아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

지금까지 수십 개의 커맨드라인 도구를 코딩 어시스턴트에 노출하는 이야기를 세 편에 걸쳐 했다 — 3단 깔때기로 도구를 줄이고, Descriptor로 호출법을 가르치고, 비동기 job으로 긴 작업을 다뤘다. 그런데 이 모든 전제에는 구멍이 하나 있다. "도구가 CLI일 때"라는 전제다.현실의 도구 중에는 명령줄이 아예 없는 것들이 있다. GUI(그래픽 화면)로만 동작하는 도구 — 창을 띄우고, 버튼을 누르고, 마우스로 클릭해야 일이 되는 도구다. LLM에게는 누를 버튼도, 받아 읽을 표준 출력(stdout)도 없다. 이런 도구를 코딩 어시스턴트에 어떻게 태울 것인가?문제: GUI는 LLM이 잡을 손잡이가 없다코딩 어시스턴트가 도구를 부르는 방식은 결국 "명령을 문자열로 만들어 실행하고, 출력 텍스트를 받아..

자율 코딩 루프의 핵심은 결국 외부 CLI 한 줄 호출 이다. opencode run --model X -f file1 -f file2 -- "" 라는 한 줄. 그런데 이 한 줄에 세 가지 함정 이 숨어있어 ralph-loop 를 짜면서 모두 한 번씩 부딪혔다. 함정마다 한 번씩 사고를 겪고 한 줄씩 추가해서 — 이제는 안전한 호출이 됐다.이 글은 그 한 줄의 진화를 따라간다. (1) yargs 의 -f array 가 prompt 를 삼키는 함정, (2) vLLM 응답 hang 시 무한 대기를 끊는 timeout, (3) opencode 호출 직후 vLLM 죽음 감지하는 헬스체크. 시리즈 5편이고, 1~4편은 컨텍스트 3축, 부팅·셧다운, vLLM 헬스 보장, prompt 다층 메시지를 다뤘다.최종 형태..

Main agent가 만드는 sub-agent 말고, 내가 직접 만들기Claude Code에서 main agent가 자동으로 Task tool로 sub-agent를 띄우는 구조는 익숙하다. 그런데 역방향도 가능하다. CLI 도구(claude -p, codex exec, cursor-agent -p)를 파이프로 부르면 내가 임의로 sub-agent를 만들 수 있다. 2026년 이 패턴은 Anthropic 공식 플러그인에 편입됐고, 개인 개발자들이 Bash 한 줄로 구현하는 수준까지 내려왔다.한마디로 CLI가 sub-agent protocol 그 자체가 됐다. Python/TypeScript SDK도 내부적으로 claude CLI를 subprocess로 띄우고 stdin/stdout JSON으로 통신한다. ..

AI 도구가 늘어나면 생기는 문제 — 기능 중복AI 도구를 하나둘 도입하다 보면, 어느 순간 비슷한 기능이 여러 곳에 흩어져 있는 걸 발견합니다. 저도 그랬습니다.Telegram으로 명령을 내리면 AI가 처리해주는 챗봇을 운영하고 있었습니다. 집안 IoT 기기 제어, 캘린더 관리, 블로그 발행 같은 작업을 외부 AI API를 통해 처리하는 구조였죠. 동시에 로컬 서버에서는 Claude Code(Anthropic의 CLI 에이전트)를 사용하고 있었는데, 이 에이전트에도 스킬(Skill), 메모리(Memory), 설정 파일(CLAUDE.md) 같은 체계가 이미 구축되어 있었습니다.문제는 두 시스템이 같은 일을 각각 다른 방식으로 하고 있었다는 겁니다.기능챗봇 프레임워크CLI 에이전트도구 호출 (IoT, 캘린..

들어가며터미널을 열고 gog gmail send 한 줄이면 메일이 나가던 시절이 있었다. 브라우저를 열고 Gmail에 로그인할 필요가 없었다. 그런데 어느 날 Google이 직접 CLI를 내놓았다. 이름은 gws. "그냥 또 하나 나온 거 아냐?"라고 생각했는데, 써보니 결이 달랐다.이 글은 gogcli에서 gws로 갈아탄 과정을 기록하면서, 그 뒤에 깔린 더 큰 흐름 — REST API → CLI → AI Agent 통합 — 을 함께 짚어보려 한다.왜 CLI인가? — REST API의 불편함Google Workspace API를 직접 쓰려면 이런 과정을 거쳐야 했다:Google Cloud Console에서 프로젝트 생성OAuth 2.0 자격 증명 설정토큰 발급 및 갱신 코드 작성각 API 엔드포인트마다..