니다. 앤트로픽은 구형 npm 패키지 형태의 설치보다, 운영체제별로 최적화된 네이티브 설치 파일을 새롭게 공식 권장하고 있습니다.\n\n네이티브 설치 방식은 까다로운 개발 환경 설정이나 노드 의존성 문제없이 터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 바로 끝납니다. 게다가 백그라운드에서 자동으로 업데이트까지 알아서 처리해 주니 항상 최신 버전을 유지할 수 있어 아주 편리합니다.\n\n터미널을 열고 내 컴퓨터 운영체제에 맞는 명령어를 복사해서 실행해 보세요.\n\n# macOS, 리눅스, WSL 사용자\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\n\n# 윈도우 파워셸 사용자\nirm https://claude.ai/install.ps1 | iex\n\n설치를 마친 뒤 터미널에 claude를 입력하면 안전하게 연동되는 웹 브라우저 창이 열립니다. 사용 중인 클로드 프로 멤버십이나 개발자 콘솔 계정으로 로그인을 완료하면 터미널 안에서 곧바로 똑똑한 에이전트를 부릴 수 있습니다.\n\n작업 능률을 올려주는 핵심 슬래시(/) 명령어 활용법\n\n클로드 코드를 터미널에서 실행하고 나면, 챗봇 웹사이트와는 다른 독특한 인터랙티브 환경을 만나게 됩니다. 이때 가장 유용한 비밀무기가 바로 슬래시로 시작하는 단축 명령어들입니다. 이 명령어들을 적재적소에 활용하면 AI가 사용하는 토큰 소비를 줄이고 터미널 작업 속도를 효율적으로 끌어올릴 수 있습니다.\n\n가장 먼저 손에 익혀야 할 핵심 명령어는 대화가 길어질 때 발생하는 컨텍스트 누적과 비용 문제를 해결해 주는 도구들입니다.\n\n/compact: 지금까지 나눈 대화 맥락을 핵심 위주로 똑똑하게 요약하여 컨텍스트 용량을 확보해 줍니다. 대화가 너무 길어져 토큰 소비나 성능 저하가 우려될 때 필수적입니다.\n/btw: 메인 프로젝트 작업과 무관한 가벼운 질문을 던질 때 사용합니다. 이 명령어로 질문한 내용은 메인 대화 기록에 저장되지 않아 대화가 무거워지는 것을 막아줍니다.\n/diff: 클로드 코드가 내 소스코드를 수정한 내역을 터미널 안에서 한눈에 비교하고 검토할 수 있도록 도와줍니다.\n/clear: 현재 세션의 맥락을 완전히 지우고 새로운 작업을 즉시 시작할 수 있게 비워줍니다.\n\n여기에 더해, 세션 중간에 모델을 즉시 전환할 수 있는 /model 명령어까지 알아두면 좋습니다. 탐색이나 간단한 작업에는 비용이 저렴한 모델을 쓰고, 복잡한 로직 구현에는 고성능 모델로 유연하게 스위칭하면서 스마트하게 비용을 아낄 수 있습니다.\n\n나의 프로젝트 규칙 정의서, CLAUDE.md 파일 만드는 법\n\n클로드 코드의 진짜 매력은 새로운 대화를 시작할 때마다 \"이 프로젝트는 리액트 기반이고, 코딩 규칙은 이렇고...\"라며 구구절절 설명할 필요가 없다는 점입니다. 프로젝트 루트 디렉터리에 CLAUDE.md 파일 하나만 저장해 두면 됩니다. 클로드 코드가 세션을 시작하자마자 이 규칙을 먼저 읽고 내 코딩 스타일과 프로젝트 아키텍처 규칙을 준수할 수 있도록 합니다.\n\n이 규칙 파일을 직접 처음부터 작성할 필요는 없습니다. 터미널 창에 단 한 줄의 명령어만 입력하면 바로 시작할 수 있습니다.\n\n/init\n\n이 명령어를 실행하면 클로드 코드가 내 작업 공간에 있는 기술 스택, 폴더 구조, 패키지 설정 등을 스스로 꼼꼼하게 분석합니다. 그리고 내 프로젝트에 가장 어울리는 맞춤형 CLAUDE.md 기본 규칙 파일을 자동으로 뚝딱 만들어 줍니다.\n\n자동 생성된 규칙 파일은 개발자가 읽기에도 편하고 직관적인 마크다운 구조로 이루어져 있습니다.\n\n# Project Rules\n\n## Build & Test Commands\n- Build: `npm run build`\n- Run tests: `npm test`\n\n## Code Style\n- Use TypeScript for all new components.\n- Follow camelCase for variables and PascalCase for components.\n- Prefer functional components over class components.\n\n여기서 유용한 활용 팁이 있습니다. 다른 설정 파일의 구체적인 내용을 학습시키고 싶다면 마크다운 안에서 @package.json처럼 @ 기호를 사용해 손쉽게 외부 문서를 불러올 수 있습니다. 만약 프로젝트 규모가 커져서 규칙이 너무 복잡해진다면 .claude/rules/ 폴더 아래에 개별 파일로 분할해 일관되게 관리할 수도 있습니다. 이렇게 잘 만든 규칙 파일 하나만 준비해 두면, 클로드 코드가 언제나 나와 오랫동안 손발을 맞춰온 단짝 파트너처럼 내 마음에 쏙 드는 코드를 작성해 줍니다.\n\n권한 모드와 디렉터리 접근 차단으로 안전하게 사용하기\n\n클로드 코드는 내 컴퓨터의 터미널 권한을 직접 제어하는 강력한 에이전트입니다. 편리한 만큼 보안 설정을 제대로 이해하고 안전하게 사용하는 습관이 무엇보다 중요합니다. 특히 인터넷에서 다운로드한 외부 깃 저장소를 열어서 작업할 때는 각별히 주의해야 합니다.\n\n과거 구버전 클로드 코드에서는 CVE-2025-54794나 CVE-2026-55607 같은 보안 취약점이 발견된 적이 있습니다. 악의적으로 구성된 외부 프로젝트를 클론해 실행하면, 클로드 코드가 경로 조작에 속아 프로젝트 폴더를 벗어나 시스템 내부의 민감한 파일에 접근하거나 쉘 설정 파일에 위험한 코드를 심어 실행하도록 유도할 수 있는 보안 문제였습니다.\n\n앤트로픽은 이러한 취약점을 발견하는 즉시 빠르게 패치 버전을 배포해 해결하고 있습니다. 우리가 구형 npm 방식 대신 자동 업데이트를 지원하는 최신 네이티브 설치 방식을 사용해야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 네이티브 설치본은 백그라운드에서 실시간으로 보안 업데이트를 적용하므로 항상 안전한 최신 상태를 유지해 줍니다.\n\n클로드 코드는 작업 방식에 따라 세부 권한을 조정할 수 있도록 여섯 단계의 권한 모드를 지원합니다. 내 프로젝트의 안전을 지키기 위해 꼭 알아두어야 할 핵심 모드들을 쉽게 정리해 드릴게요.\n\nplan 모드: 파일 수정 권한이 전혀 없는 읽기 전용 상태입니다. 외부 프로젝트를 처음 열어 분석할 때 가장 안전하게 쓸 수 있습니다.\ndefault 모드: 클로드 코드가 파일을 고치거나 명령어를 실행할 때마다 사용자에게 일일이 승인을 요청하는 기본 모드입니다.\nacceptEdits 모드: 현재 작업 공간 안의 파일 수정은 자동으로 승인하고, Bash 명령과 기타 부작용이 있는 도구에는 기존 권한 정책이 계속 적용됩니다.\nauto 모드: 백그라운드에서 보안 스캔을 거치며 알아서 작업을 주도적으로 진행합니다.\ndontAsk: 대화형 권한 질문을 피해야 하는 자동화 환경을 위한 모드입니다.\nbypassPermissions 모드: 어떠한 확인 절차도 없이 시스템 전체에 접근하므로, 반드시 격리된 가상환경이나 컨테이너 내부에서만 제한적으로 사용해야 합니다.\n\n마지막으로 개인 비밀번호나 API 키가 담긴 .env 같은 비밀 환경 설정 파일의 유출을 막는 팁이 있습니다. 사용자 설정 파일에서 특정 중요 파일에 대한 접근을 제한하는 차단 규칙을 등록해 두면, 클로드 코드가 실수로 상위 디렉터리를 탐색해 민감한 데이터를 읽는 상황을 완벽하게 예방할 수 있습니다. 아무리 뛰어난 AI 비서라도 내 컴퓨터의 열쇠를 쥐어주는 만큼, 항상 신뢰할 수 있는 안전한 디렉터리 안에서만 실행하는 습관을 들여 보세요!\n\n터미널에서 직접 부리는 든든한 AI 파트너\n\n웹 브라우저를 오가며 코드를 복사하고 붙여넣던 번거로운 방식은 이제 안녕입니다. 터미널 창을 벗어나지 않고도 코딩부터 테스트, 커밋까지 물 흐르듯 이어지는 클로드 코드의 편리함을 직접 경험해 보세요. 오늘 바로 내 프로젝트 폴더에서 가볍게 시작해 보시는 건 어떨까요?","cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj",[2255],[6673,6969,12372,9554,2758,2763],"cli-tools",[],"2026-07-11T09:36:41.592Z","2026-07-11T06:15:30.334Z","2026-07-11T10:20:53.382Z","2026-07-11T09:50:41.759Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":12379},{"_1694":12380},{"_1696":12381,"_1701":1702,"_1703":12382,"_1713":12383,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":12384,"_1720":12385,"_1725":12386,"_1730":12387},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":12389,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":12392},{"_616":12390,"_11":12391},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":12393},{"_1696":12394,"_1701":1702,"_1703":12395,"_1713":12396,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":12397,"_1720":12398,"_1725":12399,"_1730":12400},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":12402},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":12403,"_1752":-5,"_1735":12409,"_1754":12410},{"_1705":12404,"_1707":12405,"_1744":12406,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":12407,"_1749":2337,"_1711":12408},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/b1b3a8ca-1a27-4e6d-bd10-5d490e55b448.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/b1b3a8ca-1a27-4e6d-bd10-5d490e55b448.jpg",395841,"L27xO7?]00#Z?vxuRQS100DQ~qO+","#282838","2026-07-11T06:26:23.804Z",{"_1756":12411,"_1764":12415,"_1771":12419,"_1778":-5},{"_1705":12412,"_1707":12413,"_1744":12414,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/large.webp",21734,{"_1705":12416,"_1707":12417,"_1744":12418,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/small.webp",5834,{"_1705":12420,"_1707":12421,"_1744":12422,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj/medium.webp",12716,{"_925":12424,"_2358":12357,"_2359":12425,"_2616":-5,"_2713":12834,"_2715":12835,"_2717":12836,"_2719":1698,"_1793":12837,"_2280":12838,"_2287":-5},"cmrfz0duq001h10qffv1rl4wj",{"_893":12426,"_1701":1702},[12427,12430,12434,12439,12443,12449,12453,12459,12463,12469,12473,12479,12483,12489,12493,12496,12500,12510,12514,12520,12524,12530,12534,12540,12544,12578,12582,12593,12597,12603,12607,12617,12621,12627,12631,12634,12638,12648,12652,12658,12662,12665,12669,12690,12694,12700,12704,12710,12714,12720,12724,12730,12734,12740,12744,12795,12799,12810,12814,12820,12824,12830],{"_925":12428,"_2364":12366,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":12429,"_2366":12369},"5339560b-35bb-469a-afd5-c9385ad49d93",{"_3638":574},{"_925":12431,"_2218":2369,"_3636":12432,"_2370":12433},"cc2a5be6-5e48-424e-8189-60c5305e376c",{"_3638":574},[],{"_925":12435,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":12436,"_2370":12437},"15e40bfe-96af-443e-b5f6-38ba4cd85c74",{"_3638":574},[12438],{"_2378":12366,"_2218":2378},{"_925":12440,"_2218":2369,"_3636":12441,"_2370":12442},"ce79e25a-bfba-48f7-8fea-5dbf30706418",{"_3638":574},[],{"_925":12444,"_2218":2369,"_3636":12445,"_2370":12446},"4d49e8a0-26bd-46a5-8fa1-82709ee61f10",{"_3638":574},[12447],{"_2378":12448,"_2218":2378},"터미널 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활용법",{"_925":12521,"_2218":2369,"_3636":12522,"_2370":12523},"cdfb80ac-9edf-4ab5-8b2c-fe95c99b82f0",{"_3638":574},[],{"_925":12525,"_2218":2369,"_3636":12526,"_2370":12527},"b42330ed-c463-470b-b479-f0ca2da20694",{"_3638":574},[12528],{"_2378":12529,"_2218":2378},"클로드 코드를 터미널에서 실행하고 나면, 챗봇 웹사이트와는 다른 독특한 인터랙티브 환경을 만나게 됩니다. 이때 가장 유용한 비밀무기가 바로 슬래시로 시작하는 단축 명령어들입니다. 이 명령어들을 적재적소에 활용하면 AI가 사용하는 토큰 소비를 줄이고 터미널 작업 속도를 효율적으로 끌어올릴 수 있습니다.",{"_925":12531,"_2218":2369,"_3636":12532,"_2370":12533},"32eb32dd-287a-497b-ae6f-42acbc534a25",{"_3638":574},[],{"_925":12535,"_2218":2369,"_3636":12536,"_2370":12537},"6d97e8b1-73f2-434c-b485-f84091c537c9",{"_3638":574},[12538],{"_2378":12539,"_2218":2378},"가장 먼저 손에 익혀야 할 핵심 명령어는 대화가 길어질 때 발생하는 컨텍스트 누적과 비용 문제를 해결해 주는 도구들입니다.",{"_925":12541,"_2218":2369,"_3636":12542,"_2370":12543},"f1942d3e-af95-4639-a3ba-c18d79f42d12",{"_3638":574},[],{"_925":12545,"_1675":3365,"_2218":3366,"_755":12546},"9d524efa-6347-4c33-b6e1-38664076e12e",[12547,12555,12562,12570],{"_925":12548,"_2370":12549},"c8935574-80e9-4880-b427-866e42aa36d5",[12550,12553],{"_2378":12551,"_2218":2378,"_2405":12552},"/compact",{"_2473":2408},{"_2378":12554,"_2218":2378},": 지금까지 나눈 대화 맥락을 핵심 위주로 똑똑하게 요약하여 컨텍스트 용량을 확보해 줍니다. 대화가 너무 길어져 토큰 소비나 성능 저하가 우려될 때 필수적입니다.",{"_925":12556,"_2370":12557},"7badcdc2-cc70-4808-a9ee-3611c6cd61cb",[12558,12560],{"_2378":8066,"_2218":2378,"_2405":12559},{"_2473":2408},{"_2378":12561,"_2218":2378},": 메인 프로젝트 작업과 무관한 가벼운 질문을 던질 때 사용합니다. 이 명령어로 질문한 내용은 메인 대화 기록에 저장되지 않아 대화가 무거워지는 것을 막아줍니다.",{"_925":12563,"_2370":12564},"d0c581f1-6950-4477-bfff-b70a35fa0273",[12565,12568],{"_2378":12566,"_2218":2378,"_2405":12567},"/diff",{"_2473":2408},{"_2378":12569,"_2218":2378},": 클로드 코드가 내 소스코드를 수정한 내역을 터미널 안에서 한눈에 비교하고 검토할 수 있도록 도와줍니다.",{"_925":12571,"_2370":12572},"b424ec54-9681-4397-85c0-0c49e5cfc2d8",[12573,12576],{"_2378":12574,"_2218":2378,"_2405":12575},"/clear",{"_2473":2408},{"_2378":12577,"_2218":2378},": 현재 세션의 맥락을 완전히 지우고 새로운 작업을 즉시 시작할 수 있게 비워줍니다.",{"_925":12579,"_2218":2369,"_3636":12580,"_2370":12581},"4fe1e06b-495b-4bc0-a83f-afd1bc495987",{"_3638":574},[],{"_925":12583,"_2218":2369,"_3636":12584,"_2370":12585},"0b28033c-1966-4aea-b7e8-fca8961d0e93",{"_3638":574},[12586,12588,12591],{"_2378":12587,"_2218":2378},"여기에 더해, 세션 중간에 모델을 즉시 전환할 수 있는 ",{"_2378":12589,"_2218":2378,"_2405":12590},"/model",{"_2407":2408},{"_2378":12592,"_2218":2378}," 명령어까지 알아두면 좋습니다. 탐색이나 간단한 작업에는 비용이 저렴한 모델을 쓰고, 복잡한 로직 구현에는 고성능 모델로 유연하게 스위칭하면서 스마트하게 비용을 아낄 수 있습니다.",{"_925":12594,"_2218":2369,"_3636":12595,"_2370":12596},"e36a6c9b-afc8-4023-9903-cc7227897f59",{"_3638":574},[],{"_925":12598,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":12599,"_2370":12600},"5f9933d4-ab08-4487-aa43-535099c258ef",{"_3638":574},[12601],{"_2378":12602,"_2218":2378},"나의 프로젝트 규칙 정의서, CLAUDE.md 파일 만드는 법",{"_925":12604,"_2218":2369,"_3636":12605,"_2370":12606},"ef3a88c1-f8ca-43af-a179-218808f6e1e0",{"_3638":574},[],{"_925":12608,"_2218":2369,"_3636":12609,"_2370":12610},"454f7661-86b7-443a-ac10-ce30f04e2bb3",{"_3638":574},[12611,12613,12615],{"_2378":12612,"_2218":2378},"클로드 코드의 진짜 매력은 새로운 대화를 시작할 때마다 \"이 프로젝트는 리액트 기반이고, 코딩 규칙은 이렇고...\"라며 구구절절 설명할 필요가 없다는 점입니다. 프로젝트 루트 디렉터리에 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":12614},{"_2407":2408},{"_2378":12616,"_2218":2378}," 파일 하나만 저장해 두면 됩니다. 클로드 코드가 세션을 시작하자마자 이 규칙을 먼저 읽고 내 코딩 스타일과 프로젝트 아키텍처 규칙을 준수할 수 있도록 합니다.",{"_925":12618,"_2218":2369,"_3636":12619,"_2370":12620},"d667e664-9541-4fda-b178-c90d224e8d68",{"_3638":574},[],{"_925":12622,"_2218":2369,"_3636":12623,"_2370":12624},"26123c2d-55b5-4fdf-a0b3-2afd31624aca",{"_3638":574},[12625],{"_2378":12626,"_2218":2378},"이 규칙 파일을 직접 처음부터 작성할 필요는 없습니다. 터미널 창에 단 한 줄의 명령어만 입력하면 바로 시작할 수 있습니다.",{"_925":12628,"_2218":2369,"_3636":12629,"_2370":12630},"b5998407-1a32-4721-af9a-0261e174f1a6",{"_3638":574},[],{"_925":12632,"_2407":12633,"_2218":2407,"_608":7041},"e13a07db-84ac-458c-b6bd-3d467e8c4333","/init",{"_925":12635,"_2218":2369,"_3636":12636,"_2370":12637},"2fa8b222-f9dd-43cd-aae4-6499505e5597",{"_3638":574},[],{"_925":12639,"_2218":2369,"_3636":12640,"_2370":12641},"769022e0-78bf-4ad5-9e16-d55f73709d8d",{"_3638":574},[12642,12644,12646],{"_2378":12643,"_2218":2378},"이 명령어를 실행하면 클로드 코드가 내 작업 공간에 있는 기술 스택, 폴더 구조, 패키지 설정 등을 스스로 꼼꼼하게 분석합니다. 그리고 내 프로젝트에 가장 어울리는 맞춤형 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":12645},{"_2407":2408},{"_2378":12647,"_2218":2378}," 기본 규칙 파일을 자동으로 뚝딱 만들어 줍니다.",{"_925":12649,"_2218":2369,"_3636":12650,"_2370":12651},"a5a9e4c5-583b-49ae-ac1c-11daa4b92cd4",{"_3638":574},[],{"_925":12653,"_2218":2369,"_3636":12654,"_2370":12655},"e1735a9c-9fc8-485e-8f47-9243a70f184a",{"_3638":574},[12656],{"_2378":12657,"_2218":2378},"자동 생성된 규칙 파일은 개발자가 읽기에도 편하고 직관적인 마크다운 구조로 이루어져 있습니다.",{"_925":12659,"_2218":2369,"_3636":12660,"_2370":12661},"96df85c4-fad8-4263-8ba1-647a36d3ae45",{"_3638":574},[],{"_925":12663,"_2407":12664,"_2218":2407,"_608":1720},"33360d8c-901e-456f-b515-f2880c6d0bb1","# Project Rules\n\n## Build & Test Commands\n- Build: `npm run build`\n- Run tests: `npm test`\n\n## Code Style\n- Use TypeScript for all new components.\n- Follow camelCase for variables and PascalCase for components.\n- Prefer functional components over class components.",{"_925":12666,"_2218":2369,"_3636":12667,"_2370":12668},"16755916-81ab-4166-94ab-7448048e5be6",{"_3638":574},[],{"_925":12670,"_2218":2369,"_3636":12671,"_2370":12672},"31cb2d67-e992-4989-858c-ee44ff784cc7",{"_3638":574},[12673,12675,12678,12680,12683,12685,12688],{"_2378":12674,"_2218":2378},"여기서 유용한 활용 팁이 있습니다. 다른 설정 파일의 구체적인 내용을 학습시키고 싶다면 마크다운 안에서 ",{"_2378":12676,"_2218":2378,"_2405":12677},"@package.json",{"_2407":2408},{"_2378":12679,"_2218":2378},"처럼 ",{"_2378":12681,"_2218":2378,"_2405":12682},"@",{"_2407":2408},{"_2378":12684,"_2218":2378}," 기호를 사용해 손쉽게 외부 문서를 불러올 수 있습니다. 만약 프로젝트 규모가 커져서 규칙이 너무 복잡해진다면 ",{"_2378":12686,"_2218":2378,"_2405":12687},".claude/rules/",{"_2407":2408},{"_2378":12689,"_2218":2378}," 폴더 아래에 개별 파일로 분할해 일관되게 관리할 수도 있습니다. 이렇게 잘 만든 규칙 파일 하나만 준비해 두면, 클로드 코드가 언제나 나와 오랫동안 손발을 맞춰온 단짝 파트너처럼 내 마음에 쏙 드는 코드를 작성해 줍니다.",{"_925":12691,"_2218":2369,"_3636":12692,"_2370":12693},"27832804-5a06-499e-a925-564d890ef5ff",{"_3638":574},[],{"_925":12695,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":12696,"_2370":12697},"f72252be-f979-468f-ab36-98f511609cba",{"_3638":574},[12698],{"_2378":12699,"_2218":2378},"권한 모드와 디렉터리 접근 차단으로 안전하게 사용하기",{"_925":12701,"_2218":2369,"_3636":12702,"_2370":12703},"386a0f7f-3f8c-4778-8ea4-b5b7d1622f72",{"_3638":574},[],{"_925":12705,"_2218":2369,"_3636":12706,"_2370":12707},"13ea2647-7cdb-45c0-8eba-71460bfaa4cd",{"_3638":574},[12708],{"_2378":12709,"_2218":2378},"클로드 코드는 내 컴퓨터의 터미널 권한을 직접 제어하는 강력한 에이전트입니다. 편리한 만큼 보안 설정을 제대로 이해하고 안전하게 사용하는 습관이 무엇보다 중요합니다. 특히 인터넷에서 다운로드한 외부 깃 저장소를 열어서 작업할 때는 각별히 주의해야 합니다.",{"_925":12711,"_2218":2369,"_3636":12712,"_2370":12713},"934f7a94-690f-4eaf-a4e1-d2b0de95ec01",{"_3638":574},[],{"_925":12715,"_2218":2369,"_3636":12716,"_2370":12717},"a2ef43f0-365b-415a-a02f-fadf49862686",{"_3638":574},[12718],{"_2378":12719,"_2218":2378},"과거 구버전 클로드 코드에서는 CVE-2025-54794나 CVE-2026-55607 같은 보안 취약점이 발견된 적이 있습니다. 악의적으로 구성된 외부 프로젝트를 클론해 실행하면, 클로드 코드가 경로 조작에 속아 프로젝트 폴더를 벗어나 시스템 내부의 민감한 파일에 접근하거나 쉘 설정 파일에 위험한 코드를 심어 실행하도록 유도할 수 있는 보안 문제였습니다.",{"_925":12721,"_2218":2369,"_3636":12722,"_2370":12723},"5224789d-fdd8-4773-bf06-481c3af791a9",{"_3638":574},[],{"_925":12725,"_2218":2369,"_3636":12726,"_2370":12727},"0b80d06f-2341-480a-8678-98035b120cc7",{"_3638":574},[12728],{"_2378":12729,"_2218":2378},"앤트로픽은 이러한 취약점을 발견하는 즉시 빠르게 패치 버전을 배포해 해결하고 있습니다. 우리가 구형 npm 방식 대신 자동 업데이트를 지원하는 최신 네이티브 설치 방식을 사용해야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 네이티브 설치본은 백그라운드에서 실시간으로 보안 업데이트를 적용하므로 항상 안전한 최신 상태를 유지해 줍니다.",{"_925":12731,"_2218":2369,"_3636":12732,"_2370":12733},"18b7863e-5a6a-4640-ba6b-5a030f0d9bf9",{"_3638":574},[],{"_925":12735,"_2218":2369,"_3636":12736,"_2370":12737},"217bd50c-db2e-4458-bf43-d7d5b664f7b9",{"_3638":574},[12738],{"_2378":12739,"_2218":2378},"클로드 코드는 작업 방식에 따라 세부 권한을 조정할 수 있도록 여섯 단계의 권한 모드를 지원합니다. 내 프로젝트의 안전을 지키기 위해 꼭 알아두어야 할 핵심 모드들을 쉽게 정리해 드릴게요.",{"_925":12741,"_2218":2369,"_3636":12742,"_2370":12743},"a26b5e7e-db7d-40ba-b979-bfd22eb8c927",{"_3638":574},[],{"_925":12745,"_1675":3365,"_2218":3366,"_755":12746},"0dd83312-c3e2-4f81-b342-a816bad5b69d",[12747,12755,12763,12771,12779,12787],{"_925":12748,"_2370":12749},"56726ddb-a286-4061-8b46-834884cc390e",[12750,12753],{"_2378":12751,"_2218":2378,"_2405":12752},"plan 모드",{"_2473":2408},{"_2378":12754,"_2218":2378},": 파일 수정 권한이 전혀 없는 읽기 전용 상태입니다. 외부 프로젝트를 처음 열어 분석할 때 가장 안전하게 쓸 수 있습니다.",{"_925":12756,"_2370":12757},"554b9bf9-28c0-4a04-8d10-4ec52dc72116",[12758,12761],{"_2378":12759,"_2218":2378,"_2405":12760},"default 모드",{"_2473":2408},{"_2378":12762,"_2218":2378},": 클로드 코드가 파일을 고치거나 명령어를 실행할 때마다 사용자에게 일일이 승인을 요청하는 기본 모드입니다.",{"_925":12764,"_2370":12765},"7ff89b20-5c37-4a42-830a-8af19717b8c3",[12766,12769],{"_2378":12767,"_2218":2378,"_2405":12768},"acceptEdits 모드",{"_2473":2408},{"_2378":12770,"_2218":2378},": 현재 작업 공간 안의 파일 수정은 자동으로 승인하고, Bash 명령과 기타 부작용이 있는 도구에는 기존 권한 정책이 계속 적용됩니다.",{"_925":12772,"_2370":12773},"96c6153b-5320-4c79-9ffe-74186070f7db",[12774,12777],{"_2378":12775,"_2218":2378,"_2405":12776},"auto 모드",{"_2473":2408},{"_2378":12778,"_2218":2378},": 백그라운드에서 보안 스캔을 거치며 알아서 작업을 주도적으로 진행합니다.",{"_925":12780,"_2370":12781},"8191fa11-8434-4774-8353-ec5baaa9ed23",[12782,12785],{"_2378":12783,"_2218":2378,"_2405":12784},"dontAsk: ",{"_2473":2408},{"_2378":12786,"_2218":2378},"대화형 권한 질문을 피해야 하는 자동화 환경을 위한 모드입니다.",{"_925":12788,"_2370":12789},"a9e1aabc-aa52-4cdf-8064-0a65c19c8638",[12790,12793],{"_2378":12791,"_2218":2378,"_2405":12792},"bypassPermissions 모드",{"_2473":2408},{"_2378":12794,"_2218":2378},": 어떠한 확인 절차도 없이 시스템 전체에 접근하므로, 반드시 격리된 가상환경이나 컨테이너 내부에서만 제한적으로 사용해야 합니다.",{"_925":12796,"_2218":2369,"_3636":12797,"_2370":12798},"386063e8-8236-4bd2-998f-545491ff92d5",{"_3638":574},[],{"_925":12800,"_2218":2369,"_3636":12801,"_2370":12802},"773a9ef1-e757-423b-a6a1-b7a6f7bbdbd6",{"_3638":574},[12803,12805,12808],{"_2378":12804,"_2218":2378},"마지막으로 개인 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오늘 바로 내 프로젝트 폴더에서 가볍게 시작해 보시는 건 어떨까요?",{"_925":12831,"_2218":2369,"_3636":12832,"_2370":12833},"208fb0f9-82ca-4bb7-9a86-cff98e27f886",{"_3638":574},[],"![Claude Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지](file:cmrfzedhh001o10qfvqvuiabj)\n\n# Claude Code 사용법 — 터미널 속 AI 에이전트 설치부터 핵심 명령어까지\n\n터미널 창에서 한 발짝도 나가지 않고 코딩, 테스트, 깃 커밋까지 전부 알아서 해주는 AI 에이전트가 있다면 어떨까요? 요즘 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 도구인 클로드 코드 이야기입니다. 매번 웹브라우저에 코드를 복사해서 붙여넣는 번거로움 없이, 터미널 안에서 곧바로 강력한 AI 비서를 부리는 방법을 기초부터 깔끔하게 정리해 드립니다.\n\n## 1단계: 구형 npm 대신 네이티브 설치 파일로 3초 만에 끝내기\n\n클로드 코드를 시작하는 가장 빠르고 확실한 방법입니다. 혹시 예전 가이드를 보고 npm 명령어로 설치하려 하셨나요? 이제 자동 업데이트를 지원하는 네이티브 설치가 지원됩니다. 앤트로픽은 구형 npm 패키지 형태의 설치보다, 운영체제별로 최적화된 네이티브 설치 파일을 새롭게 공식 권장하고 있습니다.\n\n네이티브 설치 방식은 까다로운 개발 환경 설정이나 노드 의존성 문제없이 터미널에서 명령어 한 줄만 실행하면 바로 끝납니다. 게다가 백그라운드에서 자동으로 업데이트까지 알아서 처리해 주니 항상 최신 버전을 유지할 수 있어 아주 편리합니다.\n\n터미널을 열고 내 컴퓨터 운영체제에 맞는 명령어를 복사해서 실행해 보세요.\n\n```bash\n# macOS, 리눅스, WSL 사용자\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\n\n# 윈도우 파워셸 사용자\nirm https://claude.ai/install.ps1 | iex\n```\n\n설치를 마친 뒤 터미널에 `claude`를 입력하면 안전하게 연동되는 웹 브라우저 창이 열립니다. 사용 중인 클로드 프로 멤버십이나 개발자 콘솔 계정으로 로그인을 완료하면 터미널 안에서 곧바로 똑똑한 에이전트를 부릴 수 있습니다.\n\n## 작업 능률을 올려주는 핵심 슬래시(/) 명령어 활용법\n\n클로드 코드를 터미널에서 실행하고 나면, 챗봇 웹사이트와는 다른 독특한 인터랙티브 환경을 만나게 됩니다. 이때 가장 유용한 비밀무기가 바로 슬래시로 시작하는 단축 명령어들입니다. 이 명령어들을 적재적소에 활용하면 AI가 사용하는 토큰 소비를 줄이고 터미널 작업 속도를 효율적으로 끌어올릴 수 있습니다.\n\n가장 먼저 손에 익혀야 할 핵심 명령어는 대화가 길어질 때 발생하는 컨텍스트 누적과 비용 문제를 해결해 주는 도구들입니다.\n\n- **/compact**: 지금까지 나눈 대화 맥락을 핵심 위주로 똑똑하게 요약하여 컨텍스트 용량을 확보해 줍니다. 대화가 너무 길어져 토큰 소비나 성능 저하가 우려될 때 필수적입니다.\n- **/btw**: 메인 프로젝트 작업과 무관한 가벼운 질문을 던질 때 사용합니다. 이 명령어로 질문한 내용은 메인 대화 기록에 저장되지 않아 대화가 무거워지는 것을 막아줍니다.\n- **/diff**: 클로드 코드가 내 소스코드를 수정한 내역을 터미널 안에서 한눈에 비교하고 검토할 수 있도록 도와줍니다.\n- **/clear**: 현재 세션의 맥락을 완전히 지우고 새로운 작업을 즉시 시작할 수 있게 비워줍니다.\n\n여기에 더해, 세션 중간에 모델을 즉시 전환할 수 있는 `/model` 명령어까지 알아두면 좋습니다. 탐색이나 간단한 작업에는 비용이 저렴한 모델을 쓰고, 복잡한 로직 구현에는 고성능 모델로 유연하게 스위칭하면서 스마트하게 비용을 아낄 수 있습니다.\n\n## 나의 프로젝트 규칙 정의서, CLAUDE.md 파일 만드는 법\n\n클로드 코드의 진짜 매력은 새로운 대화를 시작할 때마다 \"이 프로젝트는 리액트 기반이고, 코딩 규칙은 이렇고...\"라며 구구절절 설명할 필요가 없다는 점입니다. 프로젝트 루트 디렉터리에 `CLAUDE.md` 파일 하나만 저장해 두면 됩니다. 클로드 코드가 세션을 시작하자마자 이 규칙을 먼저 읽고 내 코딩 스타일과 프로젝트 아키텍처 규칙을 준수할 수 있도록 합니다.\n\n이 규칙 파일을 직접 처음부터 작성할 필요는 없습니다. 터미널 창에 단 한 줄의 명령어만 입력하면 바로 시작할 수 있습니다.\n\n```bash\n/init\n```\n\n이 명령어를 실행하면 클로드 코드가 내 작업 공간에 있는 기술 스택, 폴더 구조, 패키지 설정 등을 스스로 꼼꼼하게 분석합니다. 그리고 내 프로젝트에 가장 어울리는 맞춤형 `CLAUDE.md` 기본 규칙 파일을 자동으로 뚝딱 만들어 줍니다.\n\n자동 생성된 규칙 파일은 개발자가 읽기에도 편하고 직관적인 마크다운 구조로 이루어져 있습니다.\n\n```md\n# Project Rules\n\n## Build & Test Commands\n- Build: `npm run build`\n- Run tests: `npm test`\n\n## Code Style\n- Use TypeScript for all new components.\n- Follow camelCase for variables and PascalCase for components.\n- Prefer functional components over class components.\n```\n\n여기서 유용한 활용 팁이 있습니다. 다른 설정 파일의 구체적인 내용을 학습시키고 싶다면 마크다운 안에서 `@package.json`처럼 `@` 기호를 사용해 손쉽게 외부 문서를 불러올 수 있습니다. 만약 프로젝트 규모가 커져서 규칙이 너무 복잡해진다면 `.claude/rules/` 폴더 아래에 개별 파일로 분할해 일관되게 관리할 수도 있습니다. 이렇게 잘 만든 규칙 파일 하나만 준비해 두면, 클로드 코드가 언제나 나와 오랫동안 손발을 맞춰온 단짝 파트너처럼 내 마음에 쏙 드는 코드를 작성해 줍니다.\n\n## 권한 모드와 디렉터리 접근 차단으로 안전하게 사용하기\n\n클로드 코드는 내 컴퓨터의 터미널 권한을 직접 제어하는 강력한 에이전트입니다. 편리한 만큼 보안 설정을 제대로 이해하고 안전하게 사용하는 습관이 무엇보다 중요합니다. 특히 인터넷에서 다운로드한 외부 깃 저장소를 열어서 작업할 때는 각별히 주의해야 합니다.\n\n과거 구버전 클로드 코드에서는 CVE-2025-54794나 CVE-2026-55607 같은 보안 취약점이 발견된 적이 있습니다. 악의적으로 구성된 외부 프로젝트를 클론해 실행하면, 클로드 코드가 경로 조작에 속아 프로젝트 폴더를 벗어나 시스템 내부의 민감한 파일에 접근하거나 쉘 설정 파일에 위험한 코드를 심어 실행하도록 유도할 수 있는 보안 문제였습니다.\n\n앤트로픽은 이러한 취약점을 발견하는 즉시 빠르게 패치 버전을 배포해 해결하고 있습니다. 우리가 구형 npm 방식 대신 자동 업데이트를 지원하는 최신 네이티브 설치 방식을 사용해야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 네이티브 설치본은 백그라운드에서 실시간으로 보안 업데이트를 적용하므로 항상 안전한 최신 상태를 유지해 줍니다.\n\n클로드 코드는 작업 방식에 따라 세부 권한을 조정할 수 있도록 여섯 단계의 권한 모드를 지원합니다. 내 프로젝트의 안전을 지키기 위해 꼭 알아두어야 할 핵심 모드들을 쉽게 정리해 드릴게요.\n\n- **plan 모드**: 파일 수정 권한이 전혀 없는 읽기 전용 상태입니다. 외부 프로젝트를 처음 열어 분석할 때 가장 안전하게 쓸 수 있습니다.\n- **default 모드**: 클로드 코드가 파일을 고치거나 명령어를 실행할 때마다 사용자에게 일일이 승인을 요청하는 기본 모드입니다.\n- **acceptEdits 모드**: 현재 작업 공간 안의 파일 수정은 자동으로 승인하고, Bash 명령과 기타 부작용이 있는 도구에는 기존 권한 정책이 계속 적용됩니다.\n- **auto 모드**: 백그라운드에서 보안 스캔을 거치며 알아서 작업을 주도적으로 진행합니다.\n- **dontAsk: **대화형 권한 질문을 피해야 하는 자동화 환경을 위한 모드입니다.\n- **bypassPermissions 모드**: 어떠한 확인 절차도 없이 시스템 전체에 접근하므로, 반드시 격리된 가상환경이나 컨테이너 내부에서만 제한적으로 사용해야 합니다.\n\n마지막으로 개인 비밀번호나 API 키가 담긴 `.env` 같은 비밀 환경 설정 파일의 유출을 막는 팁이 있습니다. 사용자 설정 파일에서 특정 중요 파일에 대한 접근을 제한하는 차단 규칙을 등록해 두면, 클로드 코드가 실수로 상위 디렉터리를 탐색해 민감한 데이터를 읽는 상황을 완벽하게 예방할 수 있습니다. 아무리 뛰어난 AI 비서라도 내 컴퓨터의 열쇠를 쥐어주는 만큼, 항상 신뢰할 수 있는 안전한 디렉터리 안에서만 실행하는 습관을 들여 보세요!\n\n## 터미널에서 직접 부리는 든든한 AI 파트너\n\n웹 브라우저를 오가며 코드를 복사하고 붙여넣던 번거로운 방식은 이제 안녕입니다. 터미널 창을 벗어나지 않고도 코딩부터 테스트, 커밋까지 물 흐르듯 이어지는 클로드 코드의 편리함을 직접 경험해 보세요. 오늘 바로 내 프로젝트 폴더에서 가볍게 시작해 보시는 건 어떨까요?","4a5231e8575ef582bfe7a444fb6aad8806f32abc792d1355a1f109fc0375c547",62,"2026-07-11T06:15:30.338Z","2026-07-11T09:50:41.748Z",[],[12841],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":12843,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":12844,"_1682":-5,"_9":12852,"_2246":12853,"_2241":12854,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":12855,"_1679":12856,"_327":12858,"_2264":1698,"_2265":2100,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":12859,"_1793":12860,"_2280":12861,"_2282":12862,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":12863,"_1119":12873,"_2328":-5,"_2355":12886,"_2722":12976,"_261":12977},"cmrfufrfs014k10qnop59tb05",{"_1595":1596,"_209":12845,"_2225":12846,"_2230":12849,"_2234":2235},627,{"_1685":12847,"_1686":1698,"_1596":12848,"_2229":1698},143,484,{"_1685":12850,"_1686":1698,"_1596":12851,"_2229":1698},0.22807017543859648,0.7719298245614035,"Cursor .mdc 규칙 가이드 — AI를 내 코딩 스타일에 맞추는 방법","Cursor로 코딩할 때 '매번 똑같은 스타일로 짜달라고 말하기 귀찮다'고 느끼셨다면, 이 기능은 무조건 써보셔야 합니다 ㅎㅎ 기존에는 프로젝트 최상단에 .cursorrules 파일 하나만 두고 모든 규칙을 욱여넣어 썼는데요. 최신 업데이트 이후에는 .cursor/rules/ 폴더 아래에 여러 개의 .mdc 파일을 만들어서 맞춤형 규칙을 관리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 UI 컴포넌트를…","Cursor로 코딩할 때 '매번 똑같은 스타일로 짜달라고 말하기 귀찮다'고 느끼셨다면, 이 기능은 무조건 써보셔야 합니다 ㅎㅎ\n\n기존에는 프로젝트 최상단에 .cursorrules 파일 하나만 두고 모든 규칙을 욱여넣어 썼는데요. 최신 업데이트 이후에는 .cursor/rules/ 폴더 아래에 여러 개의 .mdc 파일을 만들어서 맞춤형 규칙을 관리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 UI 컴포넌트를 만들 때만 특정 프레임워크 규칙을 적용하거나, 특정 확장자 파일이 열릴 때만 동작하도록 설정하는 식이죠. 이렇게 규칙을 쪼개두면 AI가 불필요한 맥락까지 전부 읽어서 답변 속도가 느려지거나 토큰 요금이 낭비되는 것을 막을 수 있습니다~\n\n가장 핵심은 파일 최상단에 들어가는 YAML 설정입니다. 자동으로 실행할 파일 유형을 globs로 지정하거나, AI가 필요할 때만 알아서 찾아 쓰도록 description에 명확한 동작 조건을 적어둘 수 있습니다.\n\nCursor에서 바로 사용할 수 있는 간단한 설정 예시를 보여드릴게요.\n\n---\ndescription: React 컴포넌트를 만들거나 수정할 때 로드합니다.\nglobs: [\"*.tsx\", \"*.jsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 컴포넌트는 React 19 기준으로 구현합니다.\n- 인라인 스타일 대신 Tailwind CSS를 최우선으로 사용하세요.\n\n평소 자주 쓰시는 스타일 가이드나 라이브러리 제약 조건을 5분만 투자해서 .mdc 파일로 등록해 보세요. 작업이 훨씬 편해지는 걸 바로 체감하실 수 있을 겁니다 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Work와 GPT-5.6 출시 — 진짜 업무 비서로 쓸 만할까","오픈AI가 드디어 단순 대화를 넘어 진짜 협업을 수행하는 에이전트 서비스, ChatGPT Work를 공식 출시했습니다! 이제 데스크톱 앱에서 기존 Chat 모드 외에 Work와 Codex 모드를 자유롭게 선택할 수 있는데요. 이번에 같이 공개된 GPT-5.6 모델 패밀리를 기반으로 작동해서 그런지 복잡한 작업을 계획하고 처리하는 속도가 확실히 다릅니다 ㅎㅎ 특히 무료 사용자도 밸런스형 모델인…","오픈AI가 드디어 단순 대화를 넘어 진짜 협업을 수행하는 에이전트 서비스, ChatGPT Work를 공식 출시했습니다! 이제 데스크톱 앱에서 기존 Chat 모드 외에 Work와 Codex 모드를 자유롭게 선택할 수 있는데요. 이번에 같이 공개된 GPT-5.6 모델 패밀리를 기반으로 작동해서 그런지 복잡한 작업을 계획하고 처리하는 속도가 확실히 다릅니다 ㅎㅎ 특히 무료 사용자도 밸런스형 모델인 테라(Terra) 기반의 Work 모드를 바로 써볼 수 있어 접근성이 정말 좋아졌습니다.\n\n이번 업데이트에서 가장 흥미로운 부분은 실행 설정인 Max와 Ultra 모드, 그리고 Sites 기능입니다. Max를 켜면 모델이 단일 스레드로 더 깊고 길게 추론을 이어가고, Ultra 모드는 메인 에이전트가 최대 4개의 서브 에이전트를 병렬로 제어하며 복잡한 태스크를 해결합니다. 게다가 프롬프트 한 줄로 웹앱을 즉시 만들어 Cloudflare 기반 서브도메인에 배포해 주는 Sites 기능도 퍼블릭 베타로 들어왔는데요. Work 모드에서 @Sites를 호출하기만 하면 나만의 대시보드나 업무용 트래커 페이지가 순식간에 만들어집니다.\n\n단순히 묻고 답하는 챗봇 단계를 지나, 스스로 단계를 계획하고 파일 분석부터 실시간 웹 액션까지 알아서 끝마친 뒤 결과물을 가져다주는 진짜 업무 파트너가 생긴 느낌입니다. 복잡한 API 연동이나 설정 없이 데스크톱 앱만 업데이트하면 바로 쓸 수 있으니, 오늘 당장 매일 반복되는 귀찮은 문서 요약이나 데이터 정리 작업부터 Work 모드에 한 번 맡겨보시는 걸 강력히 추천해 드립니다~",[6669],[12994,12995,12996,12997,2758,12998],"chatgpt-work","gpt","openai","chatgpt-sites","productivity-tips",[],"2026-07-10T14:31:01.407Z","2026-07-10T14:31:01.128Z","2026-07-10T16:23:42.322Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":13004},{"_1694":13005},{"_1696":13006,"_1701":1702,"_1703":13007,"_1713":13008,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":13009,"_1720":13010,"_1725":13011,"_1730":13012},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":13014,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":13017},{"_616":13015,"_11":13016},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":13018},{"_1696":13019,"_1701":1702,"_1703":13020,"_1713":13021,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":13022,"_1720":13023,"_1725":13024,"_1730":13025},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":13027,"_2358":12981,"_2359":13028,"_2616":-5,"_2713":13075,"_2715":13076,"_2717":6061,"_2719":1698,"_1793":13077,"_2280":13078,"_2287":-5},"cmrf19rm400jj10qnr769t6yc",{"_893":13029,"_1701":1702},[13030,13040,13043,13067,13070],{"_925":13031,"_2218":2369,"_2370":13032},"ccb20b5c-55f7-402c-8c00-26f452fac64d",[13033,13035,13038],{"_2378":13034,"_2218":2378},"오픈AI가 드디어 단순 대화를 넘어 진짜 협업을 수행하는 에이전트 서비스, ",{"_2378":13036,"_2218":2378,"_2405":13037},"ChatGPT Work",{"_2473":2408},{"_2378":13039,"_2218":2378},"를 공식 출시했습니다! 이제 데스크톱 앱에서 기존 Chat 모드 외에 Work와 Codex 모드를 자유롭게 선택할 수 있는데요. 이번에 같이 공개된 GPT-5.6 모델 패밀리를 기반으로 작동해서 그런지 복잡한 작업을 계획하고 처리하는 속도가 확실히 다릅니다 ㅎㅎ 특히 무료 사용자도 밸런스형 모델인 테라(Terra) 기반의 Work 모드를 바로 써볼 수 있어 접근성이 정말 좋아졌습니다.",{"_925":13041,"_2218":2369,"_2370":13042},"550066e6-709f-4a45-a57e-26ff634c6623",[],{"_925":13044,"_2218":2369,"_2370":13045},"f5c0b018-009a-4460-8f1b-cb4a154ca9be",[13046,13048,13050,13052,13055,13057,13060,13062,13065],{"_2378":13047,"_2218":2378},"이번 업데이트에서 가장 흥미로운 부분은 실행 설정인 ",{"_2378":960,"_2218":2378,"_2405":13049},{"_2473":2408},{"_2378":13051,"_2218":2378},"와 ",{"_2378":13053,"_2218":2378,"_2405":13054},"Ultra",{"_2473":2408},{"_2378":13056,"_2218":2378}," 모드, 그리고 ",{"_2378":13058,"_2218":2378,"_2405":13059},"Sites",{"_2473":2408},{"_2378":13061,"_2218":2378}," 기능입니다. 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AI가 알아서 움직이게 만드는 이 흥미롭고 단순한 원리를 지금부터 아주 쉽게 풀어드릴게요!\n\n집안의 온도조절기로 이해하는 루프의 원리\n\n에이전트 루프라는 말이 조금 어렵게 느껴지시나요? 그렇다면 우리 거실 벽에 있는 온도조절기를 한번 떠올려보세요.\n\n온도조절기는 우리가 설정한 희망 온도에 도달할 때까지 끊임없이 스스로 작동하는 대표적인 순환 시스템입니다. 작동 원리도 아주 단순해요.\n\n먼저 현재 방 온도가 몇 도인지 재고, 설정한 온도보다 낮으면 보일러를 켤지 결정합니다. 그리고 실제로 보일러를 가동하는 행동을 취하죠. 그러고 나서 방 온도가 올라갔는지 확인하기 위해 다시 첫 단계로 돌아갑니다.\n\nAI 에이전트가 작동하는 방식도 이 온도조절기와 완벽하게 똑같습니다. 정해진 목표를 달성할 때까지 끊임없이 상태를 확인하고, 계획을 세우고, 행동을 반복하는 것이죠.\n\n생각하고, 행동하고, 관찰하는 ReAct 프레임워크\n\n혹시 'ReAct 프레임워크'라는 용어를 들어보셨나요? 글로벌 AI 커뮤니티인 허깅페이스에서는 에이전트가 작동하는 과정을 '생각-행동-관찰(Thought-Action-Observation)' 주기라고 부릅니다.\n\n이름은 조금 어려워 보이지만 원리는 아주 직관적이에요. AI 에이전트는 먼저 머릿속으로 계획을 세우는 '생각'을 하고, 웹 검색이나 계산기 같은 외부 도구를 사용해 '행동'을 취합니다.\n\n그리고 도구가 가져온 결과를 '관찰'한 뒤, 목표를 달성했는지 확인하죠. 만약 아직 해결되지 않았다면 다시 '생각' 단계로 돌아가 이 순환 과정을 반복합니다.\n\n이 단순하고 강력한 순환 구조 덕분에 AI는 사람의 도움 없이도 복잡한 업무를 스스로 끝까지 해결해 낼 수 있습니다.\n\n그 뒤에 숨겨진 의외로 단순한 5줄짜리 코드\n\n체계적인 프레임워크나 복잡한 도구들을 걷어내고 나면, 에이전트 루프의 실체는 놀라울 정도로 단순합니다. 개발자들이 자주 쓰는 파이썬 코드의 가장 기본적인 무한 루프 문장 안에 그 핵심 동작 구조가 그대로 담겨 있거든요.\n\n어려운 개념 다 빼고, 실제 에이전트가 작동하는 흐름을 초간단 파이썬 코드로 표현하면 대략 이런 모양이 됩니다.\n\nhistory = [{\"role\": \"user\", \"content\": \"오늘 서울 날씨 알려줘\"}]\n\nwhile True:\n # 1. AI에게 대화 기록을 보내 다음 행동을 결정하게 합니다\n response = call_llm(history)\n \n # 만약 최종 답변이 나왔다면 루프를 끝냅니다\n if response.is_final_answer:\n print(\"최종 답변:\", response.text)\n break\n \n # 2. 날씨 검색 같은 외부 도구를 실행하고 결과를 기록에 추가합니다\n result = execute_tool(response.tool_name, response.tool_args)\n history.append({\"role\": \"tool\", \"content\": result})\n\n이 짧은 코드의 핵심은 바로 while True라는 무한 루프입니다. AI가 스스로 \"목표를 달성했다\"고 판단해서 멈추기 전까지는, 외부 도구를 실행한 결과를 대화 기록에 계속 집어넣으며 이 과정을 무한히 반복하는 것이죠.\n\n우리가 감탄하는 뛰어난 에이전트 서비스들도 결국 이 간단한 반복 패턴을 기본 뼈대로 삼고 있습니다. 작동 원리를 알고 나니 AI 에이전트가 훨씬 더 친근하게 느껴지지 않으신가요?\n\n챗봇의 벽을 넘어 나만의 에이전트로\n\n질문을 던지면 답 한 번 하고 멈추던 챗봇에서 벗어나, 목표를 향해 스스로 움직이는 AI 에이전트의 원리를 가볍게 살펴보았습니다. 온도조절기처럼 생각하고, 행동하고, 관찰하는 이 단순한 반복 루프 하나가 AI에게 놀라운 자율성을 부여하는 핵심 열쇠입니다.\n\n어렵게만 느껴지던 에이전트 기술도 결국 그 속을 들여다보면 이처럼 아주 직관적인 구조로 이루어져 있습니다. 이제 복잡한 이론 공부는 뒤로하고, 일상의 작은 작업부터 도와줄 다양한 AI 에이전트 도구들을 가볍게 직접 경험해 보는 것은 어떨까요?","cmreqv8ux006v10qncyhy60x8",[6832],[3116,13097,13098,13099,13100],"agent-loop","react-framework","ai-fundamentals","beginner-guide",[],"2026-07-10T12:20:46.309Z","2026-07-10T09:28:34.754Z","2026-07-10T21:23:01.454Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":13106},{"_1694":13107},{"_1696":13108,"_1701":1702,"_1703":13109,"_1713":13110,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":13111,"_1720":13112,"_1725":13113,"_1730":13114},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":13116,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":13119},{"_616":13117,"_11":13118},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":13120},{"_1696":13121,"_1701":1702,"_1703":13122,"_1713":13123,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":13124,"_1720":13125,"_1725":13126,"_1730":13127},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":13129},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":13130,"_1752":-5,"_1735":13135,"_1754":13136},{"_1705":13131,"_1707":13132,"_1744":13133,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13134,"_1749":2337,"_1711":11348},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/c1405fa0-7864-481b-8c21-10b197aeba3b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/c1405fa0-7864-481b-8c21-10b197aeba3b.jpg",450837,"LACQx=Din3XnE,~VIU9v.8aJ%1X8","2026-07-10T09:39:48.045Z",{"_1756":13137,"_1764":13141,"_1771":13145,"_1778":-5},{"_1705":13138,"_1707":13139,"_1744":13140,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/large.webp",26984,{"_1705":13142,"_1707":13143,"_1744":13144,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/small.webp",6886,{"_1705":13146,"_1707":13147,"_1744":13148,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmreqv8ux006v10qncyhy60x8/medium.webp",15150,{"_925":13150,"_2358":13082,"_2359":13151,"_2616":-5,"_2713":13333,"_2715":13334,"_2717":3079,"_2719":1698,"_1793":13335,"_2280":13336,"_2287":-5},"cmreqgts6005v10qnwzviuxso",{"_893":13152,"_1701":1702},[13153,13155,13158,13162,13165,13170,13173,13178,13181,13186,13189,13194,13197,13202,13205,13210,13213,13218,13221,13226,13229,13234,13237,13242,13245,13250,13253,13258,13261,13266,13269,13274,13277,13282,13285,13288,13291,13301,13304,13309,13312,13317,13320,13325,13328],{"_925":13154,"_2364":13091,"_2218":2365,"_2366":13094},"a2cac82c-ea68-4ee9-adfa-17d90d155d9a",{"_925":13156,"_2218":2369,"_2370":13157},"4c235deb-df75-4d84-ab9c-ff1ee5c6e873",[],{"_925":13159,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":13160},"18acacd7-5eee-4320-bc50-2e2ef06f9721",[13161],{"_2378":13091,"_2218":2378},{"_925":13163,"_2218":2369,"_2370":13164},"cc650e65-28d2-419e-8ea4-ea9297ee6ef1",[],{"_925":13166,"_2218":2369,"_2370":13167},"3e9decc1-08b9-43c3-93ca-46109c857693",[13168],{"_2378":13169,"_2218":2378},"우리가 흔히 쓰는 챗봇은 질문을 던지면 딱 한 번 대답하고 멈추죠. 하지만 스스로 알아서 일을 끝마치는 AI 에이전트는 완전히 다릅니다. 사용자가 명령을 내리면 목표를 달성할 때까지 스스로 계획하고 행동하기를 반복하거든요.",{"_925":13171,"_2218":2369,"_2370":13172},"575465c3-25d2-465b-98ef-bc969de622e7",[],{"_925":13174,"_2218":2369,"_2370":13175},"43a3f434-11f3-4b35-87cc-205403e72160",[13176],{"_2378":13177,"_2218":2378},"단순한 대답기계였던 챗봇과 스스로 일하는 에이전트의 차이를 만드는 핵심 비밀은 바로 '에이전트 루프'에 있습니다. 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AI가 알아서 움직이게 만드는 이 흥미롭고 단순한 원리를 지금부터 아주 쉽게 풀어드릴게요!\n\n## 집안의 온도조절기로 이해하는 루프의 원리\n\n에이전트 루프라는 말이 조금 어렵게 느껴지시나요? 그렇다면 우리 거실 벽에 있는 온도조절기를 한번 떠올려보세요.\n\n온도조절기는 우리가 설정한 희망 온도에 도달할 때까지 끊임없이 스스로 작동하는 대표적인 순환 시스템입니다. 작동 원리도 아주 단순해요.\n\n먼저 현재 방 온도가 몇 도인지 재고, 설정한 온도보다 낮으면 보일러를 켤지 결정합니다. 그리고 실제로 보일러를 가동하는 행동을 취하죠. 그러고 나서 방 온도가 올라갔는지 확인하기 위해 다시 첫 단계로 돌아갑니다.\n\nAI 에이전트가 작동하는 방식도 이 온도조절기와 완벽하게 똑같습니다. 정해진 목표를 달성할 때까지 끊임없이 상태를 확인하고, 계획을 세우고, 행동을 반복하는 것이죠.\n\n## 생각하고, 행동하고, 관찰하는 ReAct 프레임워크\n\n혹시 'ReAct 프레임워크'라는 용어를 들어보셨나요? 글로벌 AI 커뮤니티인 허깅페이스에서는 에이전트가 작동하는 과정을 '생각-행동-관찰(Thought-Action-Observation)' 주기라고 부릅니다.\n\n이름은 조금 어려워 보이지만 원리는 아주 직관적이에요. AI 에이전트는 먼저 머릿속으로 계획을 세우는 '생각'을 하고, 웹 검색이나 계산기 같은 외부 도구를 사용해 '행동'을 취합니다.\n\n그리고 도구가 가져온 결과를 '관찰'한 뒤, 목표를 달성했는지 확인하죠. 만약 아직 해결되지 않았다면 다시 '생각' 단계로 돌아가 이 순환 과정을 반복합니다.\n\n이 단순하고 강력한 순환 구조 덕분에 AI는 사람의 도움 없이도 복잡한 업무를 스스로 끝까지 해결해 낼 수 있습니다.\n\n## 그 뒤에 숨겨진 의외로 단순한 5줄짜리 코드\n\n체계적인 프레임워크나 복잡한 도구들을 걷어내고 나면, 에이전트 루프의 실체는 놀라울 정도로 단순합니다. 개발자들이 자주 쓰는 파이썬 코드의 가장 기본적인 무한 루프 문장 안에 그 핵심 동작 구조가 그대로 담겨 있거든요.\n\n어려운 개념 다 빼고, 실제 에이전트가 작동하는 흐름을 초간단 파이썬 코드로 표현하면 대략 이런 모양이 됩니다.\n\n```python\nhistory = [{\"role\": \"user\", \"content\": \"오늘 서울 날씨 알려줘\"}]\n\nwhile True:\n # 1. AI에게 대화 기록을 보내 다음 행동을 결정하게 합니다\n response = call_llm(history)\n \n # 만약 최종 답변이 나왔다면 루프를 끝냅니다\n if response.is_final_answer:\n print(\"최종 답변:\", response.text)\n break\n \n # 2. 날씨 검색 같은 외부 도구를 실행하고 결과를 기록에 추가합니다\n result = execute_tool(response.tool_name, response.tool_args)\n history.append({\"role\": \"tool\", \"content\": result})\n```\n\n이 짧은 코드의 핵심은 바로 `while True`라는 무한 루프입니다. AI가 스스로 \"목표를 달성했다\"고 판단해서 멈추기 전까지는, 외부 도구를 실행한 결과를 대화 기록에 계속 집어넣으며 이 과정을 무한히 반복하는 것이죠.\n\n우리가 감탄하는 뛰어난 에이전트 서비스들도 결국 이 간단한 반복 패턴을 기본 뼈대로 삼고 있습니다. 작동 원리를 알고 나니 AI 에이전트가 훨씬 더 친근하게 느껴지지 않으신가요?\n\n## 챗봇의 벽을 넘어 나만의 에이전트로\n\n질문을 던지면 답 한 번 하고 멈추던 챗봇에서 벗어나, 목표를 향해 스스로 움직이는 AI 에이전트의 원리를 가볍게 살펴보았습니다. 온도조절기처럼 생각하고, 행동하고, 관찰하는 이 단순한 반복 루프 하나가 AI에게 놀라운 자율성을 부여하는 핵심 열쇠입니다.\n\n어렵게만 느껴지던 에이전트 기술도 결국 그 속을 들여다보면 이처럼 아주 직관적인 구조로 이루어져 있습니다. 이제 복잡한 이론 공부는 뒤로하고, 일상의 작은 작업부터 도와줄 다양한 AI 에이전트 도구들을 가볍게 직접 경험해 보는 것은 어떨까요?","23e47314a63dc773b587814e8cbd3ff1f8a1552be1558034b71b45aaf15f60f0","2026-07-10T09:28:34.758Z","2026-07-10T12:20:46.317Z",[],[13339],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":13341,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":13342,"_1682":-5,"_9":13350,"_2246":13351,"_2241":13352,"_2251":13353,"_2253":-5,"_700":13354,"_1679":13355,"_327":13357,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":13358,"_1793":13359,"_2280":13360,"_2282":-5,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":13361,"_1119":13371,"_2328":13384,"_2355":13405,"_2722":13626,"_261":13627},"cmref2gsd05f210o696r3djhu",{"_1595":1596,"_209":13343,"_2225":13344,"_2230":13347,"_2234":2235},1860,{"_1685":13345,"_1686":1698,"_1596":13346,"_2229":1698},345,1515,{"_1685":13348,"_1686":1698,"_1596":13349,"_2229":1698},0.18548387096774194,0.8145161290322581,"Cursor와 Claude Code 같이 쓰기 — 터미널 설정과 워크플로우","Cursor와 Claude Code 같이 쓰기 — 터미널 설정과 워크플로우 요즘 개발자 사이에서 가장 인기 있는 AI 도구를 꼽으라면 단연 커서와 클로드 코드입니다. 코드를 직접 눈으로 보며 편집할 때는 커서가 편하지만, 터미널에서 명령어를 실행하고 테스트를 처리할 때는 클로드 코드만 한 에이전트가 없죠. 이 두 도구를 따로 쓰며 창을 오가는 대신 하나로 묶어 사용하면 코딩 효율이 눈에 띄게…","Cursor와 Claude Code 같이 쓰기 — 터미널 설정과 워크플로우\n\nCursor와 Claude Code 같이 쓰기 — 터미널 설정과 워크플로우\n\n요즘 개발자 사이에서 가장 인기 있는 AI 도구를 꼽으라면 단연 커서와 클로드 코드입니다. 코드를 직접 눈으로 보며 편집할 때는 커서가 편하지만, 터미널에서 명령어를 실행하고 테스트를 처리할 때는 클로드 코드만 한 에이전트가 없죠.\n\n이 두 도구를 따로 쓰며 창을 오가는 대신 하나로 묶어 사용하면 코딩 효율이 눈에 띄게 올라갑니다. 두 도구의 장점만 쏙쏙 골라 쓰는 직관적인 하이브리드 워크플로우와 꼭 필요한 핵심 설정법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.\n\n역할 분담하기: Cursor는 코딩 홈베이스, Claude Code는 터미널 전담\n\n두 도구를 함께 쓸 때의 핵심은 각각 가장 잘하는 분야에 집중하도록 '역할 분담'을 해주는 것입니다.\n\n먼저 Cursor는 우리에게 가장 익숙한 '코딩 홈베이스'가 됩니다. 화면을 직접 보며 코드를 고치고, UI를 세밀하게 조정하며, 탭 키를 눌러 코드를 자동 완성하는 시각적인 작업은 Cursor가 훨씬 편리합니다. 코드 전체를 탐색하며 가볍게 대화를 나눌 때도 훌륭한 조력자가 되어주죠.\n\n반면, 터미널 환경에서 스스로 움직이는 Claude Code는 든든한 '터미널 전담 비서'로 임명합니다. 여러 파일에 걸친 대규모 리팩터링, 까다로운 테스트 코드 실행, 빌드 오류 해결, 그리고 깃 커밋까지 터미널 안에서 알아서 판단하고 실행하는 자율성 높은 작업은 Claude Code가 훨씬 뛰어납니다.\n\n이렇게 역할을 나누면 내가 화면을 보며 설계를 다듬는 동안, Claude Code는 터미널에서 테스트를 돌리고 버그를 잡아내는 환상적인 협업 구조가 완성됩니다.\n\nCursor 터미널 최적화: 텍스트 깨짐을 막는 단 하나의 설정\n\nCursor 통합 터미널 안에서 Claude Code를 띄워두고 작업할 때, 화면이 깜빡이거나 글자가 깨지는 현상을 겪으셨을 겁니다. Claude Code가 끊임없이 터미널 화면을 갱신하는 과정에서 개발 툴의 그래픽 카드 가속 설정과 충돌을 일으키기 때문입니다.\n\n이 문제를 해결하고 쾌적한 환경을 만드는 첫걸음은 Cursor 터미널에서 아래 명령어를 바로 실행하는 것입니다.\n\nclaude /terminal-setup\n\n이 명령어는 터미널 환경을 자동으로 연동해주어 화면 깨짐을 예방하고, 코드 변경 사항을 더 직관적으로 감지해 보여주도록 도와줍니다.\n\n여기에 확실하게 마침표를 찍어줄 한 가지 꿀팁이 더 있습니다. Cursor 환경 설정 파일인 settings.json에 들어가 터미널 GPU 가속을 완전히 꺼주는 설정입니다. 파일 안에 아래 줄을 추가해보세요.\n\n{\n \"terminal.integrated.gpuAcceleration\": \"off\"\n}\n\n이렇게 설정을 적용하고 나면 텍스트가 번지거나 번쩍이는 현상이 말끔하게 해결됩니다. 이제 눈의 피로 없이 터미널에서 막힘없이 날아다니는 에이전트의 동작을 편안하게 볼 수 있습니다.\n\n규칙 동기화하기: AGENTS.md 파일 하나로 코딩 스타일 통일하기\n\n두 도구를 함께 쓸 때 가장 골치 아픈 문제가 바로 '규칙 충돌'입니다. Cursor는 설정된 규칙 파일을 읽고, Claude Code는 프로젝트 루트의 규칙 파일을 읽다 보니 양쪽의 코딩 지침이 서로 어긋나기 쉽습니다. 한쪽에는 탭 간격을 2칸으로 하라고 적고 다른 쪽에는 4칸으로 적어두면, 두 에이전트가 코드를 서로 고치며 무한 경쟁을 벌이는 황당한 상황이 발생하기도 합니다.\n\n이런 비효율적인 규칙 제어를 해결하는 가장 똑똑한 방법이 바로 AGENTS.md 파일입니다. 프로젝트 루트 폴더에 이 마스터 파일 하나만 만들어두면, 모든 AI 도구가 참고하는 단 하나의 기준점이 완성됩니다. 각 도구마다 규칙을 복사해서 붙여넣을 필요가 없어 관리가 편하고 토큰 낭비도 막을 수 있습니다.\n\n규칙 동기화 과정을 손쉽게 자동화하고 싶다면 오픈소스 유틸리티 도구인 agentsync를 활용하는 것을 추천합니다. 터미널에서 아래 명령어 한 줄만 실행하면 복잡한 설정이 깔끔하게 끝납니다.\n\nnpx @panishandsome/agentsync setup\n\n이 명령어를 실행하면 AGENTS.md 파일을 기준으로 삼아 Cursor의 규칙 설정과 Claude Code 전용 설정 파일이 자동으로 동기화됩니다. 이제 코딩 스타일이나 개발 규칙을 바꿀 때도 마스터 파일 하나만 수정하면 되기 때문에, 두 에이전트가 항상 완벽하게 호흡을 맞춰 일하게 됩니다.\n\n생산성을 극대화하는 하이브리드 워크플로우 완성\n\nCursor의 시각적인 편집기와 Claude Code의 강력한 터미널 에이전트가 드디어 한 화면에서 만났습니다. 이 하이브리드 조합은 각 도구의 장점만 쏙쏙 골라 쓰기 때문에 실제 체감되는 작업 속도가 정말 눈에 띄게 빨라집니다.\n\n오늘 소개해 드린 터미널 가속 문제 해결법과 AGENTS.md 동기화 설정을 내 로컬 프로젝트에 바로 적용해 보세요. 번거롭고 반복적인 테스트와 빌드는 Claude Code에 맡겨두고, 우리는 Cursor 화면에서 더 즐겁고 창의적인 코딩에 집중할 시간입니다!","cmrefgvp605fi10o62ptfdno8",[2255],[6673,1666,11311,8014,13356],"terminal-setup",[],"2026-07-10T07:23:25.106Z","2026-07-10T04:09:28.957Z","2026-07-10T07:23:25.125Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":13362},{"_1694":13363},{"_1696":13364,"_1701":1702,"_1703":13365,"_1713":13366,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":13367,"_1720":13368,"_1725":13369,"_1730":13370},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":13372,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":13375},{"_616":13373,"_11":13374},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":13376},{"_1696":13377,"_1701":1702,"_1703":13378,"_1713":13379,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":13380,"_1720":13381,"_1725":13382,"_1730":13383},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":13385},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":13386,"_1752":-5,"_1735":13391,"_1754":13392},{"_1705":13387,"_1707":13388,"_1744":13389,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13390,"_1749":2337,"_1711":5525},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/71bad167-c48a-4c4c-999c-31c3c50502f2.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/71bad167-c48a-4c4c-999c-31c3c50502f2.jpg",417353,"L59*4D4:-;-;-qsojtbH00~pMxD%","2026-07-10T04:20:42.047Z",{"_1756":13393,"_1764":13397,"_1771":13401,"_1778":-5},{"_1705":13394,"_1707":13395,"_1744":13396,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/large.webp",23744,{"_1705":13398,"_1707":13399,"_1744":13400,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/small.webp",6768,{"_1705":13402,"_1707":13403,"_1744":13404,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrefgvp605fi10o62ptfdno8/medium.webp",13222,{"_925":13406,"_2358":13341,"_2359":13407,"_2616":-5,"_2713":13622,"_2715":13623,"_2717":2718,"_2719":1698,"_1793":13624,"_2280":13625,"_2287":-5},"cmref2gsh05f310o6qcctw6aq",{"_893":13408,"_1701":1702},[13409,13411,13414,13418,13421,13426,13429,13434,13437,13442,13445,13450,13453,13458,13461,13466,13469,13474,13477,13482,13485,13490,13493,13498,13501,13504,13507,13512,13515,13525,13528,13531,13534,13539,13542,13547,13550,13555,13558,13567,13570,13580,13583,13586,13589,13598,13601,13606,13609,13614,13617],{"_925":13410,"_2364":13350,"_2218":2365,"_2366":13353},"c1cc6057-210c-47eb-b085-54d18773a46b",{"_925":13412,"_2218":2369,"_2370":13413},"76027d3f-8d37-4dff-9fcf-1860f94e9f7e",[],{"_925":13415,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":13416},"9be54f53-3362-4b22-8daf-686480cb98e3",[13417],{"_2378":13350,"_2218":2378},{"_925":13419,"_2218":2369,"_2370":13420},"664c5f3c-cfda-429d-a7d3-0a755399f891",[],{"_925":13422,"_2218":2369,"_2370":13423},"fcbe5a39-8d6d-4c00-81a4-6228dff74cca",[13424],{"_2378":13425,"_2218":2378},"요즘 개발자 사이에서 가장 인기 있는 AI 도구를 꼽으라면 단연 커서와 클로드 코드입니다. 코드를 직접 눈으로 보며 편집할 때는 커서가 편하지만, 터미널에서 명령어를 실행하고 테스트를 처리할 때는 클로드 코드만 한 에이전트가 없죠.",{"_925":13427,"_2218":2369,"_2370":13428},"a314c221-e6f9-43d4-a414-df018bd701f9",[],{"_925":13430,"_2218":2369,"_2370":13431},"5e5d9be7-cb52-4bb5-b8a6-a6546c89a39a",[13432],{"_2378":13433,"_2218":2378},"이 두 도구를 따로 쓰며 창을 오가는 대신 하나로 묶어 사용하면 코딩 효율이 눈에 띄게 올라갑니다. 두 도구의 장점만 쏙쏙 골라 쓰는 직관적인 하이브리드 워크플로우와 꼭 필요한 핵심 설정법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.",{"_925":13435,"_2218":2369,"_2370":13436},"9f324a3e-cb11-498d-858a-05cd88ca4e93",[],{"_925":13438,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13439},"a717ecc0-5c24-4cd5-a082-e6cb8dbae413",[13440],{"_2378":13441,"_2218":2378},"역할 분담하기: Cursor는 코딩 홈베이스, Claude Code는 터미널 전담",{"_925":13443,"_2218":2369,"_2370":13444},"06d90fa8-8e95-4f7a-a1eb-7086a6da847d",[],{"_925":13446,"_2218":2369,"_2370":13447},"52fdaaf4-880d-4baf-9633-a190b5623fc3",[13448],{"_2378":13449,"_2218":2378},"두 도구를 함께 쓸 때의 핵심은 각각 가장 잘하는 분야에 집중하도록 '역할 분담'을 해주는 것입니다.",{"_925":13451,"_2218":2369,"_2370":13452},"50e98649-bd48-4f8c-993c-68520995cede",[],{"_925":13454,"_2218":2369,"_2370":13455},"0aa05966-0898-4b0e-82d8-9e3521cf784f",[13456],{"_2378":13457,"_2218":2378},"먼저 Cursor는 우리에게 가장 익숙한 '코딩 홈베이스'가 됩니다. 화면을 직접 보며 코드를 고치고, UI를 세밀하게 조정하며, 탭 키를 눌러 코드를 자동 완성하는 시각적인 작업은 Cursor가 훨씬 편리합니다. 코드 전체를 탐색하며 가볍게 대화를 나눌 때도 훌륭한 조력자가 되어주죠.",{"_925":13459,"_2218":2369,"_2370":13460},"80effcf0-5f46-45f5-87ad-55fc32c0d05c",[],{"_925":13462,"_2218":2369,"_2370":13463},"5a47b99f-97e7-488f-a028-9d58b7cea7e4",[13464],{"_2378":13465,"_2218":2378},"반면, 터미널 환경에서 스스로 움직이는 Claude Code는 든든한 '터미널 전담 비서'로 임명합니다. 여러 파일에 걸친 대규모 리팩터링, 까다로운 테스트 코드 실행, 빌드 오류 해결, 그리고 깃 커밋까지 터미널 안에서 알아서 판단하고 실행하는 자율성 높은 작업은 Claude Code가 훨씬 뛰어납니다.",{"_925":13467,"_2218":2369,"_2370":13468},"3d081f6d-4dbc-48c8-91d7-bef879b05e07",[],{"_925":13470,"_2218":2369,"_2370":13471},"99eb17ec-c8e3-49e0-902f-d15cec2c9d16",[13472],{"_2378":13473,"_2218":2378},"이렇게 역할을 나누면 내가 화면을 보며 설계를 다듬는 동안, Claude Code는 터미널에서 테스트를 돌리고 버그를 잡아내는 환상적인 협업 구조가 완성됩니다.",{"_925":13475,"_2218":2369,"_2370":13476},"bb3dcf91-27a4-496f-bc48-0b12aaf3ecf0",[],{"_925":13478,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13479},"e9ae7cd8-3247-42fb-af0b-d93af4ba024d",[13480],{"_2378":13481,"_2218":2378},"Cursor 터미널 최적화: 텍스트 깨짐을 막는 단 하나의 설정",{"_925":13483,"_2218":2369,"_2370":13484},"ea379cd2-51ca-46bc-a397-576f2115b17e",[],{"_925":13486,"_2218":2369,"_2370":13487},"8dcf5f4d-8490-48cc-9a30-e6b876925e39",[13488],{"_2378":13489,"_2218":2378},"Cursor 통합 터미널 안에서 Claude Code를 띄워두고 작업할 때, 화면이 깜빡이거나 글자가 깨지는 현상을 겪으셨을 겁니다. Claude Code가 끊임없이 터미널 화면을 갱신하는 과정에서 개발 툴의 그래픽 카드 가속 설정과 충돌을 일으키기 때문입니다.",{"_925":13491,"_2218":2369,"_2370":13492},"5ea77bd9-4e7f-4503-946e-6714937943d4",[],{"_925":13494,"_2218":2369,"_2370":13495},"f9eb3fbb-000d-4e73-9920-68326e8e6842",[13496],{"_2378":13497,"_2218":2378},"이 문제를 해결하고 쾌적한 환경을 만드는 첫걸음은 Cursor 터미널에서 아래 명령어를 바로 실행하는 것입니다.",{"_925":13499,"_2218":2369,"_2370":13500},"7b164a66-9211-4705-8cbf-e3ce06b91866",[],{"_925":13502,"_2407":13503,"_2218":2407,"_608":7041},"22558158-ec9d-40aa-b9db-d1f8c5f06771","claude /terminal-setup",{"_925":13505,"_2218":2369,"_2370":13506},"fad834eb-f0c9-44d5-bd15-e065b74fe2c4",[],{"_925":13508,"_2218":2369,"_2370":13509},"a1edfe7d-6b43-48bd-8c19-f4b9ed1bf51d",[13510],{"_2378":13511,"_2218":2378},"이 명령어는 터미널 환경을 자동으로 연동해주어 화면 깨짐을 예방하고, 코드 변경 사항을 더 직관적으로 감지해 보여주도록 도와줍니다.",{"_925":13513,"_2218":2369,"_2370":13514},"54f07e5f-b61c-4020-b25e-03f81de3011d",[],{"_925":13516,"_2218":2369,"_2370":13517},"080b0da4-8d81-49fe-b5dd-6fb2540e84fd",[13518,13520,13523],{"_2378":13519,"_2218":2378},"여기에 확실하게 마침표를 찍어줄 한 가지 꿀팁이 더 있습니다. 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Claude Code가 끊임없이 터미널 화면을 갱신하는 과정에서 개발 툴의 그래픽 카드 가속 설정과 충돌을 일으키기 때문입니다.\n\n이 문제를 해결하고 쾌적한 환경을 만드는 첫걸음은 Cursor 터미널에서 아래 명령어를 바로 실행하는 것입니다.\n\n```bash\nclaude /terminal-setup\n```\n\n이 명령어는 터미널 환경을 자동으로 연동해주어 화면 깨짐을 예방하고, 코드 변경 사항을 더 직관적으로 감지해 보여주도록 도와줍니다.\n\n여기에 확실하게 마침표를 찍어줄 한 가지 꿀팁이 더 있습니다. Cursor 환경 설정 파일인 `settings.json`에 들어가 터미널 GPU 가속을 완전히 꺼주는 설정입니다. 파일 안에 아래 줄을 추가해보세요.\n\n```json\n{\n \"terminal.integrated.gpuAcceleration\": \"off\"\n}\n```\n\n이렇게 설정을 적용하고 나면 텍스트가 번지거나 번쩍이는 현상이 말끔하게 해결됩니다. 이제 눈의 피로 없이 터미널에서 막힘없이 날아다니는 에이전트의 동작을 편안하게 볼 수 있습니다.\n\n## 규칙 동기화하기: AGENTS.md 파일 하나로 코딩 스타일 통일하기\n\n두 도구를 함께 쓸 때 가장 골치 아픈 문제가 바로 '규칙 충돌'입니다. Cursor는 설정된 규칙 파일을 읽고, Claude Code는 프로젝트 루트의 규칙 파일을 읽다 보니 양쪽의 코딩 지침이 서로 어긋나기 쉽습니다. 한쪽에는 탭 간격을 2칸으로 하라고 적고 다른 쪽에는 4칸으로 적어두면, 두 에이전트가 코드를 서로 고치며 무한 경쟁을 벌이는 황당한 상황이 발생하기도 합니다.\n\n이런 비효율적인 규칙 제어를 해결하는 가장 똑똑한 방법이 바로 `AGENTS.md` 파일입니다. 프로젝트 루트 폴더에 이 마스터 파일 하나만 만들어두면, 모든 AI 도구가 참고하는 단 하나의 기준점이 완성됩니다. 각 도구마다 규칙을 복사해서 붙여넣을 필요가 없어 관리가 편하고 토큰 낭비도 막을 수 있습니다.\n\n규칙 동기화 과정을 손쉽게 자동화하고 싶다면 오픈소스 유틸리티 도구인 `agentsync`를 활용하는 것을 추천합니다. 터미널에서 아래 명령어 한 줄만 실행하면 복잡한 설정이 깔끔하게 끝납니다.\n\n```bash\nnpx @panishandsome/agentsync setup\n```\n\n이 명령어를 실행하면 `AGENTS.md` 파일을 기준으로 삼아 Cursor의 규칙 설정과 Claude Code 전용 설정 파일이 자동으로 동기화됩니다. 이제 코딩 스타일이나 개발 규칙을 바꿀 때도 마스터 파일 하나만 수정하면 되기 때문에, 두 에이전트가 항상 완벽하게 호흡을 맞춰 일하게 됩니다.\n\n## 생산성을 극대화하는 하이브리드 워크플로우 완성\n\nCursor의 시각적인 편집기와 Claude Code의 강력한 터미널 에이전트가 드디어 한 화면에서 만났습니다. 이 하이브리드 조합은 각 도구의 장점만 쏙쏙 골라 쓰기 때문에 실제 체감되는 작업 속도가 정말 눈에 띄게 빨라집니다.\n\n오늘 소개해 드린 터미널 가속 문제 해결법과 AGENTS.md 동기화 설정을 내 로컬 프로젝트에 바로 적용해 보세요. 번거롭고 반복적인 테스트와 빌드는 Claude Code에 맡겨두고, 우리는 Cursor 화면에서 더 즐겁고 창의적인 코딩에 집중할 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캐릭터 설정 — JSON 파일로 에이전트 만들기","ElizaOS에서 코딩 한 줄 없이 나만의 에이전트를 만들 때 가장 핵심이 되는 건 바로 JSON 캐릭터 파일입니다. 복잡한 로직을 직접 수정하지 않아도 이 설정 파일 하나만 잘 다듬으면 AI의 성격, 배경지식, 말투, 그리고 특정 플랫폼에서의 행동 방식을 완전히 새롭게 바꿀 수 있습니다. 생각보다 구조가 단순해서 처음 접하는 분들도 금방 커스텀하실 수 있습니다. 캐릭터 파일에서 핵심은 정체…","ElizaOS에서 코딩 한 줄 없이 나만의 에이전트를 만들 때 가장 핵심이 되는 건 바로 JSON 캐릭터 파일입니다. 복잡한 로직을 직접 수정하지 않아도 이 설정 파일 하나만 잘 다듬으면 AI의 성격, 배경지식, 말투, 그리고 특정 플랫폼에서의 행동 방식을 완전히 새롭게 바꿀 수 있습니다. 생각보다 구조가 단순해서 처음 접하는 분들도 금방 커스텀하실 수 있습니다.\n\n캐릭터 파일에서 핵심은 정체성을 채우는 bio와 lore, 그리고 로봇 같은 딱딱한 답변을 방지하는 messageExamples입니다. 특히 말투를 제어하는 style 필드는 전체 공통 규칙인 style.all과 1:1 메시지용 style.chat, 소셜 미디어용 style.post로 나누어 적용할 수 있어 매우 정교한 페르소나 설계가 가능합니다.\n\n아래는 ElizaOS v2 기준의 아주 단순한 캐릭터 파일 구성 예시입니다. 이 구조를 바탕으로 나만의 에이전트 정체성을 채워보세요.\n\n{\n \"name\": \"HaramBot\",\n \"plugins\": [\"@elizaos/plugin-openai\"],\n \"bio\": [\"친절한 AI 생산성 코치입니다\", \"어려운 AI 툴을 쉽고 가볍게 알려줍니다\"],\n \"style\": {\n \"all\": [\n \"답변은 항상 쉽고 친근하게 작성할 것\",\n \"절대 로봇처럼 딱딱하게 말하지 말 것\"\n ],\n \"chat\": [\"부드러운 이모지를 적절히 섞어서 답변합니다\"]\n }\n}\n\n이렇게 완성된 파일을 characters/haram.json 경로에 저장한 뒤, 터미널에서 elizaos start --character characters/haram.json 명령어를 입력해 실행하면 바로 작동하기 시작합니다. 직접 원하는 말투와 규칙을 추가해 가면서 나만의 독창적인 AI 에이전트를 띄워보세요. 생각보다 세세한 뉘앙스까지 훌륭하게 반영되어서 설정하는 재미가 아주 쏠쏠합니다 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아낄 수 있습니다.\n\n이 모든 강력한 기능의 중심에는 Vercel AI SDK가 엔진으로 탑재되어 있습니다. 덕분에 코드 한 줄만 바꾸면 OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 대규모 언어 모델 공급자로 언제든지 자유롭게 전환할 수 있습니다.\n\n또한 터미널에 npx mastra dev 명령어 하나만 입력하면 로컬 브라우저에 시각적인 대화형 플레이그라운드가 즉시 실행됩니다. 굳이 프론트엔드 화면을 따로 짜지 않고도 내가 만든 에이전트를 테스트하고, 도구 호출 과정이나 실행 로그를 직접 눈으로 관찰하며 디버깅할 수 있습니다.\n\n만약 에이전트를 배포하고 모니터링 환경을 클라우드에 연결하고 싶다면, Mastra CLI가 프로젝트 루트에 다음과 같은 간단한 프로젝트 연결 설정을 자동으로 생성해 줍니다.\n\n{\n \"projectId\": \"proj_mastra_agent_2026\",\n \"projectName\": \"my-first-agent\",\n \"organizationId\": \"org_boutlet_01\"\n}\n\n이처럼 복잡한 연결 고리를 조립하느라 진을 빼는 대신, 오직 에이전트의 핵심 비즈니스 로직에만 집중하고 싶은 개발자에게 Mastra는 최고의 생산성을 선사하는 완벽한 선택입니다.\n\nLangChain.js와 LangGraph.js: 미세 제어와 검증된 속도\n\n반면 LangChain.js와 LangGraph.js는 정밀한 흐름 제어를 위해 복잡한 상태 머신을 손수 조립하는 레고 블록에 가깝습니다. 대규모 실서비스에서 미세한 프롬프트 파이프라인 흐름을 일일이 통제해야 할 때 탁월한 강점을 발휘합니다.\n\n여기서 두 프레임워크의 분명한 설계 차이가 드러납니다. 모든 캠핑 장비가 완비된 무거운 캠핑카 같은 Mastra는 편리하지만, 내장 기능이 많은 만큼 실행할 때마다 무거운 컨텍스트 데이터가 함께 전달되어 토큰 소모가 늘어나는 부담이 있습니다.\n\n반면 LangGraph는 사용자가 직접 튜닝하는 날렵한 경주용 자동차와 같습니다. 상태 관리를 노드 기반의 단순한 비동기 함수 실행 구조로 처리하기 때문에 컨텍스트 오버헤드가 극히 적습니다. 덕분에 불필요한 데이터 전송 없이 빠르게 실행되며, 토큰 비용까지 영리하게 아낄 수 있습니다.\n\n프레임워크도 무겁다면? Vercel AI SDK라는 대안\n\n혹시 마스트라와 랭체인 모두 내 프로젝트에는 너무 거대하게 느껴지시나요? 여러 도구를 복잡하게 엮거나 대화 기록을 길게 유지할 필요가 없는 가벼운 앱이라면, 이런 무거운 프레임워크를 굳이 도입하지 않는 편이 좋습니다.\n\n단순히 실시간으로 답변을 출력하는 스트리밍이나 일회성 도구 호출이 전부라면, 마스트라조차 내부 핵심 엔진으로 쓰고 있는 Vercel AI SDK를 직접 다루는 것이 가장 날렵합니다. 불필요한 설정이나 무거운 메모리 관리 로직 없이, 가장 빠르고 효율적인 코드를 완성할 수 있기 때문입니다.\n\n어떤 프레임워크도 절대적인 정답은 될 수 없습니다. 내가 만들고 싶은 에이전트의 크기와 복잡도를 먼저 고민해 보고, 가장 가벼운 도구부터 차근차근 시작해 보시는 것을 추천해 드립니다.\n\n나의 AI 에이전트 첫걸음, 최적의 선택지는?\n\n모든 장비가 다 갖춰진 아늑한 캠핑카 같은 편리함을 원한다면 고민 없이 마스트라를 선택해 보세요. 반대로 내 취향에 맞게 세밀하게 부품을 조립하는 경주용 자동차를 만들고 싶다면 랭체인과 랭그래프 조합이 훌륭한 답이 될 것입니다.\n\n결국 어떤 길을 선택하든 중요한 건 직접 만들어보며 배우는 것입니다. 복잡한 파이썬 설정 때문에 미뤄두었던 나만의 AI 에이전트 만들기, 오늘 당장 가벼운 코드 몇 줄로 시작해 보는 건 어떨까요?","cmrdwzf1304ze10o653k01gy5",[2255],[2761,2953,13789,13790,13791,2758],"agent-framework","langchain-js","vercel-ai-sdk",[],"2026-07-09T22:43:39.169Z","2026-07-09T19:30:38.914Z","2026-07-11T07:45:39.222Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":13797},{"_1694":13798},{"_1696":13799,"_1701":1702,"_1703":13800,"_1713":13801,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":13802,"_1720":13803,"_1725":13804,"_1730":13805},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":13807,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":13810},{"_616":13808,"_11":13809},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":13811},{"_1696":13812,"_1701":1702,"_1703":13813,"_1713":13814,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":13815,"_1720":13816,"_1725":13817,"_1730":13818},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":13820},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":13821,"_1752":-5,"_1735":13827,"_1754":13828},{"_1705":13822,"_1707":13823,"_1744":13824,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13825,"_1749":2337,"_1711":13826},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/e0b0084d-e320-4cea-a894-2d08b8f8a4ad.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/e0b0084d-e320-4cea-a894-2d08b8f8a4ad.jpg",557436,"L87L+oZ?4ooz.At7W.V@8|x[?aV@","#083878","2026-07-09T19:43:14.246Z",{"_1756":13829,"_1764":13833,"_1771":13837,"_1778":-5},{"_1705":13830,"_1707":13831,"_1744":13832,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/large.webp",47714,{"_1705":13834,"_1707":13835,"_1744":13836,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/small.webp",10604,{"_1705":13838,"_1707":13839,"_1744":13840,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdwzf1304ze10o653k01gy5/medium.webp",25630,{"_925":13842,"_2358":13774,"_2359":13843,"_2616":-5,"_2713":14017,"_2715":14018,"_2717":3518,"_2719":1698,"_1793":14019,"_2280":14020,"_2287":-5},"cmrdwj8p204za10o6t60kr2ho",{"_893":13844,"_1701":1702},[13845,13847,13850,13854,13857,13862,13865,13870,13873,13878,13881,13886,13889,13894,13897,13907,13910,13915,13918,13921,13924,13929,13932,13937,13940,13945,13948,13953,13956,13961,13964,13969,13972,13977,13980,13985,13988,13993,13996,14001,14004,14009,14012],{"_925":13846,"_2364":13783,"_2218":2365,"_2366":13786},"ca836cf1-1d76-4cbc-ab06-a8bce359355c",{"_925":13848,"_2218":2369,"_2370":13849},"6f57c788-280d-4af3-8117-9886bf9f4d33",[],{"_925":13851,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":13852},"6072a5df-2877-40f8-be32-ea12f0f18536",[13853],{"_2378":13783,"_2218":2378},{"_925":13855,"_2218":2369,"_2370":13856},"d416a013-c50e-4782-97e5-e0ec876f9702",[],{"_925":13858,"_2218":2369,"_2370":13859},"9bc017db-a4cf-4029-aaf5-0d4a5811e2ac",[13860],{"_2378":13861,"_2218":2378},"AI 에이전트를 직접 만들고 싶지만 파이썬을 새로 배워야 할까 봐 망설이셨나요? 이제 타입스크립트 하나만으로도 파이썬 못지않게 똑똑한 에이전트를 뚝딱 만들 수 있는 도구들이 가득합니다. 최근 가장 주목받는 차세대 올인원 도구인 마스트라(Mastra)와 정밀한 제어가 가능한 전통의 강자 랭체인(LangChain.js)을 비교해 보고, 내 프로젝트에 딱 맞는 도구를 고르는 가장 직관적인 기준을 알려드릴게요!",{"_925":13863,"_2218":2369,"_2370":13864},"4ad42ca5-ee3b-4a59-8404-b7d13038c93b",[],{"_925":13866,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13867},"cda013e6-8487-4c8d-b371-7990520ca992",[13868],{"_2378":13869,"_2218":2378},"Mastra: 모든 것이 준비된 강력한 올인원 도구 상자",{"_925":13871,"_2218":2369,"_2370":13872},"aa4883a1-b73a-41fd-9928-fdcaadd53fa0",[],{"_925":13874,"_2218":2369,"_2370":13875},"2d362d28-1cd3-4859-9aab-6c957a24bf58",[13876],{"_2378":13877,"_2218":2378},"Mastra는 파이썬 위주였던 에이전트 개발 환경에서 고군분투하던 타입스크립트 개발자들에게 선물처럼 등장한 프레임워크입니다. 데이터베이스 영속성, 대화 메모리 시스템, 구조화된 워크플로우, 모델 평가 시스템까지 필요한 모든 부품이 한 상자에 들어 있는 올인원 패키지죠.",{"_925":13879,"_2218":2369,"_2370":13880},"bbf190ea-124d-439b-94ab-9d5025d454d0",[],{"_925":13882,"_2218":2369,"_2370":13883},"e20be220-5672-499e-8151-01b355e22ef4",[13884],{"_2378":13885,"_2218":2378},"Mastra의 가장 큰 강점은 귀찮은 인프라 설정을 전부 생략할 수 있다는 점입니다. 데이터베이스를 하나하나 수동으로 연동할 필요 없이 PostgreSQL이나 LibSQL 같은 저장 어댑터만 지정하면 대화 내역이 자동으로 저장됩니다. 대화가 길어질 때 토큰 낭비를 막아주는 관찰 메모리 기능까지 지원해 운영 비용도 똑똑하게 아낄 수 있습니다.",{"_925":13887,"_2218":2369,"_2370":13888},"d064640f-8ab8-406e-96ea-1fc4f073b93e",[],{"_925":13890,"_2218":2369,"_2370":13891},"3eba87ad-475b-4ec5-a92d-3f17f9f3daf7",[13892],{"_2378":13893,"_2218":2378},"이 모든 강력한 기능의 중심에는 Vercel AI SDK가 엔진으로 탑재되어 있습니다. 덕분에 코드 한 줄만 바꾸면 OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 대규모 언어 모델 공급자로 언제든지 자유롭게 전환할 수 있습니다.",{"_925":13895,"_2218":2369,"_2370":13896},"e30e5b6d-bc22-4ca4-ba4d-24c0f0138cab",[],{"_925":13898,"_2218":2369,"_2370":13899},"3a1037dc-2db3-45b8-ab61-0a7f820739bf",[13900,13902,13905],{"_2378":13901,"_2218":2378},"또한 터미널에 ",{"_2378":13903,"_2218":2378,"_2405":13904},"npx mastra dev",{"_2407":2408},{"_2378":13906,"_2218":2378}," 명령어 하나만 입력하면 로컬 브라우저에 시각적인 대화형 플레이그라운드가 즉시 실행됩니다. 굳이 프론트엔드 화면을 따로 짜지 않고도 내가 만든 에이전트를 테스트하고, 도구 호출 과정이나 실행 로그를 직접 눈으로 관찰하며 디버깅할 수 있습니다.",{"_925":13908,"_2218":2369,"_2370":13909},"88166393-4387-4f50-8211-eda1a8032e6d",[],{"_925":13911,"_2218":2369,"_2370":13912},"bf7ad2d2-bb5a-445d-b44e-00acc082ec51",[13913],{"_2378":13914,"_2218":2378},"만약 에이전트를 배포하고 모니터링 환경을 클라우드에 연결하고 싶다면, Mastra CLI가 프로젝트 루트에 다음과 같은 간단한 프로젝트 연결 설정을 자동으로 생성해 줍니다.",{"_925":13916,"_2218":2369,"_2370":13917},"9232a216-3d83-421c-9c54-8bf7be86f106",[],{"_925":13919,"_2407":13920,"_2218":2407,"_608":2433},"8efd41bf-4a12-433f-941a-ba3a1dbf8401","{\n \"projectId\": \"proj_mastra_agent_2026\",\n \"projectName\": \"my-first-agent\",\n \"organizationId\": \"org_boutlet_01\"\n}",{"_925":13922,"_2218":2369,"_2370":13923},"cfb7e4a1-077f-41ea-ba69-6d5f5a91a04b",[],{"_925":13925,"_2218":2369,"_2370":13926},"d18c7bbc-479d-46e2-af95-2abbf11d1fce",[13927],{"_2378":13928,"_2218":2378},"이처럼 복잡한 연결 고리를 조립하느라 진을 빼는 대신, 오직 에이전트의 핵심 비즈니스 로직에만 집중하고 싶은 개발자에게 Mastra는 최고의 생산성을 선사하는 완벽한 선택입니다.",{"_925":13930,"_2218":2369,"_2370":13931},"667ffd65-bb8c-4aee-8bce-ff9a78ac35a6",[],{"_925":13933,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13934},"57aebe07-99d2-4328-81b5-879f874b4f8a",[13935],{"_2378":13936,"_2218":2378},"LangChain.js와 LangGraph.js: 미세 제어와 검증된 속도",{"_925":13938,"_2218":2369,"_2370":13939},"e3c7135e-b8fc-4ea4-8c09-8f9a304b682f",[],{"_925":13941,"_2218":2369,"_2370":13942},"ae78bb9c-6cee-4a8e-962f-d612fcde64b2",[13943],{"_2378":13944,"_2218":2378},"반면 LangChain.js와 LangGraph.js는 정밀한 흐름 제어를 위해 복잡한 상태 머신을 손수 조립하는 레고 블록에 가깝습니다. 대규모 실서비스에서 미세한 프롬프트 파이프라인 흐름을 일일이 통제해야 할 때 탁월한 강점을 발휘합니다.",{"_925":13946,"_2218":2369,"_2370":13947},"9b162bab-47ec-48b7-8342-474ae5aa7c74",[],{"_925":13949,"_2218":2369,"_2370":13950},"9bb9b7f1-238f-45b9-a870-296a001394c7",[13951],{"_2378":13952,"_2218":2378},"여기서 두 프레임워크의 분명한 설계 차이가 드러납니다. 모든 캠핑 장비가 완비된 무거운 캠핑카 같은 Mastra는 편리하지만, 내장 기능이 많은 만큼 실행할 때마다 무거운 컨텍스트 데이터가 함께 전달되어 토큰 소모가 늘어나는 부담이 있습니다.",{"_925":13954,"_2218":2369,"_2370":13955},"acccd4c9-466f-4bfb-b4c7-4b145f847095",[],{"_925":13957,"_2218":2369,"_2370":13958},"aad622e6-6954-4867-99bf-3ec45dca4b4b",[13959],{"_2378":13960,"_2218":2378},"반면 LangGraph는 사용자가 직접 튜닝하는 날렵한 경주용 자동차와 같습니다. 상태 관리를 노드 기반의 단순한 비동기 함수 실행 구조로 처리하기 때문에 컨텍스트 오버헤드가 극히 적습니다. 덕분에 불필요한 데이터 전송 없이 빠르게 실행되며, 토큰 비용까지 영리하게 아낄 수 있습니다.",{"_925":13962,"_2218":2369,"_2370":13963},"0d0b9e11-5d97-4122-b972-826e41df92e2",[],{"_925":13965,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13966},"22eb9ca4-f74f-448b-895f-e6ea96cda606",[13967],{"_2378":13968,"_2218":2378},"프레임워크도 무겁다면? Vercel AI SDK라는 대안",{"_925":13970,"_2218":2369,"_2370":13971},"e374b32d-0170-4d56-bd75-57895270ce9f",[],{"_925":13973,"_2218":2369,"_2370":13974},"cdd10a23-4e67-48fb-ad45-9fa12a6f024c",[13975],{"_2378":13976,"_2218":2378},"혹시 마스트라와 랭체인 모두 내 프로젝트에는 너무 거대하게 느껴지시나요? 여러 도구를 복잡하게 엮거나 대화 기록을 길게 유지할 필요가 없는 가벼운 앱이라면, 이런 무거운 프레임워크를 굳이 도입하지 않는 편이 좋습니다.",{"_925":13978,"_2218":2369,"_2370":13979},"316419dd-d665-40ed-a0c3-b540be310d8c",[],{"_925":13981,"_2218":2369,"_2370":13982},"d7158756-c6de-4084-b7e4-0cdc52c8900d",[13983],{"_2378":13984,"_2218":2378},"단순히 실시간으로 답변을 출력하는 스트리밍이나 일회성 도구 호출이 전부라면, 마스트라조차 내부 핵심 엔진으로 쓰고 있는 Vercel AI SDK를 직접 다루는 것이 가장 날렵합니다. 불필요한 설정이나 무거운 메모리 관리 로직 없이, 가장 빠르고 효율적인 코드를 완성할 수 있기 때문입니다.",{"_925":13986,"_2218":2369,"_2370":13987},"7b36e8e3-bea9-463f-884f-88fffe0d6a0c",[],{"_925":13989,"_2218":2369,"_2370":13990},"71b5699a-ebf9-48ef-a794-cd9828a77889",[13991],{"_2378":13992,"_2218":2378},"어떤 프레임워크도 절대적인 정답은 될 수 없습니다. 내가 만들고 싶은 에이전트의 크기와 복잡도를 먼저 고민해 보고, 가장 가벼운 도구부터 차근차근 시작해 보시는 것을 추천해 드립니다.",{"_925":13994,"_2218":2369,"_2370":13995},"4a1e54d5-5917-4352-8f3f-b0eb4945e8bc",[],{"_925":13997,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":13998},"16b2775a-3fec-4a4e-bbd7-25d6ed886303",[13999],{"_2378":14000,"_2218":2378},"나의 AI 에이전트 첫걸음, 최적의 선택지는?",{"_925":14002,"_2218":2369,"_2370":14003},"2c15618d-34eb-4a80-9e1a-5c6607768dcc",[],{"_925":14005,"_2218":2369,"_2370":14006},"4be70065-dddc-42b8-aa76-ab19d0c1c766",[14007],{"_2378":14008,"_2218":2378},"모든 장비가 다 갖춰진 아늑한 캠핑카 같은 편리함을 원한다면 고민 없이 마스트라를 선택해 보세요. 반대로 내 취향에 맞게 세밀하게 부품을 조립하는 경주용 자동차를 만들고 싶다면 랭체인과 랭그래프 조합이 훌륭한 답이 될 것입니다.",{"_925":14010,"_2218":2369,"_2370":14011},"b473bd66-2914-4253-b1c9-de0089bf19d2",[],{"_925":14013,"_2218":2369,"_2370":14014},"f4dafe29-1193-4580-afa6-d34734152ae2",[14015],{"_2378":14016,"_2218":2378},"결국 어떤 길을 선택하든 중요한 건 직접 만들어보며 배우는 것입니다. 복잡한 파이썬 설정 때문에 미뤄두었던 나만의 AI 에이전트 만들기, 오늘 당장 가벼운 코드 몇 줄로 시작해 보는 건 어떨까요?","![Mastra vs LangChain.js — TypeScript AI 에이전트, 어떤 게 나에게 맞을까](file:cmrdwzf1304ze10o653k01gy5)\n\n# Mastra vs LangChain.js — TypeScript AI 에이전트, 어떤 게 나에게 맞을까\n\nAI 에이전트를 직접 만들고 싶지만 파이썬을 새로 배워야 할까 봐 망설이셨나요? 이제 타입스크립트 하나만으로도 파이썬 못지않게 똑똑한 에이전트를 뚝딱 만들 수 있는 도구들이 가득합니다. 최근 가장 주목받는 차세대 올인원 도구인 마스트라(Mastra)와 정밀한 제어가 가능한 전통의 강자 랭체인(LangChain.js)을 비교해 보고, 내 프로젝트에 딱 맞는 도구를 고르는 가장 직관적인 기준을 알려드릴게요!\n\n## Mastra: 모든 것이 준비된 강력한 올인원 도구 상자\n\nMastra는 파이썬 위주였던 에이전트 개발 환경에서 고군분투하던 타입스크립트 개발자들에게 선물처럼 등장한 프레임워크입니다. 데이터베이스 영속성, 대화 메모리 시스템, 구조화된 워크플로우, 모델 평가 시스템까지 필요한 모든 부품이 한 상자에 들어 있는 올인원 패키지죠.\n\nMastra의 가장 큰 강점은 귀찮은 인프라 설정을 전부 생략할 수 있다는 점입니다. 데이터베이스를 하나하나 수동으로 연동할 필요 없이 PostgreSQL이나 LibSQL 같은 저장 어댑터만 지정하면 대화 내역이 자동으로 저장됩니다. 대화가 길어질 때 토큰 낭비를 막아주는 관찰 메모리 기능까지 지원해 운영 비용도 똑똑하게 아낄 수 있습니다.\n\n이 모든 강력한 기능의 중심에는 Vercel AI SDK가 엔진으로 탑재되어 있습니다. 덕분에 코드 한 줄만 바꾸면 OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 대규모 언어 모델 공급자로 언제든지 자유롭게 전환할 수 있습니다.\n\n또한 터미널에 `npx mastra dev` 명령어 하나만 입력하면 로컬 브라우저에 시각적인 대화형 플레이그라운드가 즉시 실행됩니다. 굳이 프론트엔드 화면을 따로 짜지 않고도 내가 만든 에이전트를 테스트하고, 도구 호출 과정이나 실행 로그를 직접 눈으로 관찰하며 디버깅할 수 있습니다.\n\n만약 에이전트를 배포하고 모니터링 환경을 클라우드에 연결하고 싶다면, Mastra CLI가 프로젝트 루트에 다음과 같은 간단한 프로젝트 연결 설정을 자동으로 생성해 줍니다.\n\n```json\n{\n \"projectId\": \"proj_mastra_agent_2026\",\n \"projectName\": \"my-first-agent\",\n \"organizationId\": \"org_boutlet_01\"\n}\n```\n\n이처럼 복잡한 연결 고리를 조립하느라 진을 빼는 대신, 오직 에이전트의 핵심 비즈니스 로직에만 집중하고 싶은 개발자에게 Mastra는 최고의 생산성을 선사하는 완벽한 선택입니다.\n\n## LangChain.js와 LangGraph.js: 미세 제어와 검증된 속도\n\n반면 LangChain.js와 LangGraph.js는 정밀한 흐름 제어를 위해 복잡한 상태 머신을 손수 조립하는 레고 블록에 가깝습니다. 대규모 실서비스에서 미세한 프롬프트 파이프라인 흐름을 일일이 통제해야 할 때 탁월한 강점을 발휘합니다.\n\n여기서 두 프레임워크의 분명한 설계 차이가 드러납니다. 모든 캠핑 장비가 완비된 무거운 캠핑카 같은 Mastra는 편리하지만, 내장 기능이 많은 만큼 실행할 때마다 무거운 컨텍스트 데이터가 함께 전달되어 토큰 소모가 늘어나는 부담이 있습니다.\n\n반면 LangGraph는 사용자가 직접 튜닝하는 날렵한 경주용 자동차와 같습니다. 상태 관리를 노드 기반의 단순한 비동기 함수 실행 구조로 처리하기 때문에 컨텍스트 오버헤드가 극히 적습니다. 덕분에 불필요한 데이터 전송 없이 빠르게 실행되며, 토큰 비용까지 영리하게 아낄 수 있습니다.\n\n## 프레임워크도 무겁다면? Vercel AI SDK라는 대안\n\n혹시 마스트라와 랭체인 모두 내 프로젝트에는 너무 거대하게 느껴지시나요? 여러 도구를 복잡하게 엮거나 대화 기록을 길게 유지할 필요가 없는 가벼운 앱이라면, 이런 무거운 프레임워크를 굳이 도입하지 않는 편이 좋습니다.\n\n단순히 실시간으로 답변을 출력하는 스트리밍이나 일회성 도구 호출이 전부라면, 마스트라조차 내부 핵심 엔진으로 쓰고 있는 Vercel AI SDK를 직접 다루는 것이 가장 날렵합니다. 불필요한 설정이나 무거운 메모리 관리 로직 없이, 가장 빠르고 효율적인 코드를 완성할 수 있기 때문입니다.\n\n어떤 프레임워크도 절대적인 정답은 될 수 없습니다. 내가 만들고 싶은 에이전트의 크기와 복잡도를 먼저 고민해 보고, 가장 가벼운 도구부터 차근차근 시작해 보시는 것을 추천해 드립니다.\n\n## 나의 AI 에이전트 첫걸음, 최적의 선택지는?\n\n모든 장비가 다 갖춰진 아늑한 캠핑카 같은 편리함을 원한다면 고민 없이 마스트라를 선택해 보세요. 반대로 내 취향에 맞게 세밀하게 부품을 조립하는 경주용 자동차를 만들고 싶다면 랭체인과 랭그래프 조합이 훌륭한 답이 될 것입니다.\n\n결국 어떤 길을 선택하든 중요한 건 직접 만들어보며 배우는 것입니다. 복잡한 파이썬 설정 때문에 미뤄두었던 나만의 AI 에이전트 만들기, 오늘 당장 가벼운 코드 몇 줄로 시작해 보는 건 어떨까요?","81f11737f942943e8cb44bec91181b17e226a124791bda302552a142eea3aa39","2026-07-09T19:30:38.918Z","2026-07-09T22:43:39.176Z",[],[14023],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_925":14025,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":14026,"_1682":-5,"_9":14034,"_2246":14035,"_2241":14036,"_2251":14037,"_2253":-5,"_700":14038,"_1679":14039,"_327":14044,"_2264":1698,"_2265":2100,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":14045,"_1793":14046,"_2280":14047,"_2282":14048,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":14049,"_1119":14059,"_2328":14072,"_2355":14093,"_2722":14403,"_261":14404},"cmrdbs8hj04g510o6reepc5tr",{"_1595":1596,"_209":14027,"_2225":14028,"_2230":14031,"_2234":2235},1909,{"_1685":14029,"_1686":1698,"_1596":14030,"_2229":1698},352,1557,{"_1685":14032,"_1686":1698,"_1596":14033,"_2229":1698},0.18438973284442117,0.8156102671555788,"ElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트","ElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트 최근 ElizaOS가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 작동하는 강력한 에이전트 운영체제로 진화했습니다. 이제 복잡하고 무거운 설정 없이, 내 컴퓨터에서 완전히 독립적으로 움직이는 AI 에이전트를 단 3개의 명령어만으로 만들 수 있어요. 이번 포스트에서는 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 로컬 에이전트 첫걸음을 함께 내딛어보겠…","ElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트\n\nElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트\n\n최근 ElizaOS가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 작동하는 강력한 에이전트 운영체제로 진화했습니다.\n\n이제 복잡하고 무거운 설정 없이, 내 컴퓨터에서 완전히 독립적으로 움직이는 AI 에이전트를 단 3개의 명령어만으로 만들 수 있어요.\n\n이번 포스트에서는 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 로컬 에이전트 첫걸음을 함께 내딛어보겠습니다. 준비되셨다면 바로 시작해 볼까요?\n\n왜 하필 ElizaOS인가요? v2가 바꾼 간결함\n\n기존 ElizaOS는 소스코드를 직접 컴퓨터에 내려받아 설치해야 하는 무겁고 까다로운 방식이었습니다. 하지만 새롭게 업데이트된 v2 버전부터는 개발 환경이 몰라보게 간단해졌습니다.\n\n초고속 패키지 매니저인 Bun과 공식 전역 명령행 인터페이스 도구를 지원하면서, 이제는 복잡한 준비물 없이 독립적인 에이전트 프로젝트를 터미널에서 빠르게 생성할 수 있습니다.\n\n특히 가장 반가운 변화는 에이전트의 기억 저장소 설정입니다. 예전처럼 번거롭게 Docker를 켜거나 외부 데이터베이스를 따로 구축해 연동할 필요가 전혀 없어졌습니다.\n\n에이전트 내부에 바로 탑재되는 3MB 크기의 초경량 데이터베이스인 PGlite를 선택할 수 있기 때문입니다. 덕분에 복잡한 인프라 설정에 에너지를 낭비하지 않고, 초보자도 에이전트 자체 기능 개발에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다.\n\n단 3개의 명령어로 나만의 에이전트 생성하기\n\n터미널을 열고 딱 3개의 명령어만 입력하면 나만의 AI 에이전트가 완성됩니다. 과거처럼 복잡하게 소스코드를 내려받아 컴파일할 필요 없이, 전역 CLI 도구를 활용해 프로젝트 생성부터 실행까지 단 몇 분 안에 끝낼 수 있습니다.\n\n먼저 초고속 런타임인 Bun을 사용해 ElizaOS의 통합 명령행 인터페이스 도구를 설치하고 프로젝트를 만들어 보겠습니다. 터미널에 아래 명령어들을 차례대로 입력해 보세요.\n\n# 1. ElizaOS 전역 CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 2. 대화형 설정으로 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 3. 개발 모드로 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev\n\n두 번째 명령어인 elizaos create를 실행하면 터미널 화면에 몇 가지 질문이 나타납니다. 이때 에이전트의 기억과 데이터를 보존할 데이터베이스 옵션으로 PGlite를 선택해 주세요. 별도로 도커를 실행하거나 외부 데이터베이스 서버를 설정하는 번거로움 없이 작동하는 훌륭한 초경량 내장형 데이터베이스입니다.\n\n이어서 내 컴퓨터에 설치된 로컬 모델을 불러올 핵심 제공자로 Ollama를 선택해 줍니다. 이렇게 하면 환경 설정까지 자동으로 완성되어 에이전트가 로컬 모델을 안정적으로 불러올 수 있는 구조가 잡힙니다.\n\n모든 선택을 마치고 프로젝트 폴더로 이동해 elizaos dev를 입력하면 에이전트가 깨어납니다. 곧바로 웹 브라우저를 열고 3000번 포트로 접속하면, 방금 만든 나만의 로컬 에이전트와 즐겁게 대화할 수 있는 깔끔한 웹 인터페이스 화면이 바로 나타납니다.\n\nWindows 사용자를 위한 꿀팁: WSL2 네트워크 오류 해결법\n\nWindows와 WSL2 환경에서 로컬에 켜둔 Ollama 모델을 연동하려고 하면 종종 연결 오류가 발생합니다. 대표적으로 TypeError: fetch failed 같은 메시지를 마주치게 되는데, 이는 Windows 호스트와 WSL2 가상환경이 서로 다른 네트워크 영역을 사용하기 때문입니다.\n\n네트워크 경로가 격리되어 있어 ElizaOS 에이전트가 Windows에 실행 중인 Ollama를 정상적으로 찾아가지 못하는 현상입니다. 이 문제는 복잡한 IP 주소를 매번 찾아서 입력할 필요 없이 설정 파일에 딱 한 줄만 추가하면 깔끔하게 해결됩니다.\n\nWindows 사용자 폴더에 있는 .wslconfig 파일을 열고 아래 설정을 추가해 보세요. 만약 해당 파일이 없다면 메모장을 켜서 새로 생성하시면 됩니다.\n\n[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored\n\n이 설정은 WSL2가 Windows 호스트의 네트워크 포트를 그대로 거울처럼 공유하도록 만들어 줍니다. 덕분에 에이전트가 아무런 지연 없이 localhost:11434 주소로 로컬에 실행 중인 Ollama 모델을 바로 불러올 수 있게 됩니다.\n\n파일 설정을 마쳤다면 PowerShell을 열고 wsl --shutdown 명령어를 입력해 WSL2를 가볍게 재시작해 주세요. 이제 복잡한 네트워크 연동 걱정 없이 초고속 로컬 AI 에이전트 환경을 온전히 즐길 수 있습니다.\n\n첫걸음을 축하합니다! 다음 단계는 무엇일까요?\n\n드디어 내 컴퓨터에서 실시간으로 대화하고 스스로 작동하는 똑똑한 AI 에이전트가 정상적으로 켜졌습니다! 내 컴퓨터 안에서 온전히 돌아가는 독립형 에이전트 구축에 성공하신 것을 진심으로 축하합니다.\n\n이제 다음 단계로 넘어갈 시간입니다. 다음편에서는 에이전트에게 독특한 성격과 말투를 심어주는 핵심 설정 파일인 캐릭터 파일을 다루는 법과 나만의 고유한 기능을 추가하는 방법을 알아보겠습니다. 더욱 재미있고 나다운 에이전트를 함께 완성해 봐요!","cmrdckaka04h910o67qsr3kww",[2255],[13643,3116,14040,14041,14042,14043],"ollama","local-ai","wsl","bun",[],"2026-07-09T12:38:13.899Z","2026-07-09T09:49:46.615Z","2026-07-10T08:01:13.045Z","2026-07-09T22:51:53.880Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":14050},{"_1694":14051},{"_1696":14052,"_1701":1702,"_1703":14053,"_1713":14054,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":14055,"_1720":14056,"_1725":14057,"_1730":14058},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":14060,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":14063},{"_616":14061,"_11":14062},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":14064},{"_1696":14065,"_1701":1702,"_1703":14066,"_1713":14067,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":14068,"_1720":14069,"_1725":14070,"_1730":14071},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":14073},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":14074,"_1752":-5,"_1735":14079,"_1754":14080},{"_1705":14075,"_1707":14076,"_1744":14077,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14078,"_1749":2337,"_1711":12408},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/1f9ba842-4b75-42f7-a711-4171165fd60a.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/1f9ba842-4b75-42f7-a711-4171165fd60a.jpg",389704,"L59tWByF00Ma~qkD9FjX00R3_2p2","2026-07-09T10:11:36.135Z",{"_1756":14081,"_1764":14085,"_1771":14089,"_1778":-5},{"_1705":14082,"_1707":14083,"_1744":14084,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/large.webp",18212,{"_1705":14086,"_1707":14087,"_1744":14088,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/small.webp",5736,{"_1705":14090,"_1707":14091,"_1744":14092,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrdckaka04h910o67qsr3kww/medium.webp",10772,{"_925":14094,"_2358":14025,"_2359":14095,"_2616":-5,"_2713":14398,"_2715":14399,"_2717":14400,"_2719":1698,"_1793":14401,"_2280":14402,"_2287":-5},"cmrdbs8hn04g610o6zieqzzev",{"_893":14096,"_1701":1702},[14097,14100,14104,14109,14113,14119,14123,14129,14133,14139,14143,14149,14153,14159,14163,14169,14173,14179,14183,14189,14193,14199,14203,14209,14213,14219,14223,14226,14230,14246,14250,14261,14265,14276,14280,14286,14290,14301,14305,14311,14315,14326,14330,14334,14338,14349,14353,14364,14368,14374,14378,14384,14388,14394],{"_925":14098,"_2364":14034,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":14099,"_2366":14037},"edea5914-d309-4541-865d-7bf4413aad4c",{"_3638":574},{"_925":14101,"_2218":2369,"_3636":14102,"_2370":14103},"1f846ae6-3c55-44bf-94a8-08851c18d1ec",{"_3638":574},[],{"_925":14105,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":14106,"_2370":14107},"f5a0566c-b633-4598-97d9-c2e8fdda24d8",{"_3638":574},[14108],{"_2378":14034,"_2218":2378},{"_925":14110,"_2218":2369,"_3636":14111,"_2370":14112},"69071cc4-fc71-4070-866b-e0d46eecaaef",{"_3638":574},[],{"_925":14114,"_2218":2369,"_3636":14115,"_2370":14116},"b86e9934-e406-46c1-a641-c2a149d59a0c",{"_3638":574},[14117],{"_2378":14118,"_2218":2378},"최근 ElizaOS가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 작동하는 강력한 에이전트 운영체제로 진화했습니다.",{"_925":14120,"_2218":2369,"_3636":14121,"_2370":14122},"0449f48d-7c77-4504-bff2-3c7475539092",{"_3638":574},[],{"_925":14124,"_2218":2369,"_3636":14125,"_2370":14126},"c0a5b93c-7ffb-47a3-9a6c-2fe9f2afb76d",{"_3638":574},[14127],{"_2378":14128,"_2218":2378},"이제 복잡하고 무거운 설정 없이, 내 컴퓨터에서 완전히 독립적으로 움직이는 AI 에이전트를 단 3개의 명령어만으로 만들 수 있어요.",{"_925":14130,"_2218":2369,"_3636":14131,"_2370":14132},"62982083-4e6b-4fb6-b112-245989831bc4",{"_3638":574},[],{"_925":14134,"_2218":2369,"_3636":14135,"_2370":14136},"a5be849e-f7ef-4d56-b620-8297d7d0cf49",{"_3638":574},[14137],{"_2378":14138,"_2218":2378},"이번 포스트에서는 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 로컬 에이전트 첫걸음을 함께 내딛어보겠습니다. 준비되셨다면 바로 시작해 볼까요?",{"_925":14140,"_2218":2369,"_3636":14141,"_2370":14142},"8bc20112-8fb4-4c6c-b0d3-e38bc932a58b",{"_3638":574},[],{"_925":14144,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":14145,"_2370":14146},"6cc79114-2a27-4b3f-ba79-c84b9cfd206a",{"_3638":574},[14147],{"_2378":14148,"_2218":2378},"왜 하필 ElizaOS인가요? v2가 바꾼 간결함",{"_925":14150,"_2218":2369,"_3636":14151,"_2370":14152},"5741d3b7-9294-4c45-abba-0bdd6bc509ea",{"_3638":574},[],{"_925":14154,"_2218":2369,"_3636":14155,"_2370":14156},"7f9bb067-c307-49a4-978f-a38a4067767c",{"_3638":574},[14157],{"_2378":14158,"_2218":2378},"기존 ElizaOS는 소스코드를 직접 컴퓨터에 내려받아 설치해야 하는 무겁고 까다로운 방식이었습니다. 하지만 새롭게 업데이트된 v2 버전부터는 개발 환경이 몰라보게 간단해졌습니다.",{"_925":14160,"_2218":2369,"_3636":14161,"_2370":14162},"22a88061-78d7-4c02-aa43-463e23869bc9",{"_3638":574},[],{"_925":14164,"_2218":2369,"_3636":14165,"_2370":14166},"37c7ddf3-2c9f-4228-8c34-36a11a477739",{"_3638":574},[14167],{"_2378":14168,"_2218":2378},"초고속 패키지 매니저인 Bun과 공식 전역 명령행 인터페이스 도구를 지원하면서, 이제는 복잡한 준비물 없이 독립적인 에이전트 프로젝트를 터미널에서 빠르게 생성할 수 있습니다.",{"_925":14170,"_2218":2369,"_3636":14171,"_2370":14172},"ce4c72e2-605c-409a-bb45-a97b6c156669",{"_3638":574},[],{"_925":14174,"_2218":2369,"_3636":14175,"_2370":14176},"70e3fa2f-e7f6-493b-956c-ba706d19ba2b",{"_3638":574},[14177],{"_2378":14178,"_2218":2378},"특히 가장 반가운 변화는 에이전트의 기억 저장소 설정입니다. 예전처럼 번거롭게 Docker를 켜거나 외부 데이터베이스를 따로 구축해 연동할 필요가 전혀 없어졌습니다.",{"_925":14180,"_2218":2369,"_3636":14181,"_2370":14182},"15615423-1e1b-4ea5-950e-17dee059e0b5",{"_3638":574},[],{"_925":14184,"_2218":2369,"_3636":14185,"_2370":14186},"9af08a4f-92a7-4646-aecc-20bd25beb85b",{"_3638":574},[14187],{"_2378":14188,"_2218":2378},"에이전트 내부에 바로 탑재되는 3MB 크기의 초경량 데이터베이스인 PGlite를 선택할 수 있기 때문입니다. 덕분에 복잡한 인프라 설정에 에너지를 낭비하지 않고, 초보자도 에이전트 자체 기능 개발에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다.",{"_925":14190,"_2218":2369,"_3636":14191,"_2370":14192},"622b97d0-2c71-401a-b280-7c6ddc3d5b4b",{"_3638":574},[],{"_925":14194,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":14195,"_2370":14196},"49aa29c4-cf8b-4a29-b0ea-a630e210c8f1",{"_3638":574},[14197],{"_2378":14198,"_2218":2378},"단 3개의 명령어로 나만의 에이전트 생성하기",{"_925":14200,"_2218":2369,"_3636":14201,"_2370":14202},"922356d4-0428-465b-89f1-0720b71e1c91",{"_3638":574},[],{"_925":14204,"_2218":2369,"_3636":14205,"_2370":14206},"706d1453-44d4-4180-adbb-bd420db8592f",{"_3638":574},[14207],{"_2378":14208,"_2218":2378},"터미널을 열고 딱 3개의 명령어만 입력하면 나만의 AI 에이전트가 완성됩니다. 과거처럼 복잡하게 소스코드를 내려받아 컴파일할 필요 없이, 전역 CLI 도구를 활용해 프로젝트 생성부터 실행까지 단 몇 분 안에 끝낼 수 있습니다.",{"_925":14210,"_2218":2369,"_3636":14211,"_2370":14212},"08f73a7c-52ee-412e-93bb-b8bc5929b71a",{"_3638":574},[],{"_925":14214,"_2218":2369,"_3636":14215,"_2370":14216},"25e86bc1-f3bc-4699-93ad-b9062a364e50",{"_3638":574},[14217],{"_2378":14218,"_2218":2378},"먼저 초고속 런타임인 Bun을 사용해 ElizaOS의 통합 명령행 인터페이스 도구를 설치하고 프로젝트를 만들어 보겠습니다. 터미널에 아래 명령어들을 차례대로 입력해 보세요.",{"_925":14220,"_2218":2369,"_3636":14221,"_2370":14222},"2c9b1e3e-5331-45d9-8fd2-9a2cf389ff52",{"_3638":574},[],{"_925":14224,"_2407":14225,"_2218":2407,"_608":7041},"79dd0619-72ff-46a0-80cc-30207b5eac26","# 1. ElizaOS 전역 CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 2. 대화형 설정으로 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 3. 개발 모드로 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev",{"_925":14227,"_2218":2369,"_3636":14228,"_2370":14229},"f8e6b5db-8dd5-4fdf-a231-7f925202f6fa",{"_3638":574},[],{"_925":14231,"_2218":2369,"_3636":14232,"_2370":14233},"47018dcc-6a9f-4076-a8f7-b15275230db5",{"_3638":574},[14234,14236,14239,14241,14244],{"_2378":14235,"_2218":2378},"두 번째 명령어인 ",{"_2378":14237,"_2218":2378,"_2405":14238},"elizaos create",{"_2407":2408},{"_2378":14240,"_2218":2378},"를 실행하면 터미널 화면에 몇 가지 질문이 나타납니다. 이때 에이전트의 기억과 데이터를 보존할 데이터베이스 옵션으로 ",{"_2378":14242,"_2218":2378,"_2405":14243},"PGlite",{"_2473":2408},{"_2378":14245,"_2218":2378},"를 선택해 주세요. 별도로 도커를 실행하거나 외부 데이터베이스 서버를 설정하는 번거로움 없이 작동하는 훌륭한 초경량 내장형 데이터베이스입니다.",{"_925":14247,"_2218":2369,"_3636":14248,"_2370":14249},"442f179f-c522-4850-9355-ffc4e91cc5b3",{"_3638":574},[],{"_925":14251,"_2218":2369,"_3636":14252,"_2370":14253},"7ae21ebc-63b8-4ac7-b71a-bf8f7bf34202",{"_3638":574},[14254,14256,14259],{"_2378":14255,"_2218":2378},"이어서 내 컴퓨터에 설치된 로컬 모델을 불러올 핵심 제공자로 ",{"_2378":14257,"_2218":2378,"_2405":14258},"Ollama",{"_2473":2408},{"_2378":14260,"_2218":2378},"를 선택해 줍니다. 이렇게 하면 환경 설정까지 자동으로 완성되어 에이전트가 로컬 모델을 안정적으로 불러올 수 있는 구조가 잡힙니다.",{"_925":14262,"_2218":2369,"_3636":14263,"_2370":14264},"360a7773-3805-4418-954c-26aa00bdecde",{"_3638":574},[],{"_925":14266,"_2218":2369,"_3636":14267,"_2370":14268},"c1fbdfda-ab7e-439b-a7fa-610cad3cb185",{"_3638":574},[14269,14271,14274],{"_2378":14270,"_2218":2378},"모든 선택을 마치고 프로젝트 폴더로 이동해 ",{"_2378":14272,"_2218":2378,"_2405":14273},"elizaos dev",{"_2407":2408},{"_2378":14275,"_2218":2378},"를 입력하면 에이전트가 깨어납니다. 곧바로 웹 브라우저를 열고 3000번 포트로 접속하면, 방금 만든 나만의 로컬 에이전트와 즐겁게 대화할 수 있는 깔끔한 웹 인터페이스 화면이 바로 나타납니다.",{"_925":14277,"_2218":2369,"_3636":14278,"_2370":14279},"34406225-26a0-4344-a46e-d82a9c922ef9",{"_3638":574},[],{"_925":14281,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":14282,"_2370":14283},"633bb237-e78f-47bc-8aaf-977c31851beb",{"_3638":574},[14284],{"_2378":14285,"_2218":2378},"Windows 사용자를 위한 꿀팁: WSL2 네트워크 오류 해결법",{"_925":14287,"_2218":2369,"_3636":14288,"_2370":14289},"f4fc68bc-0c24-4b56-8940-0849f2415f71",{"_3638":574},[],{"_925":14291,"_2218":2369,"_3636":14292,"_2370":14293},"e39c8080-459f-4172-946c-c97d5380b18b",{"_3638":574},[14294,14296,14299],{"_2378":14295,"_2218":2378},"Windows와 WSL2 환경에서 로컬에 켜둔 Ollama 모델을 연동하려고 하면 종종 연결 오류가 발생합니다. 대표적으로 ",{"_2378":14297,"_2218":2378,"_2405":14298},"TypeError: fetch failed",{"_2407":2408},{"_2378":14300,"_2218":2378}," 같은 메시지를 마주치게 되는데, 이는 Windows 호스트와 WSL2 가상환경이 서로 다른 네트워크 영역을 사용하기 때문입니다.",{"_925":14302,"_2218":2369,"_3636":14303,"_2370":14304},"8b6e0add-beef-48ec-8101-be522ac26006",{"_3638":574},[],{"_925":14306,"_2218":2369,"_3636":14307,"_2370":14308},"306a0d5e-0f19-45b7-b91b-b1880a506b4a",{"_3638":574},[14309],{"_2378":14310,"_2218":2378},"네트워크 경로가 격리되어 있어 ElizaOS 에이전트가 Windows에 실행 중인 Ollama를 정상적으로 찾아가지 못하는 현상입니다. 이 문제는 복잡한 IP 주소를 매번 찾아서 입력할 필요 없이 설정 파일에 딱 한 줄만 추가하면 깔끔하게 해결됩니다.",{"_925":14312,"_2218":2369,"_3636":14313,"_2370":14314},"ab7b8675-1b3d-4a62-b8ed-e155278a2057",{"_3638":574},[],{"_925":14316,"_2218":2369,"_3636":14317,"_2370":14318},"77fff7e4-c31f-42ca-b80e-a12907f9463c",{"_3638":574},[14319,14321,14324],{"_2378":14320,"_2218":2378},"Windows 사용자 폴더에 있는 ",{"_2378":14322,"_2218":2378,"_2405":14323},".wslconfig",{"_2407":2408},{"_2378":14325,"_2218":2378}," 파일을 열고 아래 설정을 추가해 보세요. 만약 해당 파일이 없다면 메모장을 켜서 새로 생성하시면 됩니다.",{"_925":14327,"_2218":2369,"_3636":14328,"_2370":14329},"15acfe1a-898d-4094-8fb2-1664019160c4",{"_3638":574},[],{"_925":14331,"_2407":14332,"_2218":2407,"_608":14333},"a8c8dd59-7337-4a6c-b7d1-73d4e9613cab","[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored","ini",{"_925":14335,"_2218":2369,"_3636":14336,"_2370":14337},"3c5b85f8-4e7b-45a2-912b-cbfd5592351a",{"_3638":574},[],{"_925":14339,"_2218":2369,"_3636":14340,"_2370":14341},"2c86cc1c-f9e5-4a35-84d3-210ba179e295",{"_3638":574},[14342,14344,14347],{"_2378":14343,"_2218":2378},"이 설정은 WSL2가 Windows 호스트의 네트워크 포트를 그대로 거울처럼 공유하도록 만들어 줍니다. 덕분에 에이전트가 아무런 지연 없이 ",{"_2378":14345,"_2218":2378,"_2405":14346},"localhost:11434",{"_2407":2408},{"_2378":14348,"_2218":2378}," 주소로 로컬에 실행 중인 Ollama 모델을 바로 불러올 수 있게 됩니다.",{"_925":14350,"_2218":2369,"_3636":14351,"_2370":14352},"850af60f-94ba-41e2-8b86-04b327c48a07",{"_3638":574},[],{"_925":14354,"_2218":2369,"_3636":14355,"_2370":14356},"3654215c-b9bf-4e68-80d5-24bf00cde1b5",{"_3638":574},[14357,14359,14362],{"_2378":14358,"_2218":2378},"파일 설정을 마쳤다면 PowerShell을 열고 ",{"_2378":14360,"_2218":2378,"_2405":14361},"wsl --shutdown",{"_2407":2408},{"_2378":14363,"_2218":2378}," 명령어를 입력해 WSL2를 가볍게 재시작해 주세요. 이제 복잡한 네트워크 연동 걱정 없이 초고속 로컬 AI 에이전트 환경을 온전히 즐길 수 있습니다.",{"_925":14365,"_2218":2369,"_3636":14366,"_2370":14367},"44783ee4-e891-4080-8fc5-bbbeff204e8c",{"_3638":574},[],{"_925":14369,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":14370,"_2370":14371},"27109a9c-9a43-4b64-9b8d-159ba81c24cc",{"_3638":574},[14372],{"_2378":14373,"_2218":2378},"첫걸음을 축하합니다! 다음 단계는 무엇일까요?",{"_925":14375,"_2218":2369,"_3636":14376,"_2370":14377},"0dca46c0-d78b-4d00-8d04-1441fc18ea1f",{"_3638":574},[],{"_925":14379,"_2218":2369,"_3636":14380,"_2370":14381},"0326b44d-3e10-4d24-9368-a018bbd0680d",{"_3638":574},[14382],{"_2378":14383,"_2218":2378},"드디어 내 컴퓨터에서 실시간으로 대화하고 스스로 작동하는 똑똑한 AI 에이전트가 정상적으로 켜졌습니다! 내 컴퓨터 안에서 온전히 돌아가는 독립형 에이전트 구축에 성공하신 것을 진심으로 축하합니다.",{"_925":14385,"_2218":2369,"_3636":14386,"_2370":14387},"d8679ac7-642d-46e3-8d43-ba416cd76586",{"_3638":574},[],{"_925":14389,"_2218":2369,"_3636":14390,"_2370":14391},"ec375934-1299-4445-8143-ab44409cf63e",{"_3638":574},[14392],{"_2378":14393,"_2218":2378},"이제 다음 단계로 넘어갈 시간입니다. 다음편에서는 에이전트에게 독특한 성격과 말투를 심어주는 핵심 설정 파일인 캐릭터 파일을 다루는 법과 나만의 고유한 기능을 추가하는 방법을 알아보겠습니다. 더욱 재미있고 나다운 에이전트를 함께 완성해 봐요!",{"_925":14395,"_2218":2369,"_3636":14396,"_2370":14397},"8198a7b5-8552-455c-821c-b70b7a64e1e1",{"_3638":574},[],"![ElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트](file:cmrdckaka04h910o67qsr3kww)\n\n# ElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트\n\n최근 ElizaOS가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 작동하는 강력한 에이전트 운영체제로 진화했습니다.\n\n이제 복잡하고 무거운 설정 없이, 내 컴퓨터에서 완전히 독립적으로 움직이는 AI 에이전트를 단 3개의 명령어만으로 만들 수 있어요.\n\n이번 포스트에서는 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 로컬 에이전트 첫걸음을 함께 내딛어보겠습니다. 준비되셨다면 바로 시작해 볼까요?\n\n## 왜 하필 ElizaOS인가요? v2가 바꾼 간결함\n\n기존 ElizaOS는 소스코드를 직접 컴퓨터에 내려받아 설치해야 하는 무겁고 까다로운 방식이었습니다. 하지만 새롭게 업데이트된 v2 버전부터는 개발 환경이 몰라보게 간단해졌습니다.\n\n초고속 패키지 매니저인 Bun과 공식 전역 명령행 인터페이스 도구를 지원하면서, 이제는 복잡한 준비물 없이 독립적인 에이전트 프로젝트를 터미널에서 빠르게 생성할 수 있습니다.\n\n특히 가장 반가운 변화는 에이전트의 기억 저장소 설정입니다. 예전처럼 번거롭게 Docker를 켜거나 외부 데이터베이스를 따로 구축해 연동할 필요가 전혀 없어졌습니다.\n\n에이전트 내부에 바로 탑재되는 3MB 크기의 초경량 데이터베이스인 PGlite를 선택할 수 있기 때문입니다. 덕분에 복잡한 인프라 설정에 에너지를 낭비하지 않고, 초보자도 에이전트 자체 기능 개발에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다.\n\n## 단 3개의 명령어로 나만의 에이전트 생성하기\n\n터미널을 열고 딱 3개의 명령어만 입력하면 나만의 AI 에이전트가 완성됩니다. 과거처럼 복잡하게 소스코드를 내려받아 컴파일할 필요 없이, 전역 CLI 도구를 활용해 프로젝트 생성부터 실행까지 단 몇 분 안에 끝낼 수 있습니다.\n\n먼저 초고속 런타임인 Bun을 사용해 ElizaOS의 통합 명령행 인터페이스 도구를 설치하고 프로젝트를 만들어 보겠습니다. 터미널에 아래 명령어들을 차례대로 입력해 보세요.\n\n```bash\n# 1. ElizaOS 전역 CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 2. 대화형 설정으로 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 3. 개발 모드로 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev\n```\n\n두 번째 명령어인 `elizaos create`를 실행하면 터미널 화면에 몇 가지 질문이 나타납니다. 이때 에이전트의 기억과 데이터를 보존할 데이터베이스 옵션으로 **PGlite**를 선택해 주세요. 별도로 도커를 실행하거나 외부 데이터베이스 서버를 설정하는 번거로움 없이 작동하는 훌륭한 초경량 내장형 데이터베이스입니다.\n\n이어서 내 컴퓨터에 설치된 로컬 모델을 불러올 핵심 제공자로 **Ollama**를 선택해 줍니다. 이렇게 하면 환경 설정까지 자동으로 완성되어 에이전트가 로컬 모델을 안정적으로 불러올 수 있는 구조가 잡힙니다.\n\n모든 선택을 마치고 프로젝트 폴더로 이동해 `elizaos dev`를 입력하면 에이전트가 깨어납니다. 곧바로 웹 브라우저를 열고 3000번 포트로 접속하면, 방금 만든 나만의 로컬 에이전트와 즐겁게 대화할 수 있는 깔끔한 웹 인터페이스 화면이 바로 나타납니다.\n\n## Windows 사용자를 위한 꿀팁: WSL2 네트워크 오류 해결법\n\nWindows와 WSL2 환경에서 로컬에 켜둔 Ollama 모델을 연동하려고 하면 종종 연결 오류가 발생합니다. 대표적으로 `TypeError: fetch failed` 같은 메시지를 마주치게 되는데, 이는 Windows 호스트와 WSL2 가상환경이 서로 다른 네트워크 영역을 사용하기 때문입니다.\n\n네트워크 경로가 격리되어 있어 ElizaOS 에이전트가 Windows에 실행 중인 Ollama를 정상적으로 찾아가지 못하는 현상입니다. 이 문제는 복잡한 IP 주소를 매번 찾아서 입력할 필요 없이 설정 파일에 딱 한 줄만 추가하면 깔끔하게 해결됩니다.\n\nWindows 사용자 폴더에 있는 `.wslconfig` 파일을 열고 아래 설정을 추가해 보세요. 만약 해당 파일이 없다면 메모장을 켜서 새로 생성하시면 됩니다.\n\n```ini\n[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored\n```\n\n이 설정은 WSL2가 Windows 호스트의 네트워크 포트를 그대로 거울처럼 공유하도록 만들어 줍니다. 덕분에 에이전트가 아무런 지연 없이 `localhost:11434` 주소로 로컬에 실행 중인 Ollama 모델을 바로 불러올 수 있게 됩니다.\n\n파일 설정을 마쳤다면 PowerShell을 열고 `wsl --shutdown` 명령어를 입력해 WSL2를 가볍게 재시작해 주세요. 이제 복잡한 네트워크 연동 걱정 없이 초고속 로컬 AI 에이전트 환경을 온전히 즐길 수 있습니다.\n\n## 첫걸음을 축하합니다! 다음 단계는 무엇일까요?\n\n드디어 내 컴퓨터에서 실시간으로 대화하고 스스로 작동하는 똑똑한 AI 에이전트가 정상적으로 켜졌습니다! 내 컴퓨터 안에서 온전히 돌아가는 독립형 에이전트 구축에 성공하신 것을 진심으로 축하합니다.\n\n이제 다음 단계로 넘어갈 시간입니다. 다음편에서는 에이전트에게 독특한 성격과 말투를 심어주는 핵심 설정 파일인 캐릭터 파일을 다루는 법과 나만의 고유한 기능을 추가하는 방법을 알아보겠습니다. 더욱 재미있고 나다운 에이전트를 함께 완성해 봐요!","48e6dba4c399bcdc940eb955a2d7fe3729e30cc935e07e08a339c047141ef79d",54,"2026-07-09T09:49:46.619Z","2026-07-09T22:51:53.871Z",[],[14405,14406],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_925":14408,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1874,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":14409,"_1682":-5,"_9":14415,"_2246":14416,"_2241":14417,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":14418,"_1679":14419,"_327":14422,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":14423,"_1793":14424,"_2280":14425,"_2282":14426,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":14427,"_1119":14437,"_2328":-5,"_2355":14450,"_2722":14552,"_261":14553},"cmrd6la0a04ag10o6oxxivyv0",{"_1595":1596,"_209":14410,"_2225":14411,"_2230":14412,"_2234":2235},528,{"_1685":9533,"_1686":1698,"_1596":7993,"_2229":1698},{"_1685":14413,"_1686":1698,"_1596":14414,"_2229":1698},0.20075757575757575,0.7992424242424242,"ElizaOS v2 시작하기 — 3개 명령어로 끝내는 에이전트","요즘 AI 에이전트를 직접 구축하고 다루는 분들 사이에서 가장 뜨거운 오픈소스 프레임워크를 꼽으라면 단연 ElizaOS가 아닐까 싶습니다. 원래 ai16z라는 이름의 밈 프로젝트로 가볍게 시작했으나, 이제는 단순한 챗봇 라이브러리를 넘어 완전히 모듈화된 'AI 에이전트 운영체제'로 완벽하게 자리 잡았습니다. ElizaOS v2는 복잡한 설정 없이도 나만의 에이전트를 로컬 환경에서 아주 빠르게…","요즘 AI 에이전트를 직접 구축하고 다루는 분들 사이에서 가장 뜨거운 오픈소스 프레임워크를 꼽으라면 단연 ElizaOS가 아닐까 싶습니다. 원래 ai16z라는 이름의 밈 프로젝트로 가볍게 시작했으나, 이제는 단순한 챗봇 라이브러리를 넘어 완전히 모듈화된 'AI 에이전트 운영체제'로 완벽하게 자리 잡았습니다.\n\nElizaOS v2는 복잡한 설정 없이도 나만의 에이전트를 로컬 환경에서 아주 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 복잡한 도커 설정 없이 3MB 크기의 경량 WASM 기반 데이터베이스인 PGLite를 기본 탑재하면서, 명령 몇 개만으로 즉시 로컬 에이전트 개발을 시작할 수 있게 되었습니다.\n\n백그라운드에서 실시간으로 이벤트를 처리하는 통일된 메시지 버스, 여러 에이전트가 함께 협업하는 스웜 기능, 그리고 필요한 기능만 가볍게 갈아 끼울 수 있는 플러그인 아키텍처까지 갖추고 있어 개인 생산성 도구나 서비스 빌딩에 활용하기 정말 좋습니다.\n\n설치에는 Node.js v23.3 이상과 Bun이 필요합니다. (윈도우는 WSL2 또는 Git Bash 환경을 권장합니다.)\n패키지 매니저를 섞으면 버전이 꼬이니 Bun으로만 설치하세요.\n\n# CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev\n\n자세한 설명은 다음 포스트를 참고해주세요!\nElizaOS 시작하기 — 내 컴퓨터에 띄우는 나만의 AI 에이전트https://www.boutlet.io/@haram/posts/cmrdbs8hj04g510o6reepc5tr",[2255],[13643,2758,13789,14420,14043,14421],"local-first","pglite",[],"2026-07-09T07:24:24.183Z","2026-07-09T07:24:23.914Z","2026-07-09T23:12:39.846Z","2026-07-09T22:49:05.846Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":14428},{"_1694":14429},{"_1696":14430,"_1701":1702,"_1703":14431,"_1713":14432,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":14433,"_1720":14434,"_1725":14435,"_1730":14436},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1874,"_1670":1875,"_616":1876,"_1595":1681,"_1682":14438,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":14441},{"_616":14439,"_11":14440},{"_1685":1876,"_1686":1882,"_1596":1883},{"_1685":1877,"_1686":1885,"_1596":1886},{"_1694":14442},{"_1696":14443,"_1701":1702,"_1703":14444,"_1713":14445,"_1735":1910},{"_1473":1890,"_1699":1890,"_1604":1891,"_919":1891},{"_1705":1893,"_1707":1894,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1895,"_1711":1896},{"_1715":14446,"_1720":14447,"_1725":14448,"_1730":14449},{"_1705":1899,"_1707":1900,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1902,"_1707":1903,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1905,"_1707":1906,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1908,"_1707":1909,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":14451,"_2358":14408,"_2359":14452,"_2616":-5,"_2713":14547,"_2715":14548,"_2717":14549,"_2719":1698,"_1793":14550,"_2280":14551,"_2287":-5},"cmrd6la0e04ah10o6aevb5qxi",{"_893":14453,"_1701":1702},[14454,14465,14469,14475,14479,14485,14489,14504,14510,14514,14517,14521,14527,14543],{"_925":14455,"_2218":2369,"_3636":14456,"_2370":14457},"f68856bd-1f44-4277-812e-798ac05a3377",{"_3638":574},[14458,14460,14463],{"_2378":14459,"_2218":2378},"요즘 AI 에이전트를 직접 구축하고 다루는 분들 사이에서 가장 뜨거운 오픈소스 프레임워크를 꼽으라면 단연 ",{"_2378":14461,"_2218":2378,"_2405":14462},"ElizaOS",{"_2473":2408},{"_2378":14464,"_2218":2378},"가 아닐까 싶습니다. 원래 ai16z라는 이름의 밈 프로젝트로 가볍게 시작했으나, 이제는 단순한 챗봇 라이브러리를 넘어 완전히 모듈화된 'AI 에이전트 운영체제'로 완벽하게 자리 잡았습니다.",{"_925":14466,"_2218":2369,"_3636":14467,"_2370":14468},"69867dd1-edd8-4b6c-8185-1e6795314ef0",{"_3638":574},[],{"_925":14470,"_2218":2369,"_3636":14471,"_2370":14472},"f19be2bd-1e70-4d27-9a82-d0f05716fc22",{"_3638":574},[14473],{"_2378":14474,"_2218":2378},"ElizaOS v2는 복잡한 설정 없이도 나만의 에이전트를 로컬 환경에서 아주 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 복잡한 도커 설정 없이 3MB 크기의 경량 WASM 기반 데이터베이스인 PGLite를 기본 탑재하면서, 명령 몇 개만으로 즉시 로컬 에이전트 개발을 시작할 수 있게 되었습니다.",{"_925":14476,"_2218":2369,"_3636":14477,"_2370":14478},"5becae7e-b83f-4309-b5a3-87fe88a990fd",{"_3638":574},[],{"_925":14480,"_2218":2369,"_3636":14481,"_2370":14482},"cc695ea9-075f-487a-89d0-120d819caf75",{"_3638":574},[14483],{"_2378":14484,"_2218":2378},"백그라운드에서 실시간으로 이벤트를 처리하는 통일된 메시지 버스, 여러 에이전트가 함께 협업하는 스웜 기능, 그리고 필요한 기능만 가볍게 갈아 끼울 수 있는 플러그인 아키텍처까지 갖추고 있어 개인 생산성 도구나 서비스 빌딩에 활용하기 정말 좋습니다.",{"_925":14486,"_2218":2369,"_3636":14487,"_2370":14488},"d51a6b79-338f-4ee2-a0f4-d5626de91342",{"_3638":574},[],{"_925":14490,"_2218":2369,"_3636":14491,"_2370":14492},"09422c9e-bf11-4499-8390-6fccc6d807ea",{"_3638":574},[14493,14495,14498,14499,14502],{"_2378":14494,"_2218":2378},"설치에는 ",{"_2378":14496,"_2218":2378,"_2405":14497},"Node.js v23.3 이상",{"_2473":2408},{"_2378":3338,"_2218":2378},{"_2378":14500,"_2218":2378,"_2405":14501},"Bun",{"_2473":2408},{"_2378":14503,"_2218":2378},"이 필요합니다. 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sbx 출시 — 내 PC를 지키며 AI 에이전트 실행하는 법","Docker sbx 출시 — 내 PC를 지키며 AI 에이전트 실행하는 법 최근 Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트 덕분에 개발이 정말 편리해졌지만, 내 컴퓨터의 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 건 언제 봐도 조금 가슴 서늘한 일입니다. 잘못된 프롬프트나 악성 파일 하나 때문에 에이전트가 시스템 중요 파일을 지우거나 소중한 API 키를 외부로 유출하면 어떻게 해야 할까요? 이…","Docker sbx 출시 — 내 PC를 지키며 AI 에이전트 실행하는 법\n\nDocker sbx 출시 — 내 PC를 지키며 AI 에이전트 실행하는 법\n\n최근 Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트 덕분에 개발이 정말 편리해졌지만, 내 컴퓨터의 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 건 언제 봐도 조금 가슴 서늘한 일입니다. 잘못된 프롬프트나 악성 파일 하나 때문에 에이전트가 시스템 중요 파일을 지우거나 소중한 API 키를 외부로 유출하면 어떻게 해야 할까요? 이제 아무런 보호 장치 없이 에이전트를 쓰는 위험한 방식 대신, 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 AI를 마음껏 부려먹는 최신 보안 트렌드를 쉽고 명쾌하게 정리해 드립니다.\n\nDocker sbx: 터미널 ‘막장 명령어’ 막아주는 초간단 모래상자\n\n최근 Claude Code나 Cursor 같은 AI 에이전트가 내 컴퓨터 터미널에서 마음대로 명령어를 실행하는 모습을 보면 신기하면서도 한편으로는 가슴이 서늘해집니다. 만약 에이전트가 잘못된 프롬프트나 버그 때문에 중요 파일을 날려버리는 막장 명령어를 실행하면 어떻게 해야 할까요? 실제로 아무런 안전장치 없이 로컬 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 방식을 개발자들은 이른바 'YOLO 모드'라고 부르며 극구 만류하고 있습니다.\n\n이런 불안감을 완전히 날려버리기 위해 등장한 도구가 바로 Docker가 지원하는 샌드박스 도구인 sbx CLI입니다. 이 도구는 아주 가벼운 마이크로 가상머신 기술을 사용해 에이전트가 접근할 수 있는 범위를 지정한 프로젝트 폴더 안으로만 철저하게 가둬둡니다. 에이전트가 가상 환경 안에서 시스템을 파괴하든 파일을 지우든, 내 실제 컴퓨터는 아무런 영향을 받지 않는 안전한 모래상자가 만들어지는 것이죠.\n\n설치와 실행도 터미널 명령어 한 줄이면 끝날 정도로 정말 간단합니다. macOS 사용자라면 패키지 매니저를 통해 다음과 같이 즉시 설치하고 실행해 볼 수 있습니다.\n\n# Docker sbx 설치하기\nbrew install docker/tap/sbx\n\n# Claude 에이전트를 안전한 샌드박스 안에서 실행하기\nsbx run claude\nDocker sbx CLI 기준\n\n이렇게 명령어 한 줄만 입력하면 복잡한 네트워크나 가상화 설정 없이도 컴퓨터 전체를 지키는 든든한 방어막이 완성됩니다. 이제 막 에이전트를 다루기 시작한 초보자라도 내 소중한 컴퓨터의 안전을 확보한 채 안심하고 코딩 작업을 위임할 수 있습니다.\n\n내 env 파일이 털린다고? elhaz로 비밀 키 철저하게 가리는 비법\n\n에이전트가 코드를 짜고 파일을 수정할 때 가장 노출되기 쉬운 취약점은 바로 프로젝트 폴더 안의 .env 설정 파일입니다. 에이전트에게 파일 읽기 권한을 주는 순간, 그 안에 들어 있는 민감한 API 키나 클라우드 보안 키가 통째로 외부로 흘러 나갈 수 있는 치명적인 보안 구멍이 생깁니다.\n\n이 위험천만한 문제를 방지하기 위해 최근 개발자들은 엘하즈(elhaz)라는 크리덴셜 브로커를 적극적으로 도입하고 있습니다. 엘하즈는 내 컴퓨터 폴더에 진짜 보안 키를 직접 노출하지 않는 방식을 제안합니다. 대신 메모리 안에서만 잠깐 유효한 임시 토큰을 만들고, 로컬 유닉스 소켓을 통해 에이전트에게 필요한 순간에만 안전하게 공급해 줍니다.\n\n예를 들어 다음과 같이 로컬 데몬 설정을 통해 안전한 소켓 통신 경로를 지정하고 임시 토큰을 전달하도록 구성할 수 있습니다.\n\n{\n \"elhaz\": {\n \"socket_path\": \"~/.elhaz/sock/daemon.sock\",\n \"auth_provider\": \"aws-sts\",\n \"token_ttl_seconds\": 900\n }\n}\n\n이러한 방식을 '크리덴셜 캐리어 패턴'이라고 부릅니다. 에이전트가 설령 악성 프롬프트에 조종당해 프로젝트 폴더를 아무리 샅샅이 뒤지더라도, 진짜 비밀 키는 애초에 폴더 안에 존재하지 않기 때문에 아무것도 훔쳐갈 수 없습니다. 내 소중한 클라우드 권한과 로컬 컴퓨터를 모두 지키며 에이전트를 안심하고 부릴 수 있는 가장 완벽한 방패막이인 셈입니다.\n\n팀을 위한 보안 대안: 오픈샌드박스와 랭스미스\n\n개인 PC를 넘어 팀 단위 프로젝트나 실제 서비스 환경에서 에이전트를 안전하게 격리하고 싶다면 어떨까요? 이럴 때 선택할 수 있는 훌륭한 대안들이 이미 나와 있습니다.\n\n가장 뜨거운 관심을 받는 도구는 알리바바가 오픈소스로 공개한 오픈샌드박스(OpenSandbox)입니다. 로컬 도커부터 클라우드 쿠버네티스 환경까지 폭넓게 지원하는 것이 큰 장점인데요. 파이어크래커(Firecracker)나 gVisor 같은 강력한 가상화 기술을 활용해 누구나 무료로 든든한 격리 환경을 만들 수 있어 개발 팀들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다.\n\n만약 클라우드 기반의 철저한 보안을 원한다면 랭스미스 샌드박스(LangSmith Sandboxes)가 훌륭한 답이 될 수 있습니다. 이 플랫폼의 핵심 무기는 바로 '인증 프록시(Auth Proxy)' 기술입니다. 에이전트가 일하는 격리 공간 내부에는 아예 API 키를 노출하지 않고, 외부 프록시가 요청을 안전하게 가로채서 서명해 주는 방식이죠. 덕분에 샌드박스 내부가 해킹당하더라도 나의 소중한 원본 키가 털릴 걱정이 없습니다.\n\n이제 에이전트 보안은 단순히 '프롬프트 조심하기' 수준을 넘어 완벽한 기술적 격리로 진화하고 있습니다. 나의 프로젝트 규모와 환경에 딱 맞는 든든한 방어벽을 선택해 보세요!\n\nYOLO 모드는 이제 끝, 안전하고 똑똑하게 시작하기\n\nAI 에이전트가 스스로 코딩하고 컴퓨터 터미널을 제어하는 일은 이제 더는 낯설지 않은 우리의 일상이 되었습니다. 하지만 편리함이 커지는 만큼, 내 소중한 PC와 민감한 개인 정보의 보안을 에이전트의 판단에만 백 퍼센트 맡겨둘 수는 없습니다.\n\n이제는 Docker sbx나 엘하즈 같은 똑똑한 격리 장치를 내 컴퓨터에 얹어줄 때입니다. 명령어 한 줄, 간단한 설정 하나만 더하면 위험천만한 불안감 없이 강력한 에이전트 도구를 마음껏 부려먹을 수 있습니다. 오늘부터 내 소중한 자산을 지켜주는 안전하고 든든한 보호막과 함께 더 생산적인 AI 워크플로우를 완성해 보세요!","cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i",[2255],[14571,14572,2758,5488,5485,14573],"docker-sbx","elhaz","opensandbox",[],"2026-07-08T20:45:13.189Z","2026-07-08T18:16:51.459Z","2026-07-10T11:46:51.962Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":14579},{"_1694":14580},{"_1696":14581,"_1701":1702,"_1703":14582,"_1713":14583,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":14584,"_1720":14585,"_1725":14586,"_1730":14587},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":14589,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":14592},{"_616":14590,"_11":14591},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":14593},{"_1696":14594,"_1701":1702,"_1703":14595,"_1713":14596,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":14597,"_1720":14598,"_1725":14599,"_1730":14600},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":14602},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":14603,"_1752":-5,"_1735":14608,"_1754":14609},{"_1705":14604,"_1707":14605,"_1744":14606,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14607,"_1749":2337,"_1711":1966},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/758b1c51-fcc4-4a46-9319-ac67d655aa13.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/758b1c51-fcc4-4a46-9319-ac67d655aa13.jpg",452508,"L67eSF?wD%RPx^bcRjof00Mx%MS$","2026-07-08T18:30:38.982Z",{"_1756":14610,"_1764":14614,"_1771":14618,"_1778":-5},{"_1705":14611,"_1707":14612,"_1744":14613,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/large.webp",29072,{"_1705":14615,"_1707":14616,"_1744":14617,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/small.webp",7866,{"_1705":14619,"_1707":14620,"_1744":14621,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrcey7ts03gj10o61lqdu69i/medium.webp",16862,{"_925":14623,"_2358":14556,"_2359":14624,"_2616":-5,"_2713":14809,"_2715":14810,"_2717":14811,"_2719":1698,"_1793":14812,"_2280":14813,"_2287":-5},"cmrceghs703ga10o6u3w9yk3v",{"_893":14625,"_1701":1702},[14626,14628,14631,14635,14638,14643,14646,14651,14654,14659,14662,14667,14670,14675,14678,14681,14687,14690,14695,14698,14703,14706,14715,14718,14723,14726,14731,14734,14737,14740,14745,14748,14753,14756,14761,14764,14769,14772,14777,14780,14785,14788,14793,14796,14801,14804],{"_925":14627,"_2364":14565,"_2218":2365,"_2366":14568},"3dd2f125-b56e-4198-b9f5-91febb197fc1",{"_925":14629,"_2218":2369,"_2370":14630},"9b1a9636-9527-4465-9bb4-9f7bb47a7a47",[],{"_925":14632,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":14633},"5ab7eada-3310-4a82-836d-18c3dcb5e3e3",[14634],{"_2378":14565,"_2218":2378},{"_925":14636,"_2218":2369,"_2370":14637},"09c434bc-554d-478f-bb7a-35af4d848929",[],{"_925":14639,"_2218":2369,"_2370":14640},"7b95b9cc-127c-4e80-b77c-1c57f66bbd89",[14641],{"_2378":14642,"_2218":2378},"최근 Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트 덕분에 개발이 정말 편리해졌지만, 내 컴퓨터의 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 건 언제 봐도 조금 가슴 서늘한 일입니다. 잘못된 프롬프트나 악성 파일 하나 때문에 에이전트가 시스템 중요 파일을 지우거나 소중한 API 키를 외부로 유출하면 어떻게 해야 할까요? 이제 아무런 보호 장치 없이 에이전트를 쓰는 위험한 방식 대신, 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 AI를 마음껏 부려먹는 최신 보안 트렌드를 쉽고 명쾌하게 정리해 드립니다.",{"_925":14644,"_2218":2369,"_2370":14645},"7d96dcab-9035-4da1-b827-bf7c96425614",[],{"_925":14647,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":14648},"6b73e50b-fd0c-45d3-8cce-c31e73ddf20b",[14649],{"_2378":14650,"_2218":2378},"Docker sbx: 터미널 ‘막장 명령어’ 막아주는 초간단 모래상자",{"_925":14652,"_2218":2369,"_2370":14653},"c41b55a8-caa8-4286-bf72-295628331786",[],{"_925":14655,"_2218":2369,"_2370":14656},"8f42e3c7-6ee8-482e-9927-5a291ef75045",[14657],{"_2378":14658,"_2218":2378},"최근 Claude Code나 Cursor 같은 AI 에이전트가 내 컴퓨터 터미널에서 마음대로 명령어를 실행하는 모습을 보면 신기하면서도 한편으로는 가슴이 서늘해집니다. 만약 에이전트가 잘못된 프롬프트나 버그 때문에 중요 파일을 날려버리는 막장 명령어를 실행하면 어떻게 해야 할까요? 실제로 아무런 안전장치 없이 로컬 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 방식을 개발자들은 이른바 'YOLO 모드'라고 부르며 극구 만류하고 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코드를 짜고 파일을 수정할 때 가장 노출되기 쉬운 취약점은 바로 프로젝트 폴더 안의 ",{"_2378":12806,"_2218":2378,"_2405":14712},{"_2407":2408},{"_2378":14714,"_2218":2378}," 설정 파일입니다. 에이전트에게 파일 읽기 권한을 주는 순간, 그 안에 들어 있는 민감한 API 키나 클라우드 보안 키가 통째로 외부로 흘러 나갈 수 있는 치명적인 보안 구멍이 생깁니다.",{"_925":14716,"_2218":2369,"_2370":14717},"fce038ca-2b3f-4bd2-824f-de3f7c0f960b",[],{"_925":14719,"_2218":2369,"_2370":14720},"f3232002-88a4-4363-80d6-9255878e692b",[14721],{"_2378":14722,"_2218":2378},"이 위험천만한 문제를 방지하기 위해 최근 개발자들은 엘하즈(elhaz)라는 크리덴셜 브로커를 적극적으로 도입하고 있습니다. 엘하즈는 내 컴퓨터 폴더에 진짜 보안 키를 직접 노출하지 않는 방식을 제안합니다. 대신 메모리 안에서만 잠깐 유효한 임시 토큰을 만들고, 로컬 유닉스 소켓을 통해 에이전트에게 필요한 순간에만 안전하게 공급해 줍니다.",{"_925":14724,"_2218":2369,"_2370":14725},"f14837bd-8c0d-4f0a-affb-475139377a78",[],{"_925":14727,"_2218":2369,"_2370":14728},"dbf20ed1-fd5c-47fd-97e0-f07f2bf431ca",[14729],{"_2378":14730,"_2218":2378},"예를 들어 다음과 같이 로컬 데몬 설정을 통해 안전한 소켓 통신 경로를 지정하고 임시 토큰을 전달하도록 구성할 수 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파일을 날려버리는 막장 명령어를 실행하면 어떻게 해야 할까요? 실제로 아무런 안전장치 없이 로컬 터미널 권한을 통째로 넘겨주는 방식을 개발자들은 이른바 'YOLO 모드'라고 부르며 극구 만류하고 있습니다.\n\n이런 불안감을 완전히 날려버리기 위해 등장한 도구가 바로 Docker가 지원하는 샌드박스 도구인 sbx CLI입니다. 이 도구는 아주 가벼운 마이크로 가상머신 기술을 사용해 에이전트가 접근할 수 있는 범위를 지정한 프로젝트 폴더 안으로만 철저하게 가둬둡니다. 에이전트가 가상 환경 안에서 시스템을 파괴하든 파일을 지우든, 내 실제 컴퓨터는 아무런 영향을 받지 않는 안전한 모래상자가 만들어지는 것이죠.\n\n설치와 실행도 터미널 명령어 한 줄이면 끝날 정도로 정말 간단합니다. macOS 사용자라면 패키지 매니저를 통해 다음과 같이 즉시 설치하고 실행해 볼 수 있습니다.\n\n```bash\n# Docker sbx 설치하기\nbrew install docker/tap/sbx\n\n# Claude 에이전트를 안전한 샌드박스 안에서 실행하기\nsbx run claude\n```\n\n*Docker sbx CLI 기준*\n\n이렇게 명령어 한 줄만 입력하면 복잡한 네트워크나 가상화 설정 없이도 컴퓨터 전체를 지키는 든든한 방어막이 완성됩니다. 이제 막 에이전트를 다루기 시작한 초보자라도 내 소중한 컴퓨터의 안전을 확보한 채 안심하고 코딩 작업을 위임할 수 있습니다.\n\n## 내 env 파일이 털린다고? elhaz로 비밀 키 철저하게 가리는 비법\n\n에이전트가 코드를 짜고 파일을 수정할 때 가장 노출되기 쉬운 취약점은 바로 프로젝트 폴더 안의 `.env` 설정 파일입니다. 에이전트에게 파일 읽기 권한을 주는 순간, 그 안에 들어 있는 민감한 API 키나 클라우드 보안 키가 통째로 외부로 흘러 나갈 수 있는 치명적인 보안 구멍이 생깁니다.\n\n이 위험천만한 문제를 방지하기 위해 최근 개발자들은 엘하즈(elhaz)라는 크리덴셜 브로커를 적극적으로 도입하고 있습니다. 엘하즈는 내 컴퓨터 폴더에 진짜 보안 키를 직접 노출하지 않는 방식을 제안합니다. 대신 메모리 안에서만 잠깐 유효한 임시 토큰을 만들고, 로컬 유닉스 소켓을 통해 에이전트에게 필요한 순간에만 안전하게 공급해 줍니다.\n\n예를 들어 다음과 같이 로컬 데몬 설정을 통해 안전한 소켓 통신 경로를 지정하고 임시 토큰을 전달하도록 구성할 수 있습니다.\n\n```json\n{\n \"elhaz\": {\n \"socket_path\": \"~/.elhaz/sock/daemon.sock\",\n \"auth_provider\": \"aws-sts\",\n \"token_ttl_seconds\": 900\n }\n}\n```\n\n이러한 방식을 '크리덴셜 캐리어 패턴'이라고 부릅니다. 에이전트가 설령 악성 프롬프트에 조종당해 프로젝트 폴더를 아무리 샅샅이 뒤지더라도, 진짜 비밀 키는 애초에 폴더 안에 존재하지 않기 때문에 아무것도 훔쳐갈 수 없습니다. 내 소중한 클라우드 권한과 로컬 컴퓨터를 모두 지키며 에이전트를 안심하고 부릴 수 있는 가장 완벽한 방패막이인 셈입니다.\n\n## 팀을 위한 보안 대안: 오픈샌드박스와 랭스미스\n\n개인 PC를 넘어 팀 단위 프로젝트나 실제 서비스 환경에서 에이전트를 안전하게 격리하고 싶다면 어떨까요? 이럴 때 선택할 수 있는 훌륭한 대안들이 이미 나와 있습니다.\n\n가장 뜨거운 관심을 받는 도구는 알리바바가 오픈소스로 공개한 오픈샌드박스(OpenSandbox)입니다. 로컬 도커부터 클라우드 쿠버네티스 환경까지 폭넓게 지원하는 것이 큰 장점인데요. 파이어크래커(Firecracker)나 gVisor 같은 강력한 가상화 기술을 활용해 누구나 무료로 든든한 격리 환경을 만들 수 있어 개발 팀들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다.\n\n만약 클라우드 기반의 철저한 보안을 원한다면 랭스미스 샌드박스(LangSmith Sandboxes)가 훌륭한 답이 될 수 있습니다. 이 플랫폼의 핵심 무기는 바로 '인증 프록시(Auth Proxy)' 기술입니다. 에이전트가 일하는 격리 공간 내부에는 아예 API 키를 노출하지 않고, 외부 프록시가 요청을 안전하게 가로채서 서명해 주는 방식이죠. 덕분에 샌드박스 내부가 해킹당하더라도 나의 소중한 원본 키가 털릴 걱정이 없습니다.\n\n이제 에이전트 보안은 단순히 '프롬프트 조심하기' 수준을 넘어 완벽한 기술적 격리로 진화하고 있습니다. 나의 프로젝트 규모와 환경에 딱 맞는 든든한 방어벽을 선택해 보세요!\n\n## YOLO 모드는 이제 끝, 안전하고 똑똑하게 시작하기\n\nAI 에이전트가 스스로 코딩하고 컴퓨터 터미널을 제어하는 일은 이제 더는 낯설지 않은 우리의 일상이 되었습니다. 하지만 편리함이 커지는 만큼, 내 소중한 PC와 민감한 개인 정보의 보안을 에이전트의 판단에만 백 퍼센트 맡겨둘 수는 없습니다.\n\n이제는 Docker sbx나 엘하즈 같은 똑똑한 격리 장치를 내 컴퓨터에 얹어줄 때입니다. 명령어 한 줄, 간단한 설정 하나만 더하면 위험천만한 불안감 없이 강력한 에이전트 도구를 마음껏 부려먹을 수 있습니다. 오늘부터 내 소중한 자산을 지켜주는 안전하고 든든한 보호막과 함께 더 생산적인 AI 워크플로우를 완성해 보세요!","ac099b5d5597be27c3c3f69381ce13485979f998cba30412bd76c805a9cbd172",46,"2026-07-08T18:16:51.463Z","2026-07-08T20:45:13.196Z",[],[14816,14817],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_925":14819,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":14820,"_1682":-5,"_9":14828,"_2246":14829,"_2241":14830,"_2251":14831,"_2253":-5,"_700":14832,"_1679":14833,"_327":14835,"_2264":1698,"_2265":2100,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1937,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":14836,"_1793":14837,"_2280":14838,"_2282":-5,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":14839,"_1119":14849,"_2328":14862,"_2355":14883,"_2722":15144,"_261":15145},"cmrc628b4038i10o6hi5jbpoj",{"_1595":1596,"_209":14821,"_2225":14822,"_2230":14825,"_2234":2235},2231,{"_1685":14823,"_1686":1698,"_1596":14824,"_2229":1698},448,1783,{"_1685":14826,"_1686":1698,"_1596":14827,"_2229":1698},0.2008068130883012,0.7991931869116988,"Cursor와 Claude Code 설정 충돌 끝 — AGENTS.md 하나로 합치는 법","Cursor와 Claude Code 설정 충돌 끝 — AGENTS.md 하나로 합치는 법 요즘 코딩할 때 Cursor와 Claude Code를 함께 쓰는 분들이 정말 많아졌습니다. 하지만 도구마다 설정 파일을 따로 관리하다 보니, 한쪽을 고치면 다른 쪽 AI가 엉뚱한 코드를 짜서 스트레스받은 적 없으신가요? 이제 여러 AI 어시스턴트의 규칙을 하나로 묶어 이 충돌 문제를 말끔하게 해결해 주는…","Cursor와 Claude Code 설정 충돌 끝 — AGENTS.md 하나로 합치는 법\n\nCursor와 Claude Code 설정 충돌 끝 — AGENTS.md 하나로 합치는 법\n\n요즘 코딩할 때 Cursor와 Claude Code를 함께 쓰는 분들이 정말 많아졌습니다. 하지만 도구마다 설정 파일을 따로 관리하다 보니, 한쪽을 고치면 다른 쪽 AI가 엉뚱한 코드를 짜서 스트레스받은 적 없으신가요? 이제 여러 AI 어시스턴트의 규칙을 하나로 묶어 이 충돌 문제를 말끔하게 해결해 주는 새로운 표준을 소개해 드릴게요.\n\n규칙이 서로 어긋나는 사일런트 드리프트 문제\n\n혹시 똑같은 찌개를 끓이는데 한 사람은 칼칼한 한식 레시피를 보고, 다른 사람은 크림을 넣는 퓨전 레시피를 보며 각자 요리하는 상황을 상상해 보셨나요? 결국 찌개 맛은 산으로 가고 주방은 난장판이 되고 말 겁니다.\n\nAI 코딩 도구를 여러 개 쓸 때 딱 이런 일이 벌어집니다. 대표적으로 Cursor는 .cursor/rules 디렉터리에 있는 규칙들을 읽어 들이지만, Claude Code는 프로젝트 루트의 CLAUDE.md 파일을 기본 규칙으로 삼습니다.\n\n이렇듯 도구마다 설정 파일이 쪼개져 있다 보니 한쪽 규칙을 고칠 때 다른 쪽은 빼먹기 일쑤입니다. 결국 시간이 흐를수록 두 AI가 서로 완전히 다른 기준으로 모순된 코드를 제안하는 조용한 설정 일탈 현상, 즉 사일런트 드리프트가 발생합니다. 개발자는 양쪽 설정을 똑같이 맞추기 위해 매번 규칙을 복사해서 붙여넣는 무의미한 수작업을 반복해야만 합니다.\n\n해결사는 AGENTS.md — 모든 에이전트의 단일 진실 공급원\n\n도구마다 설정을 따로 관리하느라 발생하는 혼란을 잠재우기 위해 등장한 구원투수가 바로 AGENTS.md 표준입니다. 리눅스 재단 산하의 에이전틱 AI 재단(Agentic AI Foundation)에서 관리하는 이 오픈소스 표준은, 이미 6만 개가 넘는 프로젝트 저장소와 23개 이상의 주요 AI 코딩 어시스턴트에서 널리 쓰이고 있습니다.\n\n핵심 아이디어는 매우 단순합니다. 빌드나 테스트 명령어, 공통 코드 가이드처럼 프로젝트 전체에 적용되는 중심 규칙을 최상위 폴더의 AGENTS.md에 딱 한 번만 정의하는 것입니다. 그리고 다른 AI 도구 전용 설정 파일들은 이 원본 파일을 단순히 불러와서 연결해 주는 '얇은 래퍼(Wrapper)' 역할만 담당하게 만듭니다.\n\n이렇게 구성하면 각 AI가 서로 엉뚱한 지시를 내리는 충돌 현상을 말끔히 방지할 수 있습니다. 아래의 실제 연동 예시를 보면 구조를 직관적으로 이해할 수 있습니다.\n\n# AGENTS.md (최상위 원본 설정 예시)\n## Project Info\n- Tech Stack: React, TypeScript, Next.js\n\n## Commands\n- Build: npm run build\n- Test: npm run test\n\n---\n\n# CLAUDE.md (Claude Code용 얇은 래퍼 파일 예시)\n# 이 프로젝트의 핵심 규칙과 개발 명령어는 최상위 AGENTS.md 파일을 최우선으로 따릅니다.\n@import AGENTS.md\n\n위 예시처럼 CLAUDE.md나 Cursor 전용 규칙 파일 안에서 @-import 같은 방식으로 원본을 바라보게 유도하기만 하면 끝납니다. 이제 도구를 바꿀 때마다 설정 파일을 매번 수동으로 복사하고 붙여넣던 비효율적인 일은 하지 않아도 괜찮습니다.\n\n토큰 낭비 방지! 현명하게 규칙 다이어트하는 법\n\nAI에게 많은 규칙을 알려줄수록 코딩을 더 잘할 것 같지만, 여기에는 숨은 대가가 따릅니다. 바로 매 질문마다 아까운 토큰이 끊임없이 새어 나가는 토큰 세금 문제입니다.\n\nCursor에서 모든 규칙 파일에 '항상 적용' 설정을 켜두면 심각한 문제가 생깁니다. 50줄짜리 가벼운 규칙 몇 개만 모여도 질문 한 번에 수만 토큰의 낭비를 불러올 수 있습니다. 결국 내 질문 한 마디에 쓸데없는 배경 설명이 잔뜩 붙어 들어가면서 속도는 느려지고 사용량 제한만 빠르게 채우게 됩니다.\n\n이를 막는 가장 똑똑한 해결책은 규칙이 필요한 순간에만 활성화되도록 파일 경로 패턴을 명확히 지정해 두는 것입니다. Cursor에서는 개별 규칙을 뜻하는 .mdc 파일 맨 위에 다음과 같이 타겟 경로를 적어주면 됩니다.\n\n---\ndescription: Next.js 컴포넌트 개발 규칙\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---\n\n이렇게 설정해 두면 평소에는 가만히 있다가, 내가 지정한 경로의 파일을 수정할 때만 AI가 이 규칙을 쏙 꺼내서 읽게 됩니다. 불필요한 토큰 낭비는 완벽하게 차단하면서 AI가 딱 필요한 맥락에만 집중할 수 있어 답변 품질도 훨씬 올라갑니다.\n\nNext.js 16.2도 이미 시작한 설정 자동화\n\n개발자들에게 가장 인기 있는 웹 프레임워크 중 하나인 Next.js도 이미 이 흐름에 빠르게 합류했습니다. Next.js 16.2 버전부터는 프로젝트를 처음 생성하는 명령어인 create-next-app을 실행할 때, 최상위 폴더에 AGENTS.md 파일과 이를 연결해 주는 얇은 래퍼 파일인 CLAUDE.md가 자동으로 함께 만들어집니다.\n\n이 자동화가 가져다주는 효과는 생각보다 강력합니다. AI 에이전트가 과거 학습 데이터에 의존해 엉뚱한 구식 코드를 제안하는 대신, 프로젝트 내부 폴더에 들어있는 정확한 버젼의 로컬 문서를 직접 읽도록 만들기 때문입니다. 실제로 Next.js가 자체적으로 제공하는 버전 맞춤형 문서를 에이전트가 읽게 함으로써 코드를 짤 때 겪는 환각 현상을 획기적으로 줄여줍니다.\n\n도구를 쓰는 개발자가 일일이 환경을 설정하는 수고를 덜어주는 것은 물론, 이제 프레임워크 자체에서 AI 에이전트와의 유기적인 협업을 기본 표준으로 설계하는 시대가 열린 셈입니다.\n\n규칙 파일은 하나로 끝내고 코딩에 집중하세요\n\n여러 AI 협업 도구를 넘나들 때마다 매번 똑같은 규칙을 복사하고 붙여넣는 번거로운 작업은 이제 그만두셔도 좋습니다. 오늘 당장 프로젝트 최상위 폴더에 AGENTS.md 파일 하나만 만들어 보세요.\n\n여러분의 주머니에서 소리 없이 새어 나가던 토큰 낭비도 막고, 여러 AI 비서가 서로 엉뚱한 규칙으로 부딪히는 혼란도 깔끔하게 끝낼 수 있습니다. 이제 복잡한 설정 고민은 AI에게 맡겨두고, 진짜 중요한 즐거운 코딩에만 집중해 보세요!","cmrc6jswc038s10o6ma00th0x",[2255],[6672,1666,6673,12065,8138,14834],"token-tax",[],"2026-07-08T17:07:59.625Z","2026-07-08T14:21:49.072Z","2026-07-10T09:56:06.184Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":14840},{"_1694":14841},{"_1696":14842,"_1701":1702,"_1703":14843,"_1713":14844,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":14845,"_1720":14846,"_1725":14847,"_1730":14848},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":14850,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":14853},{"_616":14851,"_11":14852},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":14854},{"_1696":14855,"_1701":1702,"_1703":14856,"_1713":14857,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":14858,"_1720":14859,"_1725":14860,"_1730":14861},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":14863},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":14864,"_1752":-5,"_1735":14869,"_1754":14870},{"_1705":14865,"_1707":14866,"_1744":14867,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14868,"_1749":2337,"_1711":1966},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/05df1397-76cc-43b5-8e4d-b4db4a50de4d.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/05df1397-76cc-43b5-8e4d-b4db4a50de4d.jpg",437287,"L8AAwHbw00Zh$*ax.8fjDiaK_NkX","2026-07-08T14:35:29.494Z",{"_1756":14871,"_1764":14875,"_1771":14879,"_1778":-5},{"_1705":14872,"_1707":14873,"_1744":14874,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/large.webp",33306,{"_1705":14876,"_1707":14877,"_1744":14878,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/small.webp",8658,{"_1705":14880,"_1707":14881,"_1744":14882,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrc6jswc038s10o6ma00th0x/medium.webp",18570,{"_925":14884,"_2358":14819,"_2359":14885,"_2616":-5,"_2713":15140,"_2715":15141,"_2717":2718,"_2719":1698,"_1793":15142,"_2280":15143,"_2287":-5},"cmrc628b8038j10o6o8mg1iew",{"_893":14886,"_1701":1702},[14887,14889,14892,14896,14899,14904,14907,14912,14915,14920,14923,14936,14939,14944,14947,14952,14955,14964,14967,14976,14979,14984,14987,14990,14993,15007,15010,15015,15018,15028,15031,15036,15039,15053,15056,15060,15063,15068,15071,15076,15079,15096,15099,15104,15107,15112,15115,15120,15123,15132,15135],{"_925":14888,"_2364":14828,"_2218":2365,"_2366":14831},"5bc0dcdc-148b-479b-bea9-07a990c0f42f",{"_925":14890,"_2218":2369,"_2370":14891},"9a87c846-93ec-4b73-8251-1896658a9926",[],{"_925":14893,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":14894},"3960519e-c042-4a1f-9a64-ee93c430528c",[14895],{"_2378":14828,"_2218":2378},{"_925":14897,"_2218":2369,"_2370":14898},"2241658c-3330-49eb-b1ef-bb2626ab23a0",[],{"_925":14900,"_2218":2369,"_2370":14901},"204cb3f3-5487-45d1-819a-03a68fa3782c",[14902],{"_2378":14903,"_2218":2378},"요즘 코딩할 때 Cursor와 Claude Code를 함께 쓰는 분들이 정말 많아졌습니다. 하지만 도구마다 설정 파일을 따로 관리하다 보니, 한쪽을 고치면 다른 쪽 AI가 엉뚱한 코드를 짜서 스트레스받은 적 없으신가요? 이제 여러 AI 어시스턴트의 규칙을 하나로 묶어 이 충돌 문제를 말끔하게 해결해 주는 새로운 표준을 소개해 드릴게요.",{"_925":14905,"_2218":2369,"_2370":14906},"d876bc57-96a6-4611-9a00-e7ac24b3b02b",[],{"_925":14908,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":14909},"136550b4-2ec0-4079-aae5-d032e4abd131",[14910],{"_2378":14911,"_2218":2378},"규칙이 서로 어긋나는 사일런트 드리프트 문제",{"_925":14913,"_2218":2369,"_2370":14914},"e8954b3f-3ef5-4edc-bca3-0fccf48fa72b",[],{"_925":14916,"_2218":2369,"_2370":14917},"37906606-b7ad-4080-894c-a56ac27458bf",[14918],{"_2378":14919,"_2218":2378},"혹시 똑같은 찌개를 끓이는데 한 사람은 칼칼한 한식 레시피를 보고, 다른 사람은 크림을 넣는 퓨전 레시피를 보며 각자 요리하는 상황을 상상해 보셨나요? 결국 찌개 맛은 산으로 가고 주방은 난장판이 되고 말 겁니다.",{"_925":14921,"_2218":2369,"_2370":14922},"c7e7e203-2645-426e-93a5-6281927b0e38",[],{"_925":14924,"_2218":2369,"_2370":14925},"2be8d025-d8db-45a1-bd3d-c7caf334109a",[14926,14928,14930,14932,14934],{"_2378":14927,"_2218":2378},"AI 코딩 도구를 여러 개 쓸 때 딱 이런 일이 벌어집니다. 대표적으로 Cursor는 ",{"_2378":8370,"_2218":2378,"_2405":14929},{"_2407":2408},{"_2378":14931,"_2218":2378}," 디렉터리에 있는 규칙들을 읽어 들이지만, Claude Code는 프로젝트 루트의 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":14933},{"_2407":2408},{"_2378":14935,"_2218":2378}," 파일을 기본 규칙으로 삼습니다.",{"_925":14937,"_2218":2369,"_2370":14938},"b69d5422-e4d7-4a79-b1dd-3382345b805c",[],{"_925":14940,"_2218":2369,"_2370":14941},"7abe9c04-fb8d-42b4-956c-b4344d783ae4",[14942],{"_2378":14943,"_2218":2378},"이렇듯 도구마다 설정 파일이 쪼개져 있다 보니 한쪽 규칙을 고칠 때 다른 쪽은 빼먹기 일쑤입니다. 결국 시간이 흐를수록 두 AI가 서로 완전히 다른 기준으로 모순된 코드를 제안하는 조용한 설정 일탈 현상, 즉 사일런트 드리프트가 발생합니다. 개발자는 양쪽 설정을 똑같이 맞추기 위해 매번 규칙을 복사해서 붙여넣는 무의미한 수작업을 반복해야만 합니다.",{"_925":14945,"_2218":2369,"_2370":14946},"211ced72-ec81-42e6-8723-f35e7e3e4388",[],{"_925":14948,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":14949},"9139c35a-2c07-4589-888a-59a1df042154",[14950],{"_2378":14951,"_2218":2378},"해결사는 AGENTS.md — 모든 에이전트의 단일 진실 공급원",{"_925":14953,"_2218":2369,"_2370":14954},"23707e19-8acb-4e8e-abe2-b3dc2ef917ca",[],{"_925":14956,"_2218":2369,"_2370":14957},"50545944-6d9e-4815-ad4b-273a2d4ebed2",[14958,14960,14962],{"_2378":14959,"_2218":2378},"도구마다 설정을 따로 관리하느라 발생하는 혼란을 잠재우기 위해 등장한 구원투수가 바로 ",{"_2378":6721,"_2218":2378,"_2405":14961},{"_2473":2408},{"_2378":14963,"_2218":2378}," 표준입니다. 리눅스 재단 산하의 에이전틱 AI 재단(Agentic AI Foundation)에서 관리하는 이 오픈소스 표준은, 이미 6만 개가 넘는 프로젝트 저장소와 23개 이상의 주요 AI 코딩 어시스턴트에서 널리 쓰이고 있습니다.",{"_925":14965,"_2218":2369,"_2370":14966},"b23a4e0c-889e-4e9b-8f74-fa45cdfccda6",[],{"_925":14968,"_2218":2369,"_2370":14969},"373136d1-d74a-4cfa-926f-5b2f7b396690",[14970,14972,14974],{"_2378":14971,"_2218":2378},"핵심 아이디어는 매우 단순합니다. 빌드나 테스트 명령어, 공통 코드 가이드처럼 프로젝트 전체에 적용되는 중심 규칙을 최상위 폴더의 ",{"_2378":6721,"_2218":2378,"_2405":14973},{"_2407":2408},{"_2378":14975,"_2218":2378},"에 딱 한 번만 정의하는 것입니다. 그리고 다른 AI 도구 전용 설정 파일들은 이 원본 파일을 단순히 불러와서 연결해 주는 '얇은 래퍼(Wrapper)' 역할만 담당하게 만듭니다.",{"_925":14977,"_2218":2369,"_2370":14978},"533ff616-1470-4526-9c08-1b60b2a6a766",[],{"_925":14980,"_2218":2369,"_2370":14981},"d5181e27-8fe7-475d-8a53-c391e19d0e2c",[14982],{"_2378":14983,"_2218":2378},"이렇게 구성하면 각 AI가 서로 엉뚱한 지시를 내리는 충돌 현상을 말끔히 방지할 수 있습니다. 아래의 실제 연동 예시를 보면 구조를 직관적으로 이해할 수 있습니다.",{"_925":14985,"_2218":2369,"_2370":14986},"cb11b0e1-34f1-43c7-8c9f-f205aa259ce1",[],{"_925":14988,"_2407":14989,"_2218":2407,"_608":1720},"32071ddf-6d62-4219-8cea-166c6391ba37","# AGENTS.md (최상위 원본 설정 예시)\n## Project Info\n- Tech Stack: React, TypeScript, Next.js\n\n## Commands\n- Build: npm run build\n- Test: npm run test\n\n---\n\n# CLAUDE.md (Claude Code용 얇은 래퍼 파일 예시)\n# 이 프로젝트의 핵심 규칙과 개발 명령어는 최상위 AGENTS.md 파일을 최우선으로 따릅니다.\n@import AGENTS.md",{"_925":14991,"_2218":2369,"_2370":14992},"f79fbdd9-a3cd-4874-bd9c-25af2a77f759",[],{"_925":14994,"_2218":2369,"_2370":14995},"013483a7-fdc8-439c-8215-191b9d1281a0",[14996,14998,15000,15002,15005],{"_2378":14997,"_2218":2378},"위 예시처럼 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":14999},{"_2407":2408},{"_2378":15001,"_2218":2378},"나 Cursor 전용 규칙 파일 안에서 ",{"_2378":15003,"_2218":2378,"_2405":15004},"@-import",{"_2407":2408},{"_2378":15006,"_2218":2378}," 같은 방식으로 원본을 바라보게 유도하기만 하면 끝납니다. 이제 도구를 바꿀 때마다 설정 파일을 매번 수동으로 복사하고 붙여넣던 비효율적인 일은 하지 않아도 괜찮습니다.",{"_925":15008,"_2218":2369,"_2370":15009},"e6ad5389-459c-4170-95c5-ea0637a7dd68",[],{"_925":15011,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":15012},"8f7a158d-128d-4382-9df9-fae81477e09b",[15013],{"_2378":15014,"_2218":2378},"토큰 낭비 방지! 현명하게 규칙 다이어트하는 법",{"_925":15016,"_2218":2369,"_2370":15017},"2f326dcc-e7e1-4ba8-a894-f44b28c7fc70",[],{"_925":15019,"_2218":2369,"_2370":15020},"6fc9cfe7-0e09-4da8-994a-af5eca89e368",[15021,15023,15026],{"_2378":15022,"_2218":2378},"AI에게 많은 규칙을 알려줄수록 코딩을 더 잘할 것 같지만, 여기에는 숨은 대가가 따릅니다. 바로 매 질문마다 아까운 토큰이 끊임없이 새어 나가는 ",{"_2378":15024,"_2218":2378,"_2405":15025},"토큰 세금",{"_2473":2408},{"_2378":15027,"_2218":2378}," 문제입니다.",{"_925":15029,"_2218":2369,"_2370":15030},"cd798874-8d9e-42fc-89ec-38ac7c148981",[],{"_925":15032,"_2218":2369,"_2370":15033},"819a4f2c-4d24-4fff-bb0a-a8fb8b287e0d",[15034],{"_2378":15035,"_2218":2378},"Cursor에서 모든 규칙 파일에 '항상 적용' 설정을 켜두면 심각한 문제가 생깁니다. 50줄짜리 가벼운 규칙 몇 개만 모여도 질문 한 번에 수만 토큰의 낭비를 불러올 수 있습니다. 결국 내 질문 한 마디에 쓸데없는 배경 설명이 잔뜩 붙어 들어가면서 속도는 느려지고 사용량 제한만 빠르게 채우게 됩니다.",{"_925":15037,"_2218":2369,"_2370":15038},"d57c1415-ebe3-4bdd-8c21-32a42c95b86e",[],{"_925":15040,"_2218":2369,"_2370":15041},"40ec9257-7e0a-4cd2-b3e8-b84fc613362c",[15042,15044,15047,15049,15051],{"_2378":15043,"_2218":2378},"이를 막는 가장 똑똑한 해결책은 규칙이 필요한 순간에만 활성화되도록 ",{"_2378":15045,"_2218":2378,"_2405":15046},"파일 경로 패턴",{"_2473":2408},{"_2378":15048,"_2218":2378},"을 명확히 지정해 두는 것입니다. 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Cursor에서는 개별 규칙을 뜻하는 `.mdc` 파일 맨 위에 다음과 같이 타겟 경로를 적어주면 됩니다.\n\n```yaml\n---\ndescription: Next.js 컴포넌트 개발 규칙\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---\n```\n\n이렇게 설정해 두면 평소에는 가만히 있다가, 내가 지정한 경로의 파일을 수정할 때만 AI가 이 규칙을 쏙 꺼내서 읽게 됩니다. 불필요한 토큰 낭비는 완벽하게 차단하면서 AI가 딱 필요한 맥락에만 집중할 수 있어 답변 품질도 훨씬 올라갑니다.\n\n## Next.js 16.2도 이미 시작한 설정 자동화\n\n개발자들에게 가장 인기 있는 웹 프레임워크 중 하나인 Next.js도 이미 이 흐름에 빠르게 합류했습니다. Next.js 16.2 버전부터는 프로젝트를 처음 생성하는 명령어인 `create-next-app`을 실행할 때, 최상위 폴더에 `AGENTS.md` 파일과 이를 연결해 주는 얇은 래퍼 파일인 `CLAUDE.md`가 자동으로 함께 만들어집니다.\n\n이 자동화가 가져다주는 효과는 생각보다 강력합니다. AI 에이전트가 과거 학습 데이터에 의존해 엉뚱한 구식 코드를 제안하는 대신, 프로젝트 내부 폴더에 들어있는 정확한 버젼의 로컬 문서를 직접 읽도록 만들기 때문입니다. 실제로 Next.js가 자체적으로 제공하는 버전 맞춤형 문서를 에이전트가 읽게 함으로써 코드를 짤 때 겪는 환각 현상을 획기적으로 줄여줍니다.\n\n도구를 쓰는 개발자가 일일이 환경을 설정하는 수고를 덜어주는 것은 물론, 이제 프레임워크 자체에서 AI 에이전트와의 유기적인 협업을 기본 표준으로 설계하는 시대가 열린 셈입니다.\n\n## 규칙 파일은 하나로 끝내고 코딩에 집중하세요\n\n여러 AI 협업 도구를 넘나들 때마다 매번 똑같은 규칙을 복사하고 붙여넣는 번거로운 작업은 이제 그만두셔도 좋습니다. 오늘 당장 프로젝트 최상위 폴더에 `AGENTS.md` 파일 하나만 만들어 보세요.\n\n여러분의 주머니에서 소리 없이 새어 나가던 토큰 낭비도 막고, 여러 AI 비서가 서로 엉뚱한 규칙으로 부딪히는 혼란도 깔끔하게 끝낼 수 있습니다. 이제 복잡한 설정 고민은 AI에게 맡겨두고, 진짜 중요한 즐거운 코딩에만 집중해 보세요!","01d49891344762854c6af0ffa82bd846e34a00aefa44ebf009c91fd166e8bf79","2026-07-08T14:21:49.076Z","2026-07-08T17:07:59.629Z",[],[15146,15147],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_925":15149,"_2214":2730,"_2216":2730,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":2221,"_2222":15150,"_1682":-5,"_9":15157,"_2246":15158,"_2241":15159,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":15160,"_1679":15161,"_327":15162,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1937,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":15163,"_1793":15164,"_2280":15165,"_2282":-5,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":15166,"_1119":15176,"_2328":-5,"_2355":15189,"_2722":15265,"_261":15266},"cmrbve5on02vk10o6sa1emtum",{"_1595":1596,"_209":15151,"_2225":15152,"_2230":15154,"_2234":2235},560,{"_1685":1816,"_1686":1698,"_1596":15153,"_2229":1698},391,{"_1685":15155,"_1686":1698,"_1596":15156,"_2229":1698},0.30178571428571427,0.6982142857142857,"Cursor와 Claude Code 규칙 통일 — AGENTS.md 한 장으로 끝내기","요즘 AI 코딩 툴 쓰면서 프로젝트마다 규칙 정해두고 쓰시는 분들 많으시죠? 커서(Cursor) 2.x 버전으로 넘어오면서 기존의 .cursorrules 파일 대신 .cursor/rules/ 폴더에 개별 .mdc 파일을 넣어두는 방식으로 표준화되었는데요. 여기서 가장 많이 하시는 실수가 모든 규칙을 항상 적용(alwaysApply: true)해두는 것입니다. 규칙 파일이 조금만 늘어나도 질문…","요즘 AI 코딩 툴 쓰면서 프로젝트마다 규칙 정해두고 쓰시는 분들 많으시죠? 커서(Cursor) 2.x 버전으로 넘어오면서 기존의 .cursorrules 파일 대신 .cursor/rules/ 폴더에 개별 .mdc 파일을 넣어두는 방식으로 표준화되었는데요.\n\n여기서 가장 많이 하시는 실수가 모든 규칙을 항상 적용(alwaysApply: true)해두는 것입니다. 규칙 파일이 조금만 늘어나도 질문 하나 할 때마다 수만 토큰씩 컨텍스트가 낭비되는 '토큰 세금' 현상이 생기거든요. 그래서 꼭 특정 폴더나 확장자에만 적용되도록 globs 옵션을 활용하시는 걸 추천드립니다.\n\n최근에는 한 걸음 더 나아가서 커서뿐만 아니라 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code) 등 여러 AI 도구를 함께 쓰는 개발자들 사이에서 AGENTS.md 표준이 빠르게 자리 잡고 있습니다. 도구마다 규칙 파일을 따로 관리하면 지침이 서로 꼬여 엉뚱한 코드가 나오곤 하는데요. 루트 폴더에 AGENTS.md 파일을 하나 두고, 개별 .mdc 규칙에서는 아래처럼 @AGENTS.md 형식으로 불러와서 연동하는 방식이죠.\n\n---\ndescription: \"Next.js coding standards\"\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---\n@AGENTS.md\n\n이렇게 세팅해두면 커서와 클로드 코드가 같은 기준을 공유하니까 딴소리할 걱정이 전혀 없습니다. 설정도 생각보다 아주 간단하니, 이번 기회에 코딩 지침을 깔끔하게 단일화해보세요 ㅎㅎ",[2255],[1666,6673,6672,12857,8138,12065],[],"2026-07-08T09:23:10.040Z","2026-07-08T09:23:09.767Z","2026-07-10T00:07:02.435Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":15167},{"_1694":15168},{"_1696":15169,"_1701":1702,"_1703":15170,"_1713":15171,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":15172,"_1720":15173,"_1725":15174,"_1730":15175},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":15177,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":15180},{"_616":15178,"_11":15179},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":15181},{"_1696":15182,"_1701":1702,"_1703":15183,"_1713":15184,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":15185,"_1720":15186,"_1725":15187,"_1730":15188},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":15190,"_2358":15149,"_2359":15191,"_2616":-5,"_2713":15261,"_2715":15262,"_2717":6803,"_2719":1698,"_1793":15263,"_2280":15264,"_2287":-5},"cmrbve5or02vl10o6so2iwlc1",{"_893":15192,"_1701":1702},[15193,15210,15213,15222,15225,15247,15250,15253,15256],{"_925":15194,"_2218":2369,"_2370":15195},"39e63740-bd98-40f1-bf18-4ba2798e0bd4",[15196,15198,15200,15202,15204,15206,15208],{"_2378":15197,"_2218":2378},"요즘 AI 코딩 툴 쓰면서 프로젝트마다 규칙 정해두고 쓰시는 분들 많으시죠? 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커서(Cursor) 2.x 버전으로 넘어오면서 기존의 `.cursorrules` 파일 대신 `.cursor/rules/` 폴더에 개별 `.mdc` 파일을 넣어두는 방식으로 표준화되었는데요.\n\n여기서 가장 많이 하시는 실수가 모든 규칙을 항상 적용(alwaysApply: true)해두는 것입니다. 규칙 파일이 조금만 늘어나도 질문 하나 할 때마다 수만 토큰씩 컨텍스트가 낭비되는 '토큰 세금' 현상이 생기거든요. 그래서 꼭 특정 폴더나 확장자에만 적용되도록 `globs` 옵션을 활용하시는 걸 추천드립니다.\n\n최근에는 한 걸음 더 나아가서 커서뿐만 아니라 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code) 등 여러 AI 도구를 함께 쓰는 개발자들 사이에서 `AGENTS.md` 표준이 빠르게 자리 잡고 있습니다. 도구마다 규칙 파일을 따로 관리하면 지침이 서로 꼬여 엉뚱한 코드가 나오곤 하는데요. 루트 폴더에 `AGENTS.md` 파일을 하나 두고, 개별 `.mdc` 규칙에서는 아래처럼 `@AGENTS.md` 형식으로 불러와서 연동하는 방식이죠.\n\n```md\n---\ndescription: \"Next.js coding standards\"\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---\n@AGENTS.md\n```\n\n이렇게 세팅해두면 커서와 클로드 코드가 같은 기준을 공유하니까 딴소리할 걱정이 전혀 없습니다. 설정도 생각보다 아주 간단하니, 이번 기회에 코딩 지침을 깔끔하게 단일화해보세요 ㅎㅎ","a3f7c78e78e029fc8bf28b9a3cfc4442177fda8f8d7376a3b8ce055f1ea5d758","2026-07-08T09:23:09.771Z","2026-07-08T09:23:10.043Z",[],[],{"_925":15268,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1799,"_2218":2219,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":15269,"_1682":-5,"_9":15277,"_2246":15278,"_2241":15279,"_2251":15280,"_2253":-5,"_700":15281,"_1679":15282,"_327":15285,"_2264":1698,"_2265":1702,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":2100,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":15286,"_1793":15287,"_2280":15288,"_2282":15289,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":15290,"_1119":15300,"_2328":15313,"_2355":15335,"_2722":15671,"_261":15672},"cmrb6lrck01wj10o694hzcvup",{"_1595":1596,"_209":15270,"_2225":15271,"_2230":15274,"_2234":2235},2444,{"_1685":15272,"_1686":1698,"_1596":15273,"_2229":1698},343,2101,{"_1685":15275,"_1686":1698,"_1596":15276,"_2229":1698},0.14034369885433715,0.8596563011456628,"Cursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드","Cursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드 요즘 개발자들의 필수 도구로 자리 잡은 AI 코드 에디터, Cursor에 큰 변화가 생겼습니다. 기존의 베타 기능이었던 커스텀 모드가 사라지고, 대신 훨씬 가볍고 유연한 .mdc 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계가 공식적으로 자리를 잡았는데요. 이번 글에서는 내 개발 스타일에 딱 맞춘 규칙을 세팅해 불필요한 토큰 낭비는 줄이고…","Cursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드\n\nCursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드\n\n요즘 개발자들의 필수 도구로 자리 잡은 AI 코드 에디터, Cursor에 큰 변화가 생겼습니다. 기존의 베타 기능이었던 커스텀 모드가 사라지고, 대신 훨씬 가볍고 유연한 .mdc 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계가 공식적으로 자리를 잡았는데요. 이번 글에서는 내 개발 스타일에 딱 맞춘 규칙을 세팅해 불필요한 토큰 낭비는 줄이고 코딩 속도는 올리는 실전 노하우를 쉽고 빠르게 정리해 드릴게요!\n\n사라진 커스텀 모드, 이제는 .mdc 룰과 슬래시 명령어로\n\nCursor를 애용하던 분들이라면 최근 업데이트 이후 조금 당황하셨을지도 모릅니다. 유용하게 쓰던 '커스텀 모드' 기능이 깔끔하게 사라졌기 때문인데요. Cursor 개발 팀은 복잡한 화면을 직관적으로 정리하고, AI가 도구를 쓸 때 대화 맥락인 컨텍스트를 불필요하게 낭비하는 문제를 해결하기 위해 이 기능을 과감히 제외했습니다.\n\n하지만 아쉬워할 필요는 전혀 없습니다. 기존의 무거웠던 커스텀 모드 대신, 이제는 프로젝트 폴더 안에 가벼운 설정 파일 몇 개만 배치해 두면 AI의 행동 방침을 훨씬 정교하게 제어할 수 있습니다. 바로 새롭게 표준으로 자리 잡은 .mdc 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계 덕분입니다.\n\n이 새로운 방식은 현재 작업 중인 코드 파일에 꼭 필요한 규칙만 자동으로 골라 적용하기 때문에 토큰 소모를 획기적으로 줄여줍니다. 내 개발 환경에 딱 맞춰 작동하는 '가볍고 똑똑한' 맞춤형 AI 비서를 파일 몇 개로 뚝딱 구현하는 셈이죠. 그럼 이 강력한 도구들을 어떻게 활용하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.\n\n토큰 낭비 잡는 .mdc 룰 작성 가이드\n\n개별적인 규칙을 지정할 때는 프로젝트 폴더의 .cursor/rules 디렉토리에 확장자가 .mdc인 마크다운 파일을 생성하면 됩니다. 이 파일의 핵심은 본문 시작 전에 적는 YAML 형식의 설정 정보입니다. 여기에 규칙의 설명과 작동 범위를 명확하게 지정해 주어야 합니다.\n\n가장 주의해야 할 점은 무분별하게 규칙을 상시 적용하는 행동입니다. 50줄 정도 되는 평범한 규칙 하나가 매 대화마다 최대 400개에 달하는 토큰을 소모합니다. 만약 이런 규칙 수십 개를 모든 질문에 무조건 적용하도록 설정해 두면, 질문 한 번에 수만 개의 토큰이 눈 깜짝할 사이에 낭비되어 요금 폭탄을 맞을 수 있습니다.\n\n특정 폴더나 파일 확장자에서만 규칙이 알아서 켜지도록 작동 범위를 제한하는 설정 방법을 소개합니다.\n\n---\ndescription: \"Next.js App Router 컴포넌트 및 Tailwind 스타일 가이드\"\nglobs: [\"app/**/*.ts\", \"app/**/*.tsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 새 컴포넌트는 기본적으로 React 서버 컴포넌트로 작성하세요.\n- 클라이언트 상태가 필요할 때만 파일 최상단에 'use client'를 추가합니다.\n- Tailwind CSS 클래스를 다룰 때는 가독성을 최우선으로 고려하세요.\n\n이렇게 globs 옵션을 활용해 규칙이 필요한 파일 경로를 명시하면 설정이 끝납니다. 이제 AI가 해당 경로의 파일을 수정할 때만 이 규칙을 참고하므로, 토큰 낭비를 획기적으로 줄이면서 똑똑하게 코딩 지시를 내릴 수 있습니다.\n\n내 입맛대로 만드는 슬래시 명령어\n\n매번 AI 채팅창에 \"이 코드 리뷰해줘\"라거나 \"테스트 코드를 작성해줘\"라고 길게 타이핑하는 것은 은근히 귀찮은 일입니다. 이럴 때 아주 유용하게 쓸 수 있는 기능이 바로 커스텀 슬래시 명령어입니다. 채팅창에서 슬래시 기호만 입력하면 자주 쓰는 나만의 프롬프트 템플릿을 곧바로 불러와 실행할 수 있습니다.\n\n사용 방법은 정말 간단합니다. 프로젝트 폴더 안에 .cursor/commands 폴더를 만들고, 그 안에 원하는 명령어 이름으로 마크다운 파일을 생성해 저장하면 됩니다. 예를 들어 코드 리뷰를 돕는 /review 명령어를 만들고 싶다면 다음과 같이 마크다운 파일을 작성해 둡니다.\n\n.cursor/commands/review.md 파일 예시:\n# 코드 리뷰 실행\n\n전달된 코드의 가독성, 성능, 보안성을 꼼꼼하게 분석해 주세요.\n\n## 체크리스트\n- 예상치 못한 버그나 예외 처리가 누락된 부분이 있는지 확인해 주세요.\n- 코드의 성능을 개선할 수 있는 리팩토링 제안을 포함해 주세요.\n- 더 깔끔하게 작성할 수 있는 모던한 문법을 추천해 주세요.\n\n이렇게 파일을 저장하고 나면 채팅창에 /를 입력하는 순간 우리가 만든 명령어가 목록에 나타납니다. 마우스 클릭이나 키보드 엔터 한 번으로 복잡한 프롬프트가 즉시 실행되는 것이죠. 반복되는 분석이나 피드백 작업이 있다면 지금 바로 나만의 슬래시 명령어로 등록해 일하는 속도를 높여보세요.\n\n여러 AI를 쓴다면? AGENTS.md 파일 하나로 통일하자\n\n요즘은 Cursor뿐만 아니라 Claude Code나 GitHub Copilot 같은 다양한 AI 코딩 도구를 혼합해서 쓰는 개발자가 늘고 있습니다. 이때 가장 큰 고민거리는 각 도구마다 제각각인 설정 파일입니다. Cursor용 규칙, Claude용 CLAUDE.md 등을 따로 관리하다 보면 규칙이 조금만 바뀌어도 모든 파일을 일일이 찾아가 수정해야 하고, 자칫 수정에서 누락된 도구가 엉뚱한 코드를 짜는 문제가 발생합니다.\n\n이러한 비효율을 해결하기 위해 등장한 영리한 해결책이 바로 AGENTS.md 파일입니다. 모든 AI 도구가 공통으로 지켜야 할 기술 스택, 코딩 컨벤션, 빌드 및 테스트 명령어 등을 이 파일 하나에 모두 모아두는 것이죠. 말 그대로 프로젝트의 단일 진실 공급원을 세우는 작업입니다.\n\n공통 규칙을 모았다면, 개별 도구 전용 파일에서는 복사 붙여넣기 대신 골뱅이 기호(@)를 활용한 불러오기 어노테이션을 사용해 간편하게 연결할 수 있습니다.\n\n예를 들어, Claude Code 설정 파일인 CLAUDE.md를 다음과 같이 작성해 연결합니다.\n\n@AGENTS.md\n\n## Claude Code Specifics\n- 결제 관련 모듈을 수정할 때는 항상 플랜 모드로 시작할 것.\n\n이렇게 첫 줄에 @AGENTS.md를 적어두면 AI 도구가 필요한 공통 규칙을 알아서 불러옵니다. 덕분에 중복으로 규칙을 관리하며 아까운 토큰을 두 번 낭비할 필요가 없고, 어떤 코딩 비서를 쓰더라도 늘 일관성 있고 정확한 가이드를 받을 수 있게 됩니다.\n\n나만의 똑똑한 AI 코딩 환경 만들기\n\n이제는 새롭게 바뀐 마켓플레이스 덕분에 규칙 설정부터 다양한 도구 연동까지 한자리에서 정말 쉽게 관리할 수 있습니다. 오늘 소개해 드린 규칙 설정을 활용해 불필요한 토큰 낭비는 확실하게 줄이고, 내 개발 스타일에 맞게 작업 속도를 높여보세요.\n\n지금 바로 가장 자주 쓰는 프로젝트 폴더에 가벼운 규칙 파일 하나를 만들어보는 것부터 시작해 보면 어떨까요? 나에게 딱 맞춰진 똑똑한 AI 비서가 코딩을 돕는 든든한 경험을 직접 느껴보실 수 있을 겁니다.","cmrb726dj01xk10o649zjqzae",[6669],[1666,12857,15283,8013,15284],"slash-commands","productivity-tools",[],"2026-07-08T01:46:53.222Z","2026-07-07T21:49:14.036Z","2026-07-08T04:57:10.849Z","2026-07-08T02:04:28.597Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":15291},{"_1694":15292},{"_1696":15293,"_1701":1702,"_1703":15294,"_1713":15295,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":15296,"_1720":15297,"_1725":15298,"_1730":15299},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":15301,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":15304},{"_616":15302,"_11":15303},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":15305},{"_1696":15306,"_1701":1702,"_1703":15307,"_1713":15308,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":15309,"_1720":15310,"_1725":15311,"_1730":15312},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":15314},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":15315,"_1752":-5,"_1735":15321,"_1754":15322},{"_1705":15316,"_1707":15317,"_1744":15318,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":15319,"_1749":2337,"_1711":15320},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/a7b3700a-d65b-40f7-91ef-32e7830b6f94.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/a7b3700a-d65b-40f7-91ef-32e7830b6f94.jpg",438000,"L2AK:p_N-4af.9t7t7Rj009FEltS","#486878","2026-07-07T22:02:00.623Z",{"_1756":15323,"_1764":15327,"_1771":15331,"_1778":-5},{"_1705":15324,"_1707":15325,"_1744":15326,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/large.webp",21924,{"_1705":15328,"_1707":15329,"_1744":15330,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/small.webp",5298,{"_1705":15332,"_1707":15333,"_1744":15334,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrb726dj01xk10o649zjqzae/medium.webp",11894,{"_925":15336,"_2358":15268,"_2359":15337,"_2616":-5,"_2713":15666,"_2715":15667,"_2717":15668,"_2719":1698,"_1793":15669,"_2280":15670,"_2287":-5},"cmrb6lrco01wk10o6vgnurq06",{"_893":15338,"_1701":1702},[15339,15342,15346,15351,15355,15365,15369,15375,15379,15385,15389,15399,15403,15409,15413,15419,15423,15437,15441,15447,15451,15457,15461,15464,15468,15478,15482,15488,15492,15498,15502,15518,15522,15531,15534,15538,15549,15553,15559,15563,15573,15577,15587,15591,15597,15601,15611,15615,15618,15622,15632,15636,15642,15646,15652,15656,15662],{"_925":15340,"_2364":15277,"_2218":2365,"_3634":574,"_3636":15341,"_2366":15280},"a4bb1316-191b-4b56-ac02-9c33acf32146",{"_3638":574},{"_925":15343,"_2218":2369,"_3636":15344,"_2370":15345},"0379f12e-9933-4abd-a431-cce9503770f4",{"_3638":574},[],{"_925":15347,"_2218":2374,"_2375":1702,"_3636":15348,"_2370":15349},"89a6f819-2d28-4f10-b2b3-516c4b05fd3f",{"_3638":574},[15350],{"_2378":15277,"_2218":2378},{"_925":15352,"_2218":2369,"_3636":15353,"_2370":15354},"b0161e8e-558b-44a7-befb-8da752facce7",{"_3638":574},[],{"_925":15356,"_2218":2369,"_3636":15357,"_2370":15358},"dadce4f8-68f4-427e-93e2-178ae017fd49",{"_3638":574},[15359,15361,15363],{"_2378":15360,"_2218":2378},"요즘 개발자들의 필수 도구로 자리 잡은 AI 코드 에디터, Cursor에 큰 변화가 생겼습니다. 기존의 베타 기능이었던 커스텀 모드가 사라지고, 대신 훨씬 가볍고 유연한 ",{"_2378":8216,"_2218":2378,"_2405":15362},{"_2407":2408},{"_2378":15364,"_2218":2378}," 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계가 공식적으로 자리를 잡았는데요. 이번 글에서는 내 개발 스타일에 딱 맞춘 규칙을 세팅해 불필요한 토큰 낭비는 줄이고 코딩 속도는 올리는 실전 노하우를 쉽고 빠르게 정리해 드릴게요!",{"_925":15366,"_2218":2369,"_3636":15367,"_2370":15368},"46c9a605-4c12-4e40-9949-08068887e382",{"_3638":574},[],{"_925":15370,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":15371,"_2370":15372},"c54d2044-e88d-4ad1-8443-0f39c96f2422",{"_3638":574},[15373],{"_2378":15374,"_2218":2378},"사라진 커스텀 모드, 이제는 .mdc 룰과 슬래시 명령어로",{"_925":15376,"_2218":2369,"_3636":15377,"_2370":15378},"3c86f2f4-af76-4694-a094-d7c696956ccf",{"_3638":574},[],{"_925":15380,"_2218":2369,"_3636":15381,"_2370":15382},"e301d0c0-5ff3-40ff-809e-a6985d5bd5b9",{"_3638":574},[15383],{"_2378":15384,"_2218":2378},"Cursor를 애용하던 분들이라면 최근 업데이트 이후 조금 당황하셨을지도 모릅니다. 유용하게 쓰던 '커스텀 모드' 기능이 깔끔하게 사라졌기 때문인데요. Cursor 개발 팀은 복잡한 화면을 직관적으로 정리하고, AI가 도구를 쓸 때 대화 맥락인 컨텍스트를 불필요하게 낭비하는 문제를 해결하기 위해 이 기능을 과감히 제외했습니다.",{"_925":15386,"_2218":2369,"_3636":15387,"_2370":15388},"a2a541ed-3dfb-4f63-945d-8498828b64b8",{"_3638":574},[],{"_925":15390,"_2218":2369,"_3636":15391,"_2370":15392},"e7c671ab-4946-41fd-90b5-6d1d34a9f166",{"_3638":574},[15393,15395,15397],{"_2378":15394,"_2218":2378},"하지만 아쉬워할 필요는 전혀 없습니다. 기존의 무거웠던 커스텀 모드 대신, 이제는 프로젝트 폴더 안에 가벼운 설정 파일 몇 개만 배치해 두면 AI의 행동 방침을 훨씬 정교하게 제어할 수 있습니다. 바로 새롭게 표준으로 자리 잡은 ",{"_2378":8216,"_2218":2378,"_2405":15396},{"_2407":2408},{"_2378":15398,"_2218":2378}," 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계 덕분입니다.",{"_925":15400,"_2218":2369,"_3636":15401,"_2370":15402},"e40819e0-3eaf-4746-b83b-c584ffa6e142",{"_3638":574},[],{"_925":15404,"_2218":2369,"_3636":15405,"_2370":15406},"f8d942dc-b58b-4fae-8b91-14b7a6d53c4b",{"_3638":574},[15407],{"_2378":15408,"_2218":2378},"이 새로운 방식은 현재 작업 중인 코드 파일에 꼭 필요한 규칙만 자동으로 골라 적용하기 때문에 토큰 소모를 획기적으로 줄여줍니다. 내 개발 환경에 딱 맞춰 작동하는 '가볍고 똑똑한' 맞춤형 AI 비서를 파일 몇 개로 뚝딱 구현하는 셈이죠. 그럼 이 강력한 도구들을 어떻게 활용하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.",{"_925":15410,"_2218":2369,"_3636":15411,"_2370":15412},"da00c717-3656-41e0-9e2f-1ef9a217c532",{"_3638":574},[],{"_925":15414,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":15415,"_2370":15416},"f880d73a-2acd-42c1-bf98-1df6c0019b9c",{"_3638":574},[15417],{"_2378":15418,"_2218":2378},"토큰 낭비 잡는 .mdc 룰 작성 가이드",{"_925":15420,"_2218":2369,"_3636":15421,"_2370":15422},"2093eb56-12be-4101-ac8c-aba63665535e",{"_3638":574},[],{"_925":15424,"_2218":2369,"_3636":15425,"_2370":15426},"8acc1846-958b-4e23-874d-862e3a6c4370",{"_3638":574},[15427,15429,15431,15433,15435],{"_2378":15428,"_2218":2378},"개별적인 규칙을 지정할 때는 프로젝트 폴더의 ",{"_2378":8370,"_2218":2378,"_2405":15430},{"_2407":2408},{"_2378":15432,"_2218":2378}," 디렉토리에 확장자가 ",{"_2378":8216,"_2218":2378,"_2405":15434},{"_2407":2408},{"_2378":15436,"_2218":2378},"인 마크다운 파일을 생성하면 됩니다. 이 파일의 핵심은 본문 시작 전에 적는 YAML 형식의 설정 정보입니다. 여기에 규칙의 설명과 작동 범위를 명확하게 지정해 주어야 합니다.",{"_925":15438,"_2218":2369,"_3636":15439,"_2370":15440},"f816b778-b23e-4389-a079-fba0c182918d",{"_3638":574},[],{"_925":15442,"_2218":2369,"_3636":15443,"_2370":15444},"3e3fa12d-d7c6-4c64-b3f7-94025dd1c03d",{"_3638":574},[15445],{"_2378":15446,"_2218":2378},"가장 주의해야 할 점은 무분별하게 규칙을 상시 적용하는 행동입니다. 50줄 정도 되는 평범한 규칙 하나가 매 대화마다 최대 400개에 달하는 토큰을 소모합니다. 만약 이런 규칙 수십 개를 모든 질문에 무조건 적용하도록 설정해 두면, 질문 한 번에 수만 개의 토큰이 눈 깜짝할 사이에 낭비되어 요금 폭탄을 맞을 수 있습니다.",{"_925":15448,"_2218":2369,"_3636":15449,"_2370":15450},"445353fc-f208-462c-8c65-f753ee66905e",{"_3638":574},[],{"_925":15452,"_2218":2369,"_3636":15453,"_2370":15454},"d60c5145-c74e-4982-a163-6ee5b7c2c3cf",{"_3638":574},[15455],{"_2378":15456,"_2218":2378},"특정 폴더나 파일 확장자에서만 규칙이 알아서 켜지도록 작동 범위를 제한하는 설정 방법을 소개합니다.",{"_925":15458,"_2218":2369,"_3636":15459,"_2370":15460},"a3872304-c721-41db-b92c-161618f627ae",{"_3638":574},[],{"_925":15462,"_2407":15463,"_2218":2407,"_608":1720},"8b2df0c2-4537-4a70-96dd-5dabce1e9ef2","---\ndescription: \"Next.js App Router 컴포넌트 및 Tailwind 스타일 가이드\"\nglobs: [\"app/**/*.ts\", \"app/**/*.tsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 새 컴포넌트는 기본적으로 React 서버 컴포넌트로 작성하세요.\n- 클라이언트 상태가 필요할 때만 파일 최상단에 'use client'를 추가합니다.\n- Tailwind CSS 클래스를 다룰 때는 가독성을 최우선으로 고려하세요.",{"_925":15465,"_2218":2369,"_3636":15466,"_2370":15467},"cbda66e0-36e8-422e-a985-123d78337bf2",{"_3638":574},[],{"_925":15469,"_2218":2369,"_3636":15470,"_2370":15471},"8ec4ea11-4054-4507-ae79-3ba7cba32b61",{"_3638":574},[15472,15474,15476],{"_2378":15473,"_2218":2378},"이렇게 ",{"_2378":8326,"_2218":2378,"_2405":15475},{"_2407":2408},{"_2378":15477,"_2218":2378}," 옵션을 활용해 규칙이 필요한 파일 경로를 명시하면 설정이 끝납니다. 이제 AI가 해당 경로의 파일을 수정할 때만 이 규칙을 참고하므로, 토큰 낭비를 획기적으로 줄이면서 똑똑하게 코딩 지시를 내릴 수 있습니다.",{"_925":15479,"_2218":2369,"_3636":15480,"_2370":15481},"704fe991-382e-4af4-b5f7-f9b9fddb6f00",{"_3638":574},[],{"_925":15483,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":15484,"_2370":15485},"d2cc0038-c10c-47a5-89b8-0a68721f69e4",{"_3638":574},[15486],{"_2378":15487,"_2218":2378},"내 입맛대로 만드는 슬래시 명령어",{"_925":15489,"_2218":2369,"_3636":15490,"_2370":15491},"12e7fed1-5a84-4dc1-b050-92d00ffb2a1e",{"_3638":574},[],{"_925":15493,"_2218":2369,"_3636":15494,"_2370":15495},"952e608c-f273-4f58-9f2b-9d4368f06388",{"_3638":574},[15496],{"_2378":15497,"_2218":2378},"매번 AI 채팅창에 \"이 코드 리뷰해줘\"라거나 \"테스트 코드를 작성해줘\"라고 길게 타이핑하는 것은 은근히 귀찮은 일입니다. 이럴 때 아주 유용하게 쓸 수 있는 기능이 바로 커스텀 슬래시 명령어입니다. 채팅창에서 슬래시 기호만 입력하면 자주 쓰는 나만의 프롬프트 템플릿을 곧바로 불러와 실행할 수 있습니다.",{"_925":15499,"_2218":2369,"_3636":15500,"_2370":15501},"a68a8025-cfd2-4cde-90f9-95a0a0fa265a",{"_3638":574},[],{"_925":15503,"_2218":2369,"_3636":15504,"_2370":15505},"9ef45326-3447-4af5-81a5-847b4362d93e",{"_3638":574},[15506,15508,15511,15513,15516],{"_2378":15507,"_2218":2378},"사용 방법은 정말 간단합니다. 프로젝트 폴더 안에 ",{"_2378":15509,"_2218":2378,"_2405":15510},".cursor/commands",{"_2407":2408},{"_2378":15512,"_2218":2378}," 폴더를 만들고, 그 안에 원하는 명령어 이름으로 마크다운 파일을 생성해 저장하면 됩니다. 예를 들어 코드 리뷰를 돕는 ",{"_2378":15514,"_2218":2378,"_2405":15515},"/review",{"_2407":2408},{"_2378":15517,"_2218":2378}," 명령어를 만들고 싶다면 다음과 같이 마크다운 파일을 작성해 둡니다.",{"_925":15519,"_2218":2369,"_3636":15520,"_2370":15521},"e7f5db99-6ba3-4dcb-9149-b7bfa384bef6",{"_3638":574},[],{"_925":15523,"_2218":2369,"_3636":15524,"_2370":15525},"d8a9ee91-c6a2-4809-b894-22d7759ade75",{"_3638":574},[15526,15529],{"_2378":15527,"_2218":2378,"_2405":15528},".cursor/commands/review.md",{"_2407":2408},{"_2378":15530,"_2218":2378}," 파일 예시:",{"_925":15532,"_2407":15533,"_2218":2407,"_608":1720},"5484bfc4-20ea-4639-8944-bb68d587bcd9","# 코드 리뷰 실행\n\n전달된 코드의 가독성, 성능, 보안성을 꼼꼼하게 분석해 주세요.\n\n## 체크리스트\n- 예상치 못한 버그나 예외 처리가 누락된 부분이 있는지 확인해 주세요.\n- 코드의 성능을 개선할 수 있는 리팩토링 제안을 포함해 주세요.\n- 더 깔끔하게 작성할 수 있는 모던한 문법을 추천해 주세요.",{"_925":15535,"_2218":2369,"_3636":15536,"_2370":15537},"ade0f5b6-6b73-4db2-b0d4-b0470af5cf12",{"_3638":574},[],{"_925":15539,"_2218":2369,"_3636":15540,"_2370":15541},"a67529f6-6677-4b38-a685-19085adcf2f5",{"_3638":574},[15542,15544,15547],{"_2378":15543,"_2218":2378},"이렇게 파일을 저장하고 나면 채팅창에 ",{"_2378":15545,"_2218":2378,"_2405":15546},"/",{"_2407":2408},{"_2378":15548,"_2218":2378},"를 입력하는 순간 우리가 만든 명령어가 목록에 나타납니다. 마우스 클릭이나 키보드 엔터 한 번으로 복잡한 프롬프트가 즉시 실행되는 것이죠. 반복되는 분석이나 피드백 작업이 있다면 지금 바로 나만의 슬래시 명령어로 등록해 일하는 속도를 높여보세요.",{"_925":15550,"_2218":2369,"_3636":15551,"_2370":15552},"4bc00577-1fe2-4373-bab8-3ae782593775",{"_3638":574},[],{"_925":15554,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":15555,"_2370":15556},"b5fc9aa1-1a52-4afb-b1f2-17b2de2fcbb3",{"_3638":574},[15557],{"_2378":15558,"_2218":2378},"여러 AI를 쓴다면? AGENTS.md 파일 하나로 통일하자",{"_925":15560,"_2218":2369,"_3636":15561,"_2370":15562},"73e34312-2ad0-4add-b354-e4e323f86a64",{"_3638":574},[],{"_925":15564,"_2218":2369,"_3636":15565,"_2370":15566},"9985dbe4-f09f-4605-bd4d-61a842539e22",{"_3638":574},[15567,15569,15571],{"_2378":15568,"_2218":2378},"요즘은 Cursor뿐만 아니라 Claude Code나 GitHub Copilot 같은 다양한 AI 코딩 도구를 혼합해서 쓰는 개발자가 늘고 있습니다. 이때 가장 큰 고민거리는 각 도구마다 제각각인 설정 파일입니다. Cursor용 규칙, Claude용 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":15570},{"_2407":2408},{"_2378":15572,"_2218":2378}," 등을 따로 관리하다 보면 규칙이 조금만 바뀌어도 모든 파일을 일일이 찾아가 수정해야 하고, 자칫 수정에서 누락된 도구가 엉뚱한 코드를 짜는 문제가 발생합니다.",{"_925":15574,"_2218":2369,"_3636":15575,"_2370":15576},"755f5744-f9d4-42f6-92b1-9203d414dabc",{"_3638":574},[],{"_925":15578,"_2218":2369,"_3636":15579,"_2370":15580},"91bd57ff-f584-485c-82cb-587bceb10397",{"_3638":574},[15581,15583,15585],{"_2378":15582,"_2218":2378},"이러한 비효율을 해결하기 위해 등장한 영리한 해결책이 바로 ",{"_2378":6721,"_2218":2378,"_2405":15584},{"_2407":2408},{"_2378":15586,"_2218":2378}," 파일입니다. 모든 AI 도구가 공통으로 지켜야 할 기술 스택, 코딩 컨벤션, 빌드 및 테스트 명령어 등을 이 파일 하나에 모두 모아두는 것이죠. 말 그대로 프로젝트의 단일 진실 공급원을 세우는 작업입니다.",{"_925":15588,"_2218":2369,"_3636":15589,"_2370":15590},"339c8e46-9649-4c7a-be75-5134c18e896f",{"_3638":574},[],{"_925":15592,"_2218":2369,"_3636":15593,"_2370":15594},"080a0e1a-20a4-42db-b3e3-eedf424371e6",{"_3638":574},[15595],{"_2378":15596,"_2218":2378},"공통 규칙을 모았다면, 개별 도구 전용 파일에서는 복사 붙여넣기 대신 골뱅이 기호(@)를 활용한 불러오기 어노테이션을 사용해 간편하게 연결할 수 있습니다.",{"_925":15598,"_2218":2369,"_3636":15599,"_2370":15600},"05404ead-7ea7-4aca-90e6-304d3931a315",{"_3638":574},[],{"_925":15602,"_2218":2369,"_3636":15603,"_2370":15604},"9678f872-4c55-4712-a2df-ea1fc45fb934",{"_3638":574},[15605,15607,15609],{"_2378":15606,"_2218":2378},"예를 들어, Claude Code 설정 파일인 ",{"_2378":7026,"_2218":2378,"_2405":15608},{"_2407":2408},{"_2378":15610,"_2218":2378},"를 다음과 같이 작성해 연결합니다.",{"_925":15612,"_2218":2369,"_3636":15613,"_2370":15614},"4fc8c97e-3e1a-4e03-b9fc-7b9a5e0d9011",{"_3638":574},[],{"_925":15616,"_2407":15617,"_2218":2407,"_608":1720},"b022e164-468a-4cc6-8d72-31271ad98f35","@AGENTS.md\n\n## Claude Code Specifics\n- 결제 관련 모듈을 수정할 때는 항상 플랜 모드로 시작할 것.",{"_925":15619,"_2218":2369,"_3636":15620,"_2370":15621},"249e6f6b-57cc-4c28-bd33-9cabc6b56b78",{"_3638":574},[],{"_925":15623,"_2218":2369,"_3636":15624,"_2370":15625},"b0ef3389-d25d-40f2-a9fc-6adc7ac60db6",{"_3638":574},[15626,15628,15630],{"_2378":15627,"_2218":2378},"이렇게 첫 줄에 ",{"_2378":15243,"_2218":2378,"_2405":15629},{"_2407":2408},{"_2378":15631,"_2218":2378},"를 적어두면 AI 도구가 필요한 공통 규칙을 알아서 불러옵니다. 덕분에 중복으로 규칙을 관리하며 아까운 토큰을 두 번 낭비할 필요가 없고, 어떤 코딩 비서를 쓰더라도 늘 일관성 있고 정확한 가이드를 받을 수 있게 됩니다.",{"_925":15633,"_2218":2369,"_3636":15634,"_2370":15635},"8625640a-631b-4878-a8d9-572c7a791922",{"_3638":574},[],{"_925":15637,"_2218":2374,"_2375":2100,"_3636":15638,"_2370":15639},"f83fab1e-a230-435c-88ce-acf4ef25e0a4",{"_3638":574},[15640],{"_2378":15641,"_2218":2378},"나만의 똑똑한 AI 코딩 환경 만들기",{"_925":15643,"_2218":2369,"_3636":15644,"_2370":15645},"5f63e83e-17dc-42d7-8175-197304ba72a3",{"_3638":574},[],{"_925":15647,"_2218":2369,"_3636":15648,"_2370":15649},"c1e4180a-d625-44c7-9b76-3494f0e200a2",{"_3638":574},[15650],{"_2378":15651,"_2218":2378},"이제는 새롭게 바뀐 마켓플레이스 덕분에 규칙 설정부터 다양한 도구 연동까지 한자리에서 정말 쉽게 관리할 수 있습니다. 오늘 소개해 드린 규칙 설정을 활용해 불필요한 토큰 낭비는 확실하게 줄이고, 내 개발 스타일에 맞게 작업 속도를 높여보세요.",{"_925":15653,"_2218":2369,"_3636":15654,"_2370":15655},"42fd9359-16cc-4bd8-9133-1a73ef1a9eef",{"_3638":574},[],{"_925":15657,"_2218":2369,"_3636":15658,"_2370":15659},"e68f3d73-e4ee-4043-a83c-50248e5fb717",{"_3638":574},[15660],{"_2378":15661,"_2218":2378},"지금 바로 가장 자주 쓰는 프로젝트 폴더에 가벼운 규칙 파일 하나를 만들어보는 것부터 시작해 보면 어떨까요? 나에게 딱 맞춰진 똑똑한 AI 비서가 코딩을 돕는 든든한 경험을 직접 느껴보실 수 있을 겁니다.",{"_925":15663,"_2218":2369,"_3636":15664,"_2370":15665},"f4b7eabe-34b6-49bd-82c6-9effbc12730c",{"_3638":574},[],"![Cursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드](file:cmrb726dj01xk10o649zjqzae)\n\n# Cursor 업데이트 — .mdc 룰과 슬래시 명령어 완벽 가이드\n\n요즘 개발자들의 필수 도구로 자리 잡은 AI 코드 에디터, Cursor에 큰 변화가 생겼습니다. 기존의 베타 기능이었던 커스텀 모드가 사라지고, 대신 훨씬 가볍고 유연한 `.mdc` 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계가 공식적으로 자리를 잡았는데요. 이번 글에서는 내 개발 스타일에 딱 맞춘 규칙을 세팅해 불필요한 토큰 낭비는 줄이고 코딩 속도는 올리는 실전 노하우를 쉽고 빠르게 정리해 드릴게요!\n\n## 사라진 커스텀 모드, 이제는 .mdc 룰과 슬래시 명령어로\n\nCursor를 애용하던 분들이라면 최근 업데이트 이후 조금 당황하셨을지도 모릅니다. 유용하게 쓰던 '커스텀 모드' 기능이 깔끔하게 사라졌기 때문인데요. Cursor 개발 팀은 복잡한 화면을 직관적으로 정리하고, AI가 도구를 쓸 때 대화 맥락인 컨텍스트를 불필요하게 낭비하는 문제를 해결하기 위해 이 기능을 과감히 제외했습니다.\n\n하지만 아쉬워할 필요는 전혀 없습니다. 기존의 무거웠던 커스텀 모드 대신, 이제는 프로젝트 폴더 안에 가벼운 설정 파일 몇 개만 배치해 두면 AI의 행동 방침을 훨씬 정교하게 제어할 수 있습니다. 바로 새롭게 표준으로 자리 잡은 `.mdc` 규칙과 커스텀 슬래시 명령어 체계 덕분입니다.\n\n이 새로운 방식은 현재 작업 중인 코드 파일에 꼭 필요한 규칙만 자동으로 골라 적용하기 때문에 토큰 소모를 획기적으로 줄여줍니다. 내 개발 환경에 딱 맞춰 작동하는 '가볍고 똑똑한' 맞춤형 AI 비서를 파일 몇 개로 뚝딱 구현하는 셈이죠. 그럼 이 강력한 도구들을 어떻게 활용하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.\n\n## 토큰 낭비 잡는 .mdc 룰 작성 가이드\n\n개별적인 규칙을 지정할 때는 프로젝트 폴더의 `.cursor/rules` 디렉토리에 확장자가 `.mdc`인 마크다운 파일을 생성하면 됩니다. 이 파일의 핵심은 본문 시작 전에 적는 YAML 형식의 설정 정보입니다. 여기에 규칙의 설명과 작동 범위를 명확하게 지정해 주어야 합니다.\n\n가장 주의해야 할 점은 무분별하게 규칙을 상시 적용하는 행동입니다. 50줄 정도 되는 평범한 규칙 하나가 매 대화마다 최대 400개에 달하는 토큰을 소모합니다. 만약 이런 규칙 수십 개를 모든 질문에 무조건 적용하도록 설정해 두면, 질문 한 번에 수만 개의 토큰이 눈 깜짝할 사이에 낭비되어 요금 폭탄을 맞을 수 있습니다.\n\n특정 폴더나 파일 확장자에서만 규칙이 알아서 켜지도록 작동 범위를 제한하는 설정 방법을 소개합니다.\n\n```md\n---\ndescription: \"Next.js App Router 컴포넌트 및 Tailwind 스타일 가이드\"\nglobs: [\"app/**/*.ts\", \"app/**/*.tsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 새 컴포넌트는 기본적으로 React 서버 컴포넌트로 작성하세요.\n- 클라이언트 상태가 필요할 때만 파일 최상단에 'use client'를 추가합니다.\n- Tailwind CSS 클래스를 다룰 때는 가독성을 최우선으로 고려하세요.\n```\n\n이렇게 `globs` 옵션을 활용해 규칙이 필요한 파일 경로를 명시하면 설정이 끝납니다. 이제 AI가 해당 경로의 파일을 수정할 때만 이 규칙을 참고하므로, 토큰 낭비를 획기적으로 줄이면서 똑똑하게 코딩 지시를 내릴 수 있습니다.\n\n## 내 입맛대로 만드는 슬래시 명령어\n\n매번 AI 채팅창에 \"이 코드 리뷰해줘\"라거나 \"테스트 코드를 작성해줘\"라고 길게 타이핑하는 것은 은근히 귀찮은 일입니다. 이럴 때 아주 유용하게 쓸 수 있는 기능이 바로 커스텀 슬래시 명령어입니다. 채팅창에서 슬래시 기호만 입력하면 자주 쓰는 나만의 프롬프트 템플릿을 곧바로 불러와 실행할 수 있습니다.\n\n사용 방법은 정말 간단합니다. 프로젝트 폴더 안에 `.cursor/commands` 폴더를 만들고, 그 안에 원하는 명령어 이름으로 마크다운 파일을 생성해 저장하면 됩니다. 예를 들어 코드 리뷰를 돕는 `/review` 명령어를 만들고 싶다면 다음과 같이 마크다운 파일을 작성해 둡니다.\n\n`.cursor/commands/review.md` 파일 예시:\n\n```md\n# 코드 리뷰 실행\n\n전달된 코드의 가독성, 성능, 보안성을 꼼꼼하게 분석해 주세요.\n\n## 체크리스트\n- 예상치 못한 버그나 예외 처리가 누락된 부분이 있는지 확인해 주세요.\n- 코드의 성능을 개선할 수 있는 리팩토링 제안을 포함해 주세요.\n- 더 깔끔하게 작성할 수 있는 모던한 문법을 추천해 주세요.\n```\n\n이렇게 파일을 저장하고 나면 채팅창에 `/`를 입력하는 순간 우리가 만든 명령어가 목록에 나타납니다. 마우스 클릭이나 키보드 엔터 한 번으로 복잡한 프롬프트가 즉시 실행되는 것이죠. 반복되는 분석이나 피드백 작업이 있다면 지금 바로 나만의 슬래시 명령어로 등록해 일하는 속도를 높여보세요.\n\n## 여러 AI를 쓴다면? AGENTS.md 파일 하나로 통일하자\n\n요즘은 Cursor뿐만 아니라 Claude Code나 GitHub Copilot 같은 다양한 AI 코딩 도구를 혼합해서 쓰는 개발자가 늘고 있습니다. 이때 가장 큰 고민거리는 각 도구마다 제각각인 설정 파일입니다. Cursor용 규칙, Claude용 `CLAUDE.md` 등을 따로 관리하다 보면 규칙이 조금만 바뀌어도 모든 파일을 일일이 찾아가 수정해야 하고, 자칫 수정에서 누락된 도구가 엉뚱한 코드를 짜는 문제가 발생합니다.\n\n이러한 비효율을 해결하기 위해 등장한 영리한 해결책이 바로 `AGENTS.md` 파일입니다. 모든 AI 도구가 공통으로 지켜야 할 기술 스택, 코딩 컨벤션, 빌드 및 테스트 명령어 등을 이 파일 하나에 모두 모아두는 것이죠. 말 그대로 프로젝트의 단일 진실 공급원을 세우는 작업입니다.\n\n공통 규칙을 모았다면, 개별 도구 전용 파일에서는 복사 붙여넣기 대신 골뱅이 기호(@)를 활용한 불러오기 어노테이션을 사용해 간편하게 연결할 수 있습니다.\n\n예를 들어, Claude Code 설정 파일인 `CLAUDE.md`를 다음과 같이 작성해 연결합니다.\n\n```md\n@AGENTS.md\n\n## Claude Code Specifics\n- 결제 관련 모듈을 수정할 때는 항상 플랜 모드로 시작할 것.\n```\n\n이렇게 첫 줄에 `@AGENTS.md`를 적어두면 AI 도구가 필요한 공통 규칙을 알아서 불러옵니다. 덕분에 중복으로 규칙을 관리하며 아까운 토큰을 두 번 낭비할 필요가 없고, 어떤 코딩 비서를 쓰더라도 늘 일관성 있고 정확한 가이드를 받을 수 있게 됩니다.\n\n## 나만의 똑똑한 AI 코딩 환경 만들기\n\n이제는 새롭게 바뀐 마켓플레이스 덕분에 규칙 설정부터 다양한 도구 연동까지 한자리에서 정말 쉽게 관리할 수 있습니다. 오늘 소개해 드린 규칙 설정을 활용해 불필요한 토큰 낭비는 확실하게 줄이고, 내 개발 스타일에 맞게 작업 속도를 높여보세요.\n\n지금 바로 가장 자주 쓰는 프로젝트 폴더에 가벼운 규칙 파일 하나를 만들어보는 것부터 시작해 보면 어떨까요? 나에게 딱 맞춰진 똑똑한 AI 비서가 코딩을 돕는 든든한 경험을 직접 느껴보실 수 있을 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Fable 5 vs GPT-5.6 Sol — 실전 코딩 에이전트, 무엇을 써야 할까","Claude Fable 5 vs GPT-5.6 Sol — 실전 코딩 에이전트, 무엇을 써야 할까 앤트로픽(Anthropic)의 Claude Fable 5와 오픈AI(OpenAI)의 GPT-5.6 Sol이 잇따라 공개되면서 실전 코딩 에이전트 경쟁에 제대로 불이 붙었습니다. 이제는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 개발자 대신 스스로 생각하고 문제를 해결하는 강력한 도구들이 등장한 셈인데요.…","Claude Fable 5 vs GPT-5.6 Sol — 실전 코딩 에이전트, 무엇을 써야 할까\n\nClaude Fable 5 vs GPT-5.6 Sol — 실전 코딩 에이전트, 무엇을 써야 할까\n\n앤트로픽(Anthropic)의 Claude Fable 5와 오픈AI(OpenAI)의 GPT-5.6 Sol이 잇따라 공개되면서 실전 코딩 에이전트 경쟁에 제대로 불이 붙었습니다. 이제는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 개발자 대신 스스로 생각하고 문제를 해결하는 강력한 도구들이 등장한 셈인데요. 과연 내 실제 일상 코딩과 지갑 사정에 딱 맞는 최고의 에이전트는 무엇인지, 핵심만 쉽고 직관적으로 짚어드리겠습니다.\n\n체급과 가격표 비교: Fable 5와 Sol의 핵심 스펙\n\n코딩 에이전트를 실무에 도입할 때 가장 먼저 따져봐야 하는 것은 역시 '체급'과 '가격'입니다. 아무리 똑똑해도 다룰 수 있는 코드 파일 크기가 너무 작거나, 매달 나가는 API 비용이 부담스럽다면 실질적으로 쓰기 어렵기 때문입니다. 이런 관점에서 두 모델은 각자 확실한 무기를 보여줍니다.\n\n우선 두 프론티어 모델의 핵심 스펙과 가격표를 한눈에 정리해 보았습니다.\n\n모델명 입력 가격 (100만 토큰당) 출력 가격 (100만 토큰당) 핵심 하드웨어 스펙\nClaude Fable 5 10달러 50달러 100만 토큰 컨텍스트 창 / 12만 8,000토큰 최대 출력\nGPT-5.6 Sol 5달러 30달러 Fable 5 대비 50% 저렴한 가성비 특화\n\n앤트로픽의 Claude Fable 5는 압도적인 거대 용량을 자랑합니다. 100만 토큰에 달하는 넓은 컨텍스트 창 덕분에 전체 프로젝트 코드를 통째로 집어넣고 분석하는 일도 문제없습니다. 최대 12만 8,000토큰에 이르는 출력 한도 덕분에 긴 코드 파일이나 대규모 리팩터링 작업도 도중에 끊기지 않고 한 번에 수행해 냅니다.\n\n이에 맞서는 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 가성비가 핵심 강점입니다. 입력 비용이 100만 토큰당 5달러로 Fable 5의 딱 절반 수준이며, 출력 비용 역시 30달러로 훨씬 저렴합니다. 온종일 에이전트를 켜놓고 끊임없이 소통하는 실무 개발자에게는 이 절반 가격이라는 차이가 지갑 사정에 엄청난 변화를 가져옵니다.\n\n결국 거대한 소스코드 전체를 완벽하게 파악하고 설계하는 작업이 핵심이라면 가격을 감수하더라도 Fable 5를 쓰는 것이 이득입니다. 반면 가볍고 기민하게 반복하는 일상적인 개발 작업이나 한정된 예산 안에서 효율적인 워크플로를 구축하고 싶다면 Sol이 압도적으로 매력적인 선택지입니다.\n\n실전 코딩 테스트 점수와 실제 체감 성능 차이\n\n개발자가 체감하는 에이전트의 능력은 단순한 코드 한 줄 작성을 넘어섭니다. 이번 비교에서 가장 눈에 띄는 부분은 터미널 환경에서의 실전 문제 해결 능력을 평가하는 '터미널벤치 2.1' 벤치마크 결과입니다. 이 테스트는 개발자가 터미널에서 직접 도구를 실행하고 복잡한 오류를 수정하는 것과 같은 실제 상황을 얼마나 잘 처리하는지 측정합니다.\n\n이 평가에서 GPT-5.6 Sol은 여러 하위 에이전트를 똑똑하게 조율하는 '울트라 모드'를 적용했을 때 무려 91.9%라는 높은 점수를 기록했습니다. 터미널 제어와 초저지연 실행력 면에서 그야말로 독보적인 정확도를 보여줍니다. 마치 손이 아주 빠른 베테랑 엔지니어가 내 곁에서 터미널 명령어를 완벽하게 실행해 주는 느낌입니다.\n\n반면 Claude Fable 5는 대규모 코드 변환이나 며칠이 걸리는 장기 프로젝트처럼 큰 그림을 그려야 하는 작업에서 진가를 발휘합니다. 단순히 코드를 툭 던져주는 데서 그치지 않고, 스스로 테스트 코드를 짜서 정상 작동하는지 끝까지 검증하는 완결성 높은 능력을 보여줍니다. 꼼꼼한 시니어 개발자에게 프로젝트 기획부터 검수까지 믿고 맡기는 기분을 느낄 수 있습니다.\n\n요약하자면, 번개 같은 터미널 제어와 빠른 실행 속도를 원한다면 GPT-5.6 Sol이, 넓은 코드베이스를 아우르며 스스로 테스트까지 마치는 꼼꼼함을 원한다면 Claude Fable 5가 좋은 선택입니다.\n\n가장 중요한 차이: 지금 바로 쓸 수 있는가?\n\n아무리 뛰어난 AI 모델이라도 내가 지금 당장 실행 창을 열고 코드를 짤 수 없다면 그림의 떡입니다. 두 모델의 대결에서 가장 극명하게 갈리는 지점이 바로 이 '접근성'입니다.\n\n우선 Claude Fable 5는 우여곡절이 많았습니다. 지난 6월 출시 직후 보안 우려로 미국 정부의 갑작스러운 수출 통제 조치를 받으며 전 세계 서비스가 일시 중단되는 해프닝을 겪었습니다. 하지만 다행히 규제가 해제되면서 현재는 터미널용 코딩 도구인 Claude Code와 플랫폼에서 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다.\n\n반면 GPT-5.6 Sol은 기다림이 더 필요합니다. 뛰어난 성능만큼이나 사이버 보안 우려가 제기되어, 현재는 미국 정부의 조율 하에 승인된 일부 파트너들만 쓸 수 있는 제한된 프리뷰 단계입니다. 일반 개발자들이 본격적으로 활용하려면 정식 출시를 조금 더 기다려야 합니다.\n\n따라서 오늘 밤 당장 내 프로젝트에 최첨단 코딩 에이전트를 도입해 생산성을 올리고 싶다면 선택지는 Claude Fable 5뿐입니다. 아무리 강력한 기술이라도 내 손끝에서 바로 움직여야 진짜 내 무기가 되니까요.\n\n나에게 맞는 실전 코딩 에이전트 선택 가이드\n\n나에게 딱 맞는 에이전트는 무엇일까요? 내 개발 스타일과 상황에 맞춰 선택해 보세요.\n\n방대한 전체 코드를 분석하고 주도적으로 큰 프로젝트를 설계해야 한다면, 지금 바로 사용할 수 있는 Claude Fable 5가 가장 든든한 파트너입니다.\n\n반면 터미널 기반의 빠른 제어와 초저지연 실행, 그리고 뛰어난 가성비를 원하신다면 곧 출시될 GPT-5.6 Sol의 정식 릴리스 소식에 관심을 두는 것을 추천합니다. 내 일상 코딩에 날개를 달아줄 최고의 도구를 직접 손으로 가볍게 경험해 보세요!","cmrazjejc01pm10o6df76tszm",[9050],[11693,11692,15689,15690,1666,6969,12996],"ai-coding-assistant","developer-workflow",[],"2026-07-07T20:44:03.438Z","2026-07-07T18:20:12.003Z","2026-07-08T23:30:23.498Z",{"_925":2730,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2290":3125,"_1574":3126,"_1692":15696},{"_1694":15697},{"_1696":15698,"_1701":1702,"_1703":15699,"_1713":15700,"_1735":3148},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3131,"_1707":3132,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3133,"_1711":3134},{"_1715":15701,"_1720":15702,"_1725":15703,"_1730":15704},{"_1705":3137,"_1707":3138,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3140,"_1707":3141,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3143,"_1707":3144,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3146,"_1707":3147,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1799,"_1670":1800,"_616":1801,"_1595":1681,"_1682":15706,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":15709},{"_616":15707,"_11":15708},{"_1685":1801,"_1686":1808,"_1596":1809},{"_1685":1802,"_1686":1811,"_1596":1812},{"_1694":15710},{"_1696":15711,"_1701":1702,"_1703":15712,"_1713":15713,"_1735":1836},{"_1473":1816,"_1699":1816,"_1604":1817,"_919":1817},{"_1705":1819,"_1707":1820,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1821,"_1711":1822},{"_1715":15714,"_1720":15715,"_1725":15716,"_1730":15717},{"_1705":1825,"_1707":1826,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1828,"_1707":1829,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1831,"_1707":1832,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1834,"_1707":1835,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":15719},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":15720,"_1752":-5,"_1735":15726,"_1754":15727},{"_1705":15721,"_1707":15722,"_1744":15723,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":15724,"_1749":2337,"_1711":15725},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/4db0a7e8-63c9-4bf9-a0a3-55ebac147296.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/4db0a7e8-63c9-4bf9-a0a3-55ebac147296.jpg",443318,"L17LN300_NDO]}^jtSIo008wIT*J","#181828","2026-07-07T18:31:27.355Z",{"_1756":15728,"_1764":15732,"_1771":15736,"_1778":-5},{"_1705":15729,"_1707":15730,"_1744":15731,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/large.webp",23434,{"_1705":15733,"_1707":15734,"_1744":15735,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/small.webp",6308,{"_1705":15737,"_1707":15738,"_1744":15739,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrazjejc01pm10o6df76tszm/medium.webp",13348,{"_925":15741,"_2358":15675,"_2359":15742,"_2616":-5,"_2713":15981,"_2715":15982,"_2717":12044,"_2719":1698,"_1793":15983,"_2280":15984,"_2287":-5},"cmraz4xuw01p010o6so3f43hu",{"_893":15743,"_1701":1702},[15744,15746,15749,15753,15756,15761,15764,15769,15772,15777,15780,15785,15788,15845,15848,15853,15856,15861,15864,15869,15872,15877,15880,15885,15888,15893,15896,15901,15904,15909,15912,15917,15920,15925,15928,15933,15936,15941,15944,15949,15952,15957,15960,15965,15968,15973,15976],{"_925":15745,"_2364":15683,"_2218":2365,"_2366":15686},"af42dcf6-dcb9-4a16-b96b-ab0959c2e1ee",{"_925":15747,"_2218":2369,"_2370":15748},"e6737d83-a01f-41b3-873b-1777cd5eec7b",[],{"_925":15750,"_2218":2374,"_2375":1702,"_2370":15751},"22ab46a3-2d2e-40f2-88a8-667a74afb5d1",[15752],{"_2378":15683,"_2218":2378},{"_925":15754,"_2218":2369,"_2370":15755},"239c9c60-d4bd-4577-ab9b-4a7ea90ac548",[],{"_925":15757,"_2218":2369,"_2370":15758},"a47f63c6-224e-4db0-99e9-3219e8673cfc",[15759],{"_2378":15760,"_2218":2378},"앤트로픽(Anthropic)의 Claude Fable 5와 오픈AI(OpenAI)의 GPT-5.6 Sol이 잇따라 공개되면서 실전 코딩 에이전트 경쟁에 제대로 불이 붙었습니다. 이제는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 개발자 대신 스스로 생각하고 문제를 해결하는 강력한 도구들이 등장한 셈인데요. 과연 내 실제 일상 코딩과 지갑 사정에 딱 맞는 최고의 에이전트는 무엇인지, 핵심만 쉽고 직관적으로 짚어드리겠습니다.",{"_925":15762,"_2218":2369,"_2370":15763},"a303e671-8e9f-4ad2-b6a7-b9994f9f5e1c",[],{"_925":15765,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":15766},"583feba4-0319-4ab5-8502-9b36d28f3463",[15767],{"_2378":15768,"_2218":2378},"체급과 가격표 비교: Fable 5와 Sol의 핵심 스펙",{"_925":15770,"_2218":2369,"_2370":15771},"8ae566f4-8cea-4699-af8d-9c0a064852f7",[],{"_925":15773,"_2218":2369,"_2370":15774},"5e03b917-49ac-4068-8185-d8b8739a3236",[15775],{"_2378":15776,"_2218":2378},"코딩 에이전트를 실무에 도입할 때 가장 먼저 따져봐야 하는 것은 역시 '체급'과 '가격'입니다. 아무리 똑똑해도 다룰 수 있는 코드 파일 크기가 너무 작거나, 매달 나가는 API 비용이 부담스럽다면 실질적으로 쓰기 어렵기 때문입니다. 이런 관점에서 두 모델은 각자 확실한 무기를 보여줍니다.",{"_925":15778,"_2218":2369,"_2370":15779},"752c1dd5-c44b-40be-8ead-92a7178ec96a",[],{"_925":15781,"_2218":2369,"_2370":15782},"2d5f6d29-6061-4a84-abdb-e8bcf8a94f52",[15783],{"_2378":15784,"_2218":2378},"우선 두 프론티어 모델의 핵심 스펙과 가격표를 한눈에 정리해 보았습니다.",{"_925":15786,"_2218":2369,"_2370":15787},"38954a54-bc5e-48a5-97b7-84defd9fcf9f",[],{"_925":15789,"_9237":15790,"_2218":9385,"_15827":15828},"86b77946-552d-47db-81d7-1c628eef3ce5",[15791,15809],{"_9240":15792},[15793,15797,15801,15805],{"_2370":15794},[15795],{"_2378":11920,"_2218":2378,"_2405":15796},{"_2473":2408},{"_2370":15798},[15799],{"_2378":15800,"_2218":2378},"10달러",{"_2370":15802},[15803],{"_2378":15804,"_2218":2378},"50달러",{"_2370":15806},[15807],{"_2378":15808,"_2218":2378},"100만 토큰 컨텍스트 창 / 12만 8,000토큰 최대 출력",{"_9240":15810},[15811,15815,15819,15823],{"_2370":15812},[15813],{"_2378":11907,"_2218":2378,"_2405":15814},{"_2473":2408},{"_2370":15816},[15817],{"_2378":15818,"_2218":2378},"5달러",{"_2370":15820},[15821],{"_2378":15822,"_2218":2378},"30달러",{"_2370":15824},[15825],{"_2378":15826,"_2218":2378},"Fable 5 대비 50% 저렴한 가성비 특화","headers",[15829,15833,15837,15841],{"_2370":15830},[15831],{"_2378":15832,"_2218":2378},"모델명",{"_2370":15834},[15835],{"_2378":15836,"_2218":2378},"입력 가격 (100만 토큰당)",{"_2370":15838},[15839],{"_2378":15840,"_2218":2378},"출력 가격 (100만 토큰당)",{"_2370":15842},[15843],{"_2378":15844,"_2218":2378},"핵심 하드웨어 스펙",{"_925":15846,"_2218":2369,"_2370":15847},"7f147a53-9556-45d6-b4eb-531fe7385e9b",[],{"_925":15849,"_2218":2369,"_2370":15850},"e951efa0-e1b8-4727-8d30-0fecd123861e",[15851],{"_2378":15852,"_2218":2378},"앤트로픽의 Claude Fable 5는 압도적인 거대 용량을 자랑합니다. 100만 토큰에 달하는 넓은 컨텍스트 창 덕분에 전체 프로젝트 코드를 통째로 집어넣고 분석하는 일도 문제없습니다. 최대 12만 8,000토큰에 이르는 출력 한도 덕분에 긴 코드 파일이나 대규모 리팩터링 작업도 도중에 끊기지 않고 한 번에 수행해 냅니다.",{"_925":15854,"_2218":2369,"_2370":15855},"76e1eba1-c37c-43ac-85f7-f9e0e8ec60fb",[],{"_925":15857,"_2218":2369,"_2370":15858},"d614769f-5f81-4453-a503-93a373aabf62",[15859],{"_2378":15860,"_2218":2378},"이에 맞서는 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 가성비가 핵심 강점입니다. 입력 비용이 100만 토큰당 5달러로 Fable 5의 딱 절반 수준이며, 출력 비용 역시 30달러로 훨씬 저렴합니다. 온종일 에이전트를 켜놓고 끊임없이 소통하는 실무 개발자에게는 이 절반 가격이라는 차이가 지갑 사정에 엄청난 변화를 가져옵니다.",{"_925":15862,"_2218":2369,"_2370":15863},"6ca1e393-d844-4c51-b121-1ad9d0bb25ac",[],{"_925":15865,"_2218":2369,"_2370":15866},"79d3317a-b9bf-4723-87ee-2d02c9b6c15d",[15867],{"_2378":15868,"_2218":2378},"결국 거대한 소스코드 전체를 완벽하게 파악하고 설계하는 작업이 핵심이라면 가격을 감수하더라도 Fable 5를 쓰는 것이 이득입니다. 반면 가볍고 기민하게 반복하는 일상적인 개발 작업이나 한정된 예산 안에서 효율적인 워크플로를 구축하고 싶다면 Sol이 압도적으로 매력적인 선택지입니다.",{"_925":15870,"_2218":2369,"_2370":15871},"d2e8db8b-7f03-4034-a71d-2a227164c50b",[],{"_925":15873,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":15874},"da21a7f3-9d30-4cab-ae92-e9bb2b0ef742",[15875],{"_2378":15876,"_2218":2378},"실전 코딩 테스트 점수와 실제 체감 성능 차이",{"_925":15878,"_2218":2369,"_2370":15879},"82b2dcd7-7a3f-4490-a2b6-844a2c7cd799",[],{"_925":15881,"_2218":2369,"_2370":15882},"9a35bec0-834e-4644-90cf-cb75a43d9300",[15883],{"_2378":15884,"_2218":2378},"개발자가 체감하는 에이전트의 능력은 단순한 코드 한 줄 작성을 넘어섭니다. 이번 비교에서 가장 눈에 띄는 부분은 터미널 환경에서의 실전 문제 해결 능력을 평가하는 '터미널벤치 2.1' 벤치마크 결과입니다. 이 테스트는 개발자가 터미널에서 직접 도구를 실행하고 복잡한 오류를 수정하는 것과 같은 실제 상황을 얼마나 잘 처리하는지 측정합니다.",{"_925":15886,"_2218":2369,"_2370":15887},"fa134838-c618-412a-b0fd-2efc7a2d6ff2",[],{"_925":15889,"_2218":2369,"_2370":15890},"8b3b52de-7218-46a2-b98e-00ad7e95ac90",[15891],{"_2378":15892,"_2218":2378},"이 평가에서 GPT-5.6 Sol은 여러 하위 에이전트를 똑똑하게 조율하는 '울트라 모드'를 적용했을 때 무려 91.9%라는 높은 점수를 기록했습니다. 터미널 제어와 초저지연 실행력 면에서 그야말로 독보적인 정확도를 보여줍니다. 마치 손이 아주 빠른 베테랑 엔지니어가 내 곁에서 터미널 명령어를 완벽하게 실행해 주는 느낌입니다.",{"_925":15894,"_2218":2369,"_2370":15895},"4043f689-9986-4d24-89f8-112f8bc249ac",[],{"_925":15897,"_2218":2369,"_2370":15898},"627de326-4d04-42c2-afae-d9bd278cfaa6",[15899],{"_2378":15900,"_2218":2378},"반면 Claude Fable 5는 대규모 코드 변환이나 며칠이 걸리는 장기 프로젝트처럼 큰 그림을 그려야 하는 작업에서 진가를 발휘합니다. 단순히 코드를 툭 던져주는 데서 그치지 않고, 스스로 테스트 코드를 짜서 정상 작동하는지 끝까지 검증하는 완결성 높은 능력을 보여줍니다. 꼼꼼한 시니어 개발자에게 프로젝트 기획부터 검수까지 믿고 맡기는 기분을 느낄 수 있습니다.",{"_925":15902,"_2218":2369,"_2370":15903},"a037c93f-e665-46cd-a5bd-4b3f4c75ba64",[],{"_925":15905,"_2218":2369,"_2370":15906},"5f7c54ca-3b84-4c1f-9645-c8c9766469c7",[15907],{"_2378":15908,"_2218":2378},"요약하자면, 번개 같은 터미널 제어와 빠른 실행 속도를 원한다면 GPT-5.6 Sol이, 넓은 코드베이스를 아우르며 스스로 테스트까지 마치는 꼼꼼함을 원한다면 Claude Fable 5가 좋은 선택입니다.",{"_925":15910,"_2218":2369,"_2370":15911},"77961b6b-bea8-456d-9c31-f3cbdd6c9740",[],{"_925":15913,"_2218":2374,"_2375":2100,"_2370":15914},"4bf98a07-6199-4f8b-b00f-12d0a570d919",[15915],{"_2378":15916,"_2218":2378},"가장 중요한 차이: 지금 바로 쓸 수 있는가?",{"_925":15918,"_2218":2369,"_2370":15919},"80adbdb6-8304-47c9-8e47-cb13bc5547dd",[],{"_925":15921,"_2218":2369,"_2370":15922},"25a0692c-b986-4285-be94-09bc2b915c5b",[15923],{"_2378":15924,"_2218":2378},"아무리 뛰어난 AI 모델이라도 내가 지금 당장 실행 창을 열고 코드를 짤 수 없다면 그림의 떡입니다. 두 모델의 대결에서 가장 극명하게 갈리는 지점이 바로 이 '접근성'입니다.",{"_925":15926,"_2218":2369,"_2370":15927},"fb6d2c04-5d95-4ff5-ba37-12a2411f2500",[],{"_925":15929,"_2218":2369,"_2370":15930},"b6801391-abb6-4177-bd2d-b138b6db8e7a",[15931],{"_2378":15932,"_2218":2378},"우선 Claude Fable 5는 우여곡절이 많았습니다. 지난 6월 출시 직후 보안 우려로 미국 정부의 갑작스러운 수출 통제 조치를 받으며 전 세계 서비스가 일시 중단되는 해프닝을 겪었습니다. 하지만 다행히 규제가 해제되면서 현재는 터미널용 코딩 도구인 Claude Code와 플랫폼에서 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다.",{"_925":15934,"_2218":2369,"_2370":15935},"6bb63101-02ca-42e7-a525-62eafb75943d",[],{"_925":15937,"_2218":2369,"_2370":15938},"aa5f9c0c-f1ff-44ac-ae29-2c0d2268bccd",[15939],{"_2378":15940,"_2218":2378},"반면 GPT-5.6 Sol은 기다림이 더 필요합니다. 뛰어난 성능만큼이나 사이버 보안 우려가 제기되어, 현재는 미국 정부의 조율 하에 승인된 일부 파트너들만 쓸 수 있는 제한된 프리뷰 단계입니다. 일반 개발자들이 본격적으로 활용하려면 정식 출시를 조금 더 기다려야 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핵심만 쉽고 직관적으로 짚어드리겠습니다.\n\n## 체급과 가격표 비교: Fable 5와 Sol의 핵심 스펙\n\n코딩 에이전트를 실무에 도입할 때 가장 먼저 따져봐야 하는 것은 역시 '체급'과 '가격'입니다. 아무리 똑똑해도 다룰 수 있는 코드 파일 크기가 너무 작거나, 매달 나가는 API 비용이 부담스럽다면 실질적으로 쓰기 어렵기 때문입니다. 이런 관점에서 두 모델은 각자 확실한 무기를 보여줍니다.\n\n우선 두 프론티어 모델의 핵심 스펙과 가격표를 한눈에 정리해 보았습니다.\n\n| 모델명 | 입력 가격 (100만 토큰당) | 출력 가격 (100만 토큰당) | 핵심 하드웨어 스펙 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| **Claude Fable 5** | 10달러 | 50달러 | 100만 토큰 컨텍스트 창 / 12만 8,000토큰 최대 출력 |\n| **GPT-5.6 Sol** | 5달러 | 30달러 | Fable 5 대비 50% 저렴한 가성비 특화 |\n\n앤트로픽의 Claude Fable 5는 압도적인 거대 용량을 자랑합니다. 100만 토큰에 달하는 넓은 컨텍스트 창 덕분에 전체 프로젝트 코드를 통째로 집어넣고 분석하는 일도 문제없습니다. 최대 12만 8,000토큰에 이르는 출력 한도 덕분에 긴 코드 파일이나 대규모 리팩터링 작업도 도중에 끊기지 않고 한 번에 수행해 냅니다.\n\n이에 맞서는 오픈AI의 GPT-5.6 Sol은 가성비가 핵심 강점입니다. 입력 비용이 100만 토큰당 5달러로 Fable 5의 딱 절반 수준이며, 출력 비용 역시 30달러로 훨씬 저렴합니다. 온종일 에이전트를 켜놓고 끊임없이 소통하는 실무 개발자에게는 이 절반 가격이라는 차이가 지갑 사정에 엄청난 변화를 가져옵니다.\n\n결국 거대한 소스코드 전체를 완벽하게 파악하고 설계하는 작업이 핵심이라면 가격을 감수하더라도 Fable 5를 쓰는 것이 이득입니다. 반면 가볍고 기민하게 반복하는 일상적인 개발 작업이나 한정된 예산 안에서 효율적인 워크플로를 구축하고 싶다면 Sol이 압도적으로 매력적인 선택지입니다.\n\n## 실전 코딩 테스트 점수와 실제 체감 성능 차이\n\n개발자가 체감하는 에이전트의 능력은 단순한 코드 한 줄 작성을 넘어섭니다. 이번 비교에서 가장 눈에 띄는 부분은 터미널 환경에서의 실전 문제 해결 능력을 평가하는 '터미널벤치 2.1' 벤치마크 결과입니다. 이 테스트는 개발자가 터미널에서 직접 도구를 실행하고 복잡한 오류를 수정하는 것과 같은 실제 상황을 얼마나 잘 처리하는지 측정합니다.\n\n이 평가에서 GPT-5.6 Sol은 여러 하위 에이전트를 똑똑하게 조율하는 '울트라 모드'를 적용했을 때 무려 91.9%라는 높은 점수를 기록했습니다. 터미널 제어와 초저지연 실행력 면에서 그야말로 독보적인 정확도를 보여줍니다. 마치 손이 아주 빠른 베테랑 엔지니어가 내 곁에서 터미널 명령어를 완벽하게 실행해 주는 느낌입니다.\n\n반면 Claude Fable 5는 대규모 코드 변환이나 며칠이 걸리는 장기 프로젝트처럼 큰 그림을 그려야 하는 작업에서 진가를 발휘합니다. 단순히 코드를 툭 던져주는 데서 그치지 않고, 스스로 테스트 코드를 짜서 정상 작동하는지 끝까지 검증하는 완결성 높은 능력을 보여줍니다. 꼼꼼한 시니어 개발자에게 프로젝트 기획부터 검수까지 믿고 맡기는 기분을 느낄 수 있습니다.\n\n요약하자면, 번개 같은 터미널 제어와 빠른 실행 속도를 원한다면 GPT-5.6 Sol이, 넓은 코드베이스를 아우르며 스스로 테스트까지 마치는 꼼꼼함을 원한다면 Claude Fable 5가 좋은 선택입니다.\n\n## 가장 중요한 차이: 지금 바로 쓸 수 있는가?\n\n아무리 뛰어난 AI 모델이라도 내가 지금 당장 실행 창을 열고 코드를 짤 수 없다면 그림의 떡입니다. 두 모델의 대결에서 가장 극명하게 갈리는 지점이 바로 이 '접근성'입니다.\n\n우선 Claude Fable 5는 우여곡절이 많았습니다. 지난 6월 출시 직후 보안 우려로 미국 정부의 갑작스러운 수출 통제 조치를 받으며 전 세계 서비스가 일시 중단되는 해프닝을 겪었습니다. 하지만 다행히 규제가 해제되면서 현재는 터미널용 코딩 도구인 Claude Code와 플랫폼에서 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다.\n\n반면 GPT-5.6 Sol은 기다림이 더 필요합니다. 뛰어난 성능만큼이나 사이버 보안 우려가 제기되어, 현재는 미국 정부의 조율 하에 승인된 일부 파트너들만 쓸 수 있는 제한된 프리뷰 단계입니다. 일반 개발자들이 본격적으로 활용하려면 정식 출시를 조금 더 기다려야 합니다.\n\n따라서 오늘 밤 당장 내 프로젝트에 최첨단 코딩 에이전트를 도입해 생산성을 올리고 싶다면 선택지는 Claude Fable 5뿐입니다. 아무리 강력한 기술이라도 내 손끝에서 바로 움직여야 진짜 내 무기가 되니까요.\n\n## 나에게 맞는 실전 코딩 에이전트 선택 가이드\n\n나에게 딱 맞는 에이전트는 무엇일까요? 내 개발 스타일과 상황에 맞춰 선택해 보세요.\n\n방대한 전체 코드를 분석하고 주도적으로 큰 프로젝트를 설계해야 한다면, 지금 바로 사용할 수 있는 Claude Fable 5가 가장 든든한 파트너입니다.\n\n반면 터미널 기반의 빠른 제어와 초저지연 실행, 그리고 뛰어난 가성비를 원하신다면 곧 출시될 GPT-5.6 Sol의 정식 릴리스 소식에 관심을 두는 것을 추천합니다. 내 일상 코딩에 날개를 달아줄 최고의 도구를 직접 손으로 가볍게 경험해 보세요!","1acc023898cfc5ba6decc4470c00fd00b48a8e0e6618a036bd88abeb7cb1486f","2026-07-07T18:20:12.008Z","2026-07-07T20:44:03.446Z",[],[15987,15988,15989],{"_2726":3085,"_1675":3086},{"_2726":3085,"_1675":2728},{"_2726":3085,"_1675":4736},{"_925":15991,"_2214":2730,"_2216":3085,"_2217":1799,"_2218":5950,"_1676":2220,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2222":15992,"_1682":-5,"_9":16000,"_2246":16001,"_2241":16002,"_2251":-5,"_2253":-5,"_700":16003,"_1679":16004,"_327":16005,"_2264":1698,"_2265":1698,"_2266":1698,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1698,"_2272":1698,"_2273":-5,"_2274":-5,"_2275":-5,"_1788":-5,"_1789":-5,"_1790":1702,"_2276":-5,"_2277":16006,"_1793":16007,"_2280":16008,"_2282":16009,"_2283":-5,"_2285":-5,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":16010,"_1119":16020,"_2328":-5,"_2355":16033,"_2722":16109,"_261":16110},"cmravl4t801m210o6rbxo10f7",{"_1595":1596,"_209":15993,"_2225":15994,"_2230":15997,"_2234":2235},515,{"_1685":15995,"_1686":1698,"_1596":15996,"_2229":1698},127,388,{"_1685":15998,"_1686":1698,"_1596":15999,"_2229":1698},0.24660194174757283,0.7533980582524272,"Cursor .cursorrules는 안녕 — .mdc로 토큰 80% 절약하기","혹시 아직도 Cursor 프로젝트 루트 폴더에 무거운 .cursorrules 파일 하나만 던져두고 쓰시나요? 이거 이제 공식적으로 더 이상 권장되지 않고(deprecated) 폴더 기반의 새로운 .mdc 시스템으로 완전히 전환되었습니다 ㅎㅎ 예전에는 규칙 파일이 아무리 길어도 질문할 때마다 통째로 입력되어서 토큰도 엄청 낭비되고 AI가 헷갈려하기도 했잖아요. 이제는 프로젝트 내 .cursor…","혹시 아직도 Cursor 프로젝트 루트 폴더에 무거운 .cursorrules 파일 하나만 던져두고 쓰시나요? 이거 이제 공식적으로 더 이상 권장되지 않고(deprecated) 폴더 기반의 새로운 .mdc 시스템으로 완전히 전환되었습니다 ㅎㅎ\n\n예전에는 규칙 파일이 아무리 길어도 질문할 때마다 통째로 입력되어서 토큰도 엄청 낭비되고 AI가 헷갈려하기도 했잖아요. 이제는 프로젝트 내 .cursor/rules/ 폴더를 만들고, 그 안에 필요한 규칙들을 개별 .mdc 파일로 쪼개서 넣어두면 됩니다. 파일 상단에 간단한 YAML 형식의 메타데이터만 적어주면 끝이에요!\n\n예를 들어 React 컴포넌트용 규칙이라면 .cursor/rules/react-style.mdc 파일을 만들고 아래처럼 작성해주시면 됩니다.\n\n---\ndescription: React 컴포넌트를 작성할 때 자동으로 적용되는 규칙\nglobs: [\"*.tsx\", \"*.jsx\"]\n---\n# React 코딩 규칙\n- 모든 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성합니다.\n- 상태 관리는 가급적 React 기본 Hook을 사용하세요.\n\n이렇게 설정해두면 지정한 파일 패턴(globs)을 작업할 때만 AI가 규칙을 자동으로 불러와서 적용합니다. 덕분에 불필요한 컨텍스트 낭비를 막고 토큰을 최대 80%까지 아낄 수 있다고 하네요 ㅎㅎ 내 프로젝트에 맞춰서 규칙을 2~3개로만 쪼개두어도 체감이 확 되니까 오늘 꼭 한번 적용해 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때 자동으로 적용되는 규칙\nglobs: [\"*.tsx\", \"*.jsx\"]\n---\n# React 코딩 규칙\n- 모든 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성합니다.\n- 상태 관리는 가급적 React 기본 Hook을 사용하세요.\n```\n\n이렇게 설정해두면 지정한 파일 패턴(globs)을 작업할 때만 AI가 규칙을 자동으로 불러와서 적용합니다. 덕분에 불필요한 컨텍스트 낭비를 막고 토큰을 최대 80%까지 아낄 수 있다고 하네요 ㅎㅎ 내 프로젝트에 맞춰서 규칙을 2~3개로만 쪼개두어도 체감이 확 되니까 오늘 꼭 한번 적용해 보세요!","3544978146485e2545ab8a8d1c1b686f3ad3a9e0e4490445cd84ae2229563de3","2026-07-07T16:40:49.055Z","2026-07-08T00:04:41.554Z",[],[],{"_15686":16112,"_15280":16119,"_14831":16126,"_14568":16133,"_14037":16140,"_13786":16147,"_13353":16154,"_13094":16161,"_12369":16168,"_12062":16175,"_11688":16182,"_11307":16189,"_10690":16196,"_10120":16203,"_9684":16210,"_9048":16217,"_8133":16224,"_3112":16231,"_5480":16238},{"_925":15686,"_1749":2337,"_6172":15722,"_1694":16113},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16114,"_1752":-5,"_1735":15726,"_1754":16115},{"_1705":15721,"_1707":15722,"_1744":15723,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":15724,"_1749":2337,"_1711":15725},{"_1756":16116,"_1764":16117,"_1771":16118,"_1778":-5},{"_1705":15729,"_1707":15730,"_1744":15731,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":15733,"_1707":15734,"_1744":15735,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":15737,"_1707":15738,"_1744":15739,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":15280,"_1749":2337,"_6172":15317,"_1694":16120},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16121,"_1752":-5,"_1735":15321,"_1754":16122},{"_1705":15316,"_1707":15317,"_1744":15318,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":15319,"_1749":2337,"_1711":15320},{"_1756":16123,"_1764":16124,"_1771":16125,"_1778":-5},{"_1705":15324,"_1707":15325,"_1744":15326,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":15328,"_1707":15329,"_1744":15330,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":15332,"_1707":15333,"_1744":15334,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":14831,"_1749":2337,"_6172":14866,"_1694":16127},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16128,"_1752":-5,"_1735":14869,"_1754":16129},{"_1705":14865,"_1707":14866,"_1744":14867,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14868,"_1749":2337,"_1711":1966},{"_1756":16130,"_1764":16131,"_1771":16132,"_1778":-5},{"_1705":14872,"_1707":14873,"_1744":14874,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":14876,"_1707":14877,"_1744":14878,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":14880,"_1707":14881,"_1744":14882,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":14568,"_1749":2337,"_6172":14605,"_1694":16134},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16135,"_1752":-5,"_1735":14608,"_1754":16136},{"_1705":14604,"_1707":14605,"_1744":14606,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14607,"_1749":2337,"_1711":1966},{"_1756":16137,"_1764":16138,"_1771":16139,"_1778":-5},{"_1705":14611,"_1707":14612,"_1744":14613,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":14615,"_1707":14616,"_1744":14617,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":14619,"_1707":14620,"_1744":14621,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":14037,"_1749":2337,"_6172":14076,"_1694":16141},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16142,"_1752":-5,"_1735":14079,"_1754":16143},{"_1705":14075,"_1707":14076,"_1744":14077,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":14078,"_1749":2337,"_1711":12408},{"_1756":16144,"_1764":16145,"_1771":16146,"_1778":-5},{"_1705":14082,"_1707":14083,"_1744":14084,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":14086,"_1707":14087,"_1744":14088,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":14090,"_1707":14091,"_1744":14092,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":13786,"_1749":2337,"_6172":13823,"_1694":16148},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16149,"_1752":-5,"_1735":13827,"_1754":16150},{"_1705":13822,"_1707":13823,"_1744":13824,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13825,"_1749":2337,"_1711":13826},{"_1756":16151,"_1764":16152,"_1771":16153,"_1778":-5},{"_1705":13830,"_1707":13831,"_1744":13832,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":13834,"_1707":13835,"_1744":13836,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":13838,"_1707":13839,"_1744":13840,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":13353,"_1749":2337,"_6172":13388,"_1694":16155},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16156,"_1752":-5,"_1735":13391,"_1754":16157},{"_1705":13387,"_1707":13388,"_1744":13389,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13390,"_1749":2337,"_1711":5525},{"_1756":16158,"_1764":16159,"_1771":16160,"_1778":-5},{"_1705":13394,"_1707":13395,"_1744":13396,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":13398,"_1707":13399,"_1744":13400,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":13402,"_1707":13403,"_1744":13404,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":13094,"_1749":2337,"_6172":13132,"_1694":16162},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16163,"_1752":-5,"_1735":13135,"_1754":16164},{"_1705":13131,"_1707":13132,"_1744":13133,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":13134,"_1749":2337,"_1711":11348},{"_1756":16165,"_1764":16166,"_1771":16167,"_1778":-5},{"_1705":13138,"_1707":13139,"_1744":13140,"_1604":1761,"_919":2344,"_1749":1763},{"_1705":13142,"_1707":13143,"_1744":13144,"_1604":1769,"_919":2349,"_1749":1763},{"_1705":13146,"_1707":13147,"_1744":13148,"_1604":1776,"_919":2354,"_1749":1763},{"_925":12369,"_1749":2337,"_6172":12405,"_1694":16169},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":16170,"_1752":-5,"_1735":12409,"_1754":16171},{"_1705":12404,"_1707":12405,"_1744":12406,"_1604":2335,"_919":1867,"_1709":12407,"_1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{\n  \"mcpServers\": {\n    \"next-devtools\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\"-y\", \"next-devtools-mcp@latest\"]\n    }\n  }\n}

",{"_6904":16255},"

// OpenAI o1/o3 호출 예시\n{\n  \"model\": \"o3-mini\",\n  \"reasoning_effort\": \"low\",\n  \"max_completion_tokens\": 4000\n}

",{"_7039":16257,"_7054":16258},"

# 보안 상태 진단하기\nnpx cc-health-check\n\n# 안전한 훅 자동으로 설치하기\nnpx cc-safe-setup

","

{\n  \"hookSpecificOutput\": {\n    \"permissionDecision\": \"deny\"\n  }\n}

",{"_7157":16260},"

# Claude Code 터미널에서 목표 설정하기\n/goal test/auth 폴더 안의 모든 테스트가 오류 없이 통과해야 해

",{"_5789":16262},"

// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n  image: 'python:3.11-slim',\n  containerConfig: {\n    networkDisabled: true,\n    HostConfig: {\n      Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n      NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n    },\n  },\n});

",{"_3253":16264},"

# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n    task: str\n    result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function)  # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()

",{"_7827":16266},"

{\n  \"name\": \"Quick Summary\",\n  \"trigger\": \"/summarize\",\n  \"description\": \"Summarizes the active tab into clear Korean bullet points\",\n  \"prompt\": \"Read the main body of this page and output exactly 3 bullet points in Korean, focusing on practical takeaways.\"\n}

",{"_7952":16268},"

// Chrome 149/150+ WebMCP API 예시\ndocument.modelContext.registerTool({\n  name: \"get_status\",\n  description: \"현재 작업의 상태를 조회합니다\",\n  inputSchema: { type: \"object\", properties: {} },\n  execute: async () => ({ status: \"완료\" })\n});

",{},{"_8343":16271},"

---\ndescription: React 및 Tailwind CSS 관련 코딩 가이드\nglobs: \"src/**/*.{ts,tsx}\"\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 React 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성하세요.\n- 스타일링은 Tailwind CSS 유틸리티 클래스를 우선 사용하세요.

",{},{"_8639":16274},"

# google-genai SDK v2.0.0 이상 기준\nconfig = types.GenerateContentConfig(\n    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level=\"high\"),\n    temperature=1.0\n)

",{},{},{},{"_9475":16279},"

# OpenAI Python SDK v1.x 기준\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n    base_url=\"https://api.deepseek.com\",\n    api_key=<YOUR_API_KEY>\n)\n\n# 기존 'deepseek-chat' 등을 새 식별자로 변경합니다.\nresponse = client.chat.completions.create(\n    model=\"deepseek-v4-pro\",  # 또는 \"deepseek-v4-flash\"\n    messages=[\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"안녕하세요!\"}\n    ]\n)

",{"_9625":16281},"

# CLAUDE.md\n## Build Commands\n- npm run build\n\n## Test Commands\n- npm run test

",{"_9882":16283,"_9963":16284},"

{\n  \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"복잡한 시스템의 에러 로그를 분석해줘.\"\n    }\n  ],\n  \"reasoning_effort\": \"max\",\n  \"extra_body\": {\n    \"thinking\": {\n      \"type\": \"enabled\"\n    }\n  }\n}

","

{\n  \"model\": \"deepseek-v4-pro\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"대규모 코드베이스의 보안 취약점을 분석해줘.\"\n    }\n  ],\n  \"reasoning_effort\": \"max\",\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"enabled\"\n  }\n}

",{"_10265":16286,"_10318":16287,"_10485":16288},"

{\n  \"mcpServers\": {\n    \"filesystem\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\n        \"-y\",\n        \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n        \"/Users/username/ai-workspace\"\n      ]\n    }\n  }\n}

","

{\n  \"mcpServers\": {\n    \"sqlite\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\n        \"-y\",\n        \"@modelcontextprotocol/server-sqlite\",\n        \"/absolute/path/to/your/database.db\"\n      ]\n    }\n  }\n}

","

claude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]

",{"_10889":16290},"

# 현재 Anthropic의 권장 설치 방법인 네이티브 설치\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\nclaude\n\n# 대안으로 npm 방식으로 설치 가능\nnpx @anthropic-ai/claude-code

",{"_11087":16292},"

{\n  \"mcpServers\": {\n    \"my-tool\": {\n      \"command\": \"node\",\n      \"args\": [\"/path/to/server.js\"],\n      \"env\": {\n        \"API_KEY\": \"${env:MY_SECURE_API_KEY}\"\n      }\n    }\n  }\n}

",{"_11270":16294},"

---\ndescription: 저장소 구조 분석과 변경 영향 검토가 필요한 작업에 적용\nglobs:\nalwaysApply: false\n---\n\n- 답변하기 전에 작업과 관련된 파일과 의존 관계를 먼저 확인한다.\n- 변경이 다른 모듈에 미칠 영향을 함께 검토한다.\n- 전체 저장소를 무조건 읽지 말고 필요한 파일부터 단계적으로 탐색한다.\n- 가능한 경우 실행 가능한 최소 코드와 검증 방법을 함께 제시한다.

",{"_11575":16296,"_11593":16297},"

{\n  \"mcpServers\": {\n    \"filesystem\": {\n      \"command\": \"npx\",\n      \"args\": [\n        \"-y\",\n        \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n        \"/Users/username/Desktop/workspace\"\n      ]\n    }\n  }\n}

","

{\n  \"mcpServers\": {\n    \"filesystem\": {\n      \"command\": \"cmd\",\n      \"args\": [\n        \"/c\",\n        \"npx\",\n        \"-y\",\n        \"@modelcontextprotocol/server-filesystem\",\n        \"C:\\\\Users\\\\username\\\\Desktop\\\\workspace\"\n      ]\n    }\n  }\n}

",{},{},{"_12494":16301,"_12632":16302,"_12663":16303},"

# macOS, 리눅스, WSL 사용자\ncurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash\n\n# 윈도우 파워셸 사용자\nirm https://claude.ai/install.ps1 | iex

","

/init

","

# Project Rules\n\n## Build & Test Commands\n- Build: `npm run build`\n- Run tests: `npm test`\n\n## Code Style\n- Use TypeScript for all new components.\n- Follow camelCase for variables and PascalCase for components.\n- Prefer functional components over class components.

",{"_12951":16305},"

---\ndescription: React 컴포넌트를 만들거나 수정할 때 로드합니다.\nglobs: [\"*.tsx\", \"*.jsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 모든 컴포넌트는 React 19 기준으로 구현합니다.\n- 인라인 스타일 대신 Tailwind CSS를 최우선으로 사용하세요.\n

",{},{"_13286":16308},"

history = [{\"role\": \"user\", \"content\": \"오늘 서울 날씨 알려줘\"}]\n\nwhile True:\n    # 1. AI에게 대화 기록을 보내 다음 행동을 결정하게 합니다\n    response = call_llm(history)\n    \n    # 만약 최종 답변이 나왔다면 루프를 끝냅니다\n    if response.is_final_answer:\n        print(\"최종 답변:\", response.text)\n        break\n        \n    # 2. 날씨 검색 같은 외부 도구를 실행하고 결과를 기록에 추가합니다\n    result = execute_tool(response.tool_name, response.tool_args)\n    history.append({\"role\": \"tool\", \"content\": result})

",{"_13502":16310,"_13529":16311,"_13584":16312},"

claude /terminal-setup

","

{\n  \"terminal.integrated.gpuAcceleration\": \"off\"\n}

","

npx @panishandsome/agentsync setup

",{"_13741":16314},"

{\n  \"name\": \"HaramBot\",\n  \"plugins\": [\"@elizaos/plugin-openai\"],\n  \"bio\": [\"친절한 AI 생산성 코치입니다\", \"어려운 AI 툴을 쉽고 가볍게 알려줍니다\"],\n  \"style\": {\n    \"all\": [\n      \"답변은 항상 쉽고 친근하게 작성할 것\",\n      \"절대 로봇처럼 딱딱하게 말하지 말 것\"\n    ],\n    \"chat\": [\"부드러운 이모지를 적절히 섞어서 답변합니다\"]\n  }\n}

",{"_13919":16316},"

{\n  \"projectId\": \"proj_mastra_agent_2026\",\n  \"projectName\": \"my-first-agent\",\n  \"organizationId\": \"org_boutlet_01\"\n}

",{"_14224":16318,"_14331":16319},"

# 1. ElizaOS 전역 CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 2. 대화형 설정으로 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 3. 개발 모드로 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev

","

[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored

",{"_14515":16321},"

# CLI 도구 설치\nbun install -g @elizaos/cli\n\n# 프로젝트 생성\nelizaos create my-agent\n\n# 에이전트 실행\ncd my-agent\nelizaos dev

",{"_14679":16323,"_14735":16324},"

# Docker sbx 설치하기\nbrew install docker/tap/sbx\n\n# Claude 에이전트를 안전한 샌드박스 안에서 실행하기\nsbx run claude

","

{\n  \"elhaz\": {\n    \"socket_path\": \"~/.elhaz/sock/daemon.sock\",\n    \"auth_provider\": \"aws-sts\",\n    \"token_ttl_seconds\": 900\n  }\n}

",{"_14988":16326,"_15057":16327},"

# AGENTS.md (최상위 원본 설정 예시)\n## Project Info\n- Tech Stack: React, TypeScript, Next.js\n\n## Commands\n- Build: npm run build\n- Test: npm run test\n\n---\n\n# CLAUDE.md (Claude Code용 얇은 래퍼 파일 예시)\n# 이 프로젝트의 핵심 규칙과 개발 명령어는 최상위 AGENTS.md 파일을 최우선으로 따릅니다.\n@import AGENTS.md

","

---\ndescription: Next.js 컴포넌트 개발 규칙\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---

",{"_15251":16329},"

---\ndescription: \"Next.js coding standards\"\nglobs: \"app/**/*.tsx\"\nalwaysApply: false\n---\n@AGENTS.md

",{"_15462":16331,"_15532":16332,"_15616":16333},"

---\ndescription: \"Next.js App Router 컴포넌트 및 Tailwind 스타일 가이드\"\nglobs: [\"app/**/*.ts\", \"app/**/*.tsx\"]\nalwaysApply: false\n---\n\n- 새 컴포넌트는 기본적으로 React 서버 컴포넌트로 작성하세요.\n- 클라이언트 상태가 필요할 때만 파일 최상단에 'use client'를 추가합니다.\n- Tailwind CSS 클래스를 다룰 때는 가독성을 최우선으로 고려하세요.

","

# 코드 리뷰 실행\n\n전달된 코드의 가독성, 성능, 보안성을 꼼꼼하게 분석해 주세요.\n\n## 체크리스트\n- 예상치 못한 버그나 예외 처리가 누락된 부분이 있는지 확인해 주세요.\n- 코드의 성능을 개선할 수 있는 리팩토링 제안을 포함해 주세요.\n- 더 깔끔하게 작성할 수 있는 모던한 문법을 추천해 주세요.

","

@AGENTS.md\n\n## Claude Code Specifics\n- 결제 관련 모듈을 수정할 때는 항상 플랜 모드로 시작할 것.

",{},{"_16089":16336},"

---\ndescription: React 컴포넌트를 작성할 때 자동으로 적용되는 규칙\nglobs: [\"*.tsx\", \"*.jsx\"]\n---\n# React 코딩 규칙\n- 모든 컴포넌트는 함수형 컴포넌트로 작성합니다.\n- 상태 관리는 가급적 React 기본 Hook을 사용하세요.

",{"_6646":16338,"_6809":16339,"_6942":16340,"_7078":16341,"_5457":16342,"_3090":16343,"_7736":16344,"_7862":16345,"_7988":16346,"_8111":16347,"_6068":16348,"_8521":16349,"_8681":16350,"_8812":16351,"_8926":16352,"_9037":16353,"_9530":16354,"_9662":16355,"_10098":16356,"_10678":16357,"_11005":16358,"_11118":16359,"_11295":16360,"_11667":16361,"_12050":16362,"_12357":16363,"_12843":16364,"_12981":16365,"_13082":16366,"_13341":16367,"_13629":16368,"_13774":16369,"_14025":16370,"_14408":16371,"_14556":16372,"_14819":16373,"_15149":16374,"_15268":16375,"_15675":16376,"_15991":16377},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{}]

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