로그인해야 쓸 수 있는 메뉴입니다.
로그인·····agy 는 모두 같은 에이전트 루프로 돌고 같은 습관을 나눕니다 — AGENTS.md, 슬래시 명령, 계획 모드, 승인, . 공통 부분을 한 번 배우면 어느 도구든 쓸 수 있습니다.
나 같은 은 하나인데, 보는 자리에 따라 , , 라는 세 이름으로 불려요. 세 낱말을 먼저 알면 이 페이지의 나머지가 쉽게 읽혀요.
Claude CodeCodexHermes Agent 같은 프로그램, 세 이름
사람이 쓰는 도구로 볼 때
툴은 도구라는 뜻이에요. 사람이 컴퓨터와 를 쓰기 위한 도구로, 클로드 코드나 Codex 가 툴이에요. 이런 툴을 에이전트 코딩 툴(Agent Coding Tool, agentic coding tool)이라고도 불러요.
You → Tool → Computer + AI
모델과 하네스를 합친 것으로 볼 때
에이전트는 스스로 여러 단계를 밟아 일을 해내는 AI 예요. 넓은 의미에서 에이전트는 과 하네스를 합친 것이에요 — 은 이것을 "Agent = Model + Harness"라고 적어요. 그래서 클로드 코드 안에서 모델이 돌면, 둘을 합쳐 에이전트라고 불러요.
Agent = Model + Harness
모델을 뺀 나머지로 볼 때
하네스는 넓은 의미에서 인공지능 모델을 뺀 나머지 전부, 곧 모델을 감싸서 일을 시키는 모든 AI 툴을 부르는 말이에요. 파일 읽기, 명령 실행, 허락 묻기, 결과를 모델에게 돌려주기를 하네스가 맡아요. 그래서 클로드 코드, Codex, 가 모두 하네스예요.
Harness = Agent − Model
처음에는 이런 프로그램을 그냥 툴이라고 불렀어요. 요즘은 모델을 감싼 부분을 말할 때는 하네스, 모델까지 합쳐 일하는 모습을 말할 때는 에이전트라고 불러요. 세 이름이 모두 맞고, 가리키는 것은 같은 프로그램이에요.
Agent = Model + Harness 자세히 보기Agent = Model + Harness. If you're not the model, you're the harness.
LangChain — The Anatomy of an Agent Harness (새 창)
모델이 아닌 모든 ·설정·은 하네스에 속합니다. 모델 혼자서는 글을 예측할 뿐입니다. 하네스가 모델을 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 일이 끝나면 멈추는 에이전트로 만듭니다.
터미널에서 내가 대화하는 상대
생각합니다 — 받은 것을 모두 읽고 다음 말이나 을 예측합니다
나머지 전부 — 입력을 만들고, 도구를 실행하고, 루프를 이어 갑니다
Claude Code·Codex····agy 는 모두 하네스입니다. 저마다 다른 모델 — Claude, , , Grok, Kimi, OpenCode 라면 거의 모든 모델 — 을 감싸지만 하는 일은 모두 같습니다. 그래서 이 페이지의 습관은 한 도구에서 다른 도구로 그대로 이어집니다.
하네스 — 세 관점실제 요청 하나가 안에서 어떻게 흘러가는지 따라가 봅니다 — "눌러도 아무 일도 없는 가입 단추를 고치고 테스트를 더해 줘". 일이 확인될 때까지 모델과 하네스가 번갈아 움직입니다.
화살표는 순서대로 갑니다. 굵은 화살표가 루프입니다 — 도구 결과는 모두 모델에게 돌아갑니다. 점선 화살표는 모델이 도구 호출 없이 글로만 답할 때만 탑니다.
1단계 · 나
요청을 입력하고 Enter 를 누릅니다. 하네스는 내 말을 사용자 메시지로 감싸 입력의 맨 끝에 둡니다.
{"type": "message", "role": "user",
"content": [{"type": "input_text",
"text": "Fix the signup button that does nothing and add a test"}]}2단계 · 하네스
모델이 내 말을 보기 전에 하네스가 필요한 것을 모읍니다 — 하네스 자신의 지침, 모델이 부를 수 있는 도구 목록, 샌드박스와 언제 승인을 받을지에 대한 안내, AGENTS.md 파일, 작업 폴더와 셸. 다음 차례부터는 지금까지의 대화 전체도 들어갑니다.
instructions base instructions for the model
tools shell · update_plan · web_search · mcp__…
input
developer <permissions instructions> sandbox · approval
user AGENTS.md (project root → cwd)
user <environment_context> cwd · shell
user "Fix the signup button …"3단계 · 모델
하네스가 입력을 모델에게 보냅니다. 모델은 둘 중 하나로만 답합니다 — 나에게 하는 말, 또는 도구 호출("이 셸 명령을 실행해 줘" 같은 작은 요청). 모델은 를 직접 만질 수 없습니다.
{"type": "function_call", "name": "shell",
"arguments": "{\"command\":\"rg -n signup src\"}",
"call_id": "call_1"}4단계 · 모델 하네스
단추를 고치려면 먼저 단추를 찾아야 하니, 모델은 읽는 도구를 부탁합니다 — rg 로 코드 찾기, 폴더 목록 보기, 파일 읽기. Claude Code 는 이 단계를 "gather (컨텍스트 모으기)"라고 부릅니다.
$ rg -n signup src
src/components/SignupButton.jsx:8: <button type="button">Sign up</button>
src/api/auth.js:21:export async function signup(email, password) {5단계 · 하네스
하네스가 권한을 확인합니다. 허용되어 있고 샌드박스 안인가요? 그러면 실행합니다. 아직 허용되지 않았나요? 그러면 먼저 나에게 묻습니다. 그런 다음 과 그 출력을 대화에 더하고 다시 모델에게 묻습니다. 이렇게 돌아가는 길이 루프이고, 요청 하나에 수십 번 돌 수도 있습니다.
{"type": "function_call_output",
"call_id": "call_1",
"output": "src/components/SignupButton.jsx:8: …"}6단계 · 모델 하네스
코드를 이해하면 모델은 수정을 부탁합니다 — 파일 일부를 바꿀 새 글입니다. 하네스가 그것을 쓰고, 나는 로 봅니다. Claude Code 는 고치기 전마다 체크포인트를 저장해 되돌릴 수 있게 합니다.
--- a/src/components/SignupButton.jsx
+++ b/src/components/SignupButton.jsx
- <button type="button">Sign up</button>
+ <button type="button" onClick={() => signup(email, password)}>
+ Sign up
+ </button>7단계 · 모델 하네스
다음으로 모델은 셸에서 테스트나 를 실행해 달라고 합니다. 폴더 밖의 것을 바꿀 수 있는 명령이 바로 승인과 샌드박스가 중요한 자리입니다.
$ npm test -- SignupButton8단계 · 모델
모델이 테스트 기록을 읽습니다. 테스트가 실패하면 다시 코드 읽기와 고치기(4·6단계)로 돌아가 테스트를 또 돌립니다 — 테스트가 통과할 때까지, 또는 막혀서 멈추고 나에게 물을 때까지.
FAIL SignupButton.test.jsx
✕ calls signup when clicked
… fix → run again …
PASS SignupButton.test.jsx
✓ calls signup when clicked9단계 · 모델 하네스
모델이 도구 호출 없이 글로 답하면 차례가 끝납니다. 하네스는 요약을 보여 주고 조작을 나에게 돌려줍니다. 좋은 보고는 무엇을 바꿨는지, 테스트 결과, 확인하지 못한 것을 말합니다.
{"type": "message", "role": "assistant",
"content": [{"type": "output_text",
"text": "Connected the button to signup() and added SignupButton.test.jsx. npm test passes."}]}차례마다 도구 호출과 그 결과가 더해지고, 목록 전체가 다시 보내집니다. — 모델이 한 번에 읽을 수 있는 최대 양 — 이 조금씩 찹니다.
Codex 에서는 이전 입력이 새 입력의 앞부분과 정확히 같아서, 가 앞서 한 계산을 다시 쓸 수 있습니다. 대화 중간에 도구·모델·샌드박스·승인 모드·작업 폴더를 바꾸면 그 앞부분이 깨져 다음 요청이 느려집니다.
대화가 너무 길어지면 하네스가 대화를 더 짧은 요약으로 바꾸고 계속합니다. Codex 는 한도를 넘으면 저절로 합니다. Claude Code 도 저절로 하고, 초점을 정해 /compact 를 실행할 수도 있습니다. 대화 초반의 규칙은 사라질 수 있으니 오래 지킬 규칙은 AGENTS.md 에 둡니다.
모델은 부탁만 합니다. 명령을 실행할지, 내 승인을 기다릴지, 막을지는 하네스가 정합니다. Codex 의 샌드박스는 자기 셸 도구에만 걸립니다 — MCP 도구는 스스로 제한을 지켜야 합니다.
| 주제 | Codex | Claude Code |
|---|---|---|
| 이름 | 에이전트 루프(agent loop) — 어시스턴트 메시지가 차례를 끝낼 때까지 과 도구 호출이 되풀이됩니다. 출처 (새 창) | 루프(agentic loop) — 컨텍스트 모으기, 행동하기, 결과 확인하기. 이 단계들은 서로 섞입니다. 출처 (새 창) |
| 대화 | 요청마다 대화 기록 전체를 다시 보내므로, 요청 하나하나가 따로 섭니다. 출처 (새 창) | 모든 메시지·도구 사용·결과가 ~/.claude/projects 아래 파일에 저장되어, 이어 하거나 갈라서 할 수 있습니다. 출처 (새 창) |
| 압축 | auto_compact_limit 를 넘으면 특별한 압축 로 저절로 합니다. 출처 (새 창) | 한도 가까이에서 저절로 합니다. 초점을 정한 /compact 로 필요한 것을 남깁니다. 출처 (새 창) |
| 안전 | 샌드박스와 승인 규칙을 모델에게 알려 주고, 셸 도구에서 지키게 합니다. 출처 (새 창) | 권한 모드(Shift+Tab)와, 파일 수정을 되돌리는 체크포인트. 출처 (새 창) |
Codex 내용은 OpenAI 의 글에서, Claude Code 내용은 Anthropic 의 문서에서 가져왔습니다. 다른 도구도 같은 루프로 돌지만 이만큼 자세히 공개하지는 않았습니다.
칸마다 확인한 곳으로 이어집니다 — 공식 페이지, 또는 2026-10-26 에 본 그 도구의 출력.
명령은 자주 바뀝니다. "확인 안 됨"은 공식 페이지나 --help 에서 찾지 못했다는 뜻이지, 없다는 뜻이 아닙니다.
AGENTS.md 는 프로젝트 안의 평범한 파일입니다. 에이전트가 내 첫마디보다 먼저 읽으므로, 규칙을 되풀이해 말할 필요가 없습니다.
# AGENTS.md
## 실행
- npm install 을 한 뒤 npm run dev
## 테스트
- 끝내기 전에 npm test 를 실행합니다. 모든 테스트가 통과해야 합니다.
## 스타일
- React 함수 컴포넌트, 들여쓰기 2칸.
## 건드리지 않기
- .env, 데이터베이스 폴더, package-lock.json
## 보고
- 바꾼 파일, 테스트 결과, 확인하지 않은 것을 적습니다.자기 파일은 CLAUDE.md 입니다. 그 폴더나 위 폴더에 CLAUDE.md 가 없을 때만 AGENTS.md 를 읽습니다. 둘 다 쓰려면 CLAUDE.md 에 @AGENTS.md 를 넣습니다.
출처 (새 창)프로젝트 맨 위 폴더부터 지금 폴더까지 차례로 이어 붙이고, 가까운 파일이 이깁니다. 파일은 ~/.codex/AGENTS.md. 기본 크기 한도는 32 .
출처 (새 창)프로젝트의 AGENTS.md 와 ~/.config/opencode/AGENTS.md. AGENTS.md 가 없으면 CLAUDE.md 를 대신 읽습니다.
출처 (새 창)맨 위부터 작업하는 폴더까지 모든 폴더의 AGENTS.md(와 CLAUDE.md). 더 깊은 폴더의 파일이 이깁니다.
출처 (새 창)프로젝트의 AGENTS.md 또는 .kimi-code/AGENTS.md, 그리고 모든 프로젝트에 쓰이는 ~/.kimi-code/AGENTS.md.
출처 (새 창)어느 폴더든 AGENTS.md 와 GEMINI.md, 그리고 .agents/rules. 전역 규칙은 ~/.gemini 에 있습니다. 찾은 규칙은 모두 합쳐집니다.
출처 (새 창)
보통 요청은 모델이 도구 호출을 멈추는 순간 끝납니다. 은 대신 결승선을 정합니다 — 에이전트는 조건이 채워질 때까지 차례를 거듭하며 계속 일합니다.
/goal 모든 테스트가 통과하고 가입 단추가 signup() 을 부른다. 데이터베이스는 바꾸지 않는다.
완료 조건을 정합니다. Claude 는 조건이 채워지거나, 불가능하다고 판단하거나, 오류로 멈출 때까지 계속 일합니다. -p 와도 함께 쓸 수 있습니다.
출처 (새 창)큰 작업이 도는 동안 Codex 가 계속 지켜보는 목표입니다(goals 기능, 기본으로 켜짐).
출처 (새 창)아직 기본 /goal 이 없습니다 — 대신 사용자 지정 명령을 씁니다.
출처 (새 창)목표와 선택 사항인 --budget 을 주는 /goal, 그리고 status·pause·resume·clear.
출처 (새 창)스스로 움직이는 목표를 시작하고, status·pause·resume·cancel 등을 씁니다.
출처 (새 창)에이전트가 멈추려 하면 가 멈춤을 막고, 자기 작업을 확인한 뒤 계속하라고 합니다.
출처 (새 창)
나쁜 결과는 대부분 에이전트가 짐작할 수 없는 것을 빠뜨린 요청에서 나옵니다. 누가·무엇을·언제·어디서·왜·어떻게 — 여섯 질문이 그런 빈틈을 대부분 잡아 줍니다.
“단추가 고장 났어. 고쳐 줘.”
어느 단추인가요? 어떻게 고장 났나요? 고쳐진 것을 어떻게 알까요? 에이전트가 짐작해야 하고, 엉뚱한 파일을 바꿀 수도 있습니다.
육하원칙이 좋은 결과를 보장하지는 않지만 대부분의 경우를 덮어 줍니다. 에이전트가 그래도 무언가를 물어 온다면, 빠진 조각은 대개 여섯 가운데 하나입니다.
AI 과정 — 프롬프트 엔지니어링일을 나눕니다. AGENTS.md 에는 모든 요청에 필요한 것을, 에는 이번 요청에만 필요한 것을 담습니다.
테스트 방법, 코딩 스타일, 건드리면 안 되는 것, 보고 방법
이번 요청 하나의 누가·무엇을·언제·어디서·왜·어떻게
에이전트는 둘 다 읽습니다
메시지마다 "테스트 돌리고, 데이터베이스는 건드리지 마"라고 쓰지 않아도 됩니다.
Claude Code 에서 Codex 나 Kimi 로 옮겨도 규칙이 따라옵니다.
파일이 에 있으니, 모든 사람과 모든 에이전트가 같은 규칙을 따릅니다.
에이전트가 같은 실수를 되풀이하면 다시 설명하는 대신 AGENTS.md 에 한 줄을 더합니다.
같은 동작이 거의 모든 도구에서 통합니다. 예외는 비교표에 있습니다.
cd my-project
claude · codex · opencode · grok · kimi · agy
/init
Claude Code 는 CLAUDE.md 를 씁니다. Grok·agy 는 확인 안 됨.
/plan
OpenCode — Tab 을 눌러 Plan 에이전트로.
/model
OpenCode — /models.
/compact
/goal
OpenCode 에는 없습니다.
claude -c · opencode -c · grok -c · kimi -c · agy -c
codex resume --last
claude -p · grok -p · kimi -p · agy -p
codex exec · opencode run
claude mcp · codex mcp · opencode mcp · grok mcp · agy mcp
Kimi — 대화 안에서 /mcp.
2026-10-26 에 공식 문서와 설치된 CLI(--help)로 확인했습니다. 명령은 바뀌므로 공식 문서도 읽어 보세요.
같은 도 여러 모양으로 쓸 수 있습니다. 이 페이지는 그중 가장 많이 쓰는 세 모양 — (터미널), 데스크톱 앱, VS Code 확장 — 을 다룹니다. 이 셋만 있는 것은 아닙니다. 도구에 따라 JetBrains 같은 다른 편집기, 웹 브라우저, 휴대폰 앱, Slack·GitHub 안에서도 쓰고, 로 내 프로그램에 넣어 쓸 수도 있습니다. 먼저 나에게 맞는 모양을 고르고, 아래의 공통 네 걸음대로 설치한 뒤 도구마다 다른 명령·받는 곳·확장 ID 만 바꾸면 됩니다.
고르는 기준은 OpenAI Codex 문서의 비교를 따랐습니다 — CLI (새 창) · 데스크톱 앱 (새 창) · VS Code 확장 (새 창)
CLI 는 터미널에서 명령으로 쓰는 모양입니다. 설치 명령 한 줄이면 끝나고, 모든 도구가 같은 네 걸음을 밟습니다. 에 맞는 줄 하나만 고르세요.
터미널을 엽니다 — · 는 터미널, 는 PowerShell 입니다.
아래에서 내 컴퓨터에 맞는 설치 명령 한 줄을 복사해 붙여 넣고 Enter 를 누릅니다. Homebrew 나 을 쓰고 있으면 그 줄을 써도 됩니다.
터미널을 새로 열고 아래 카드의 '설치 확인' 명령으로 판()이 나오는지 봅니다.
프로젝트 폴더로 옮겨(cd) 카드의 '시작' 명령을 입력합니다. 처음에는 가 열려 로그인하거나 를 넣습니다.
macOS · Linux
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Windows (PowerShell)
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
Homebrew
brew install --cask claude-code
npm
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
macOS · Linux
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
Homebrew
brew install --cask codex
npm
npm install -g @openai/codex
macOS · Linux
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
Homebrew
brew install anomalyco/tap/opencode-v2
npm
npm install -g @opencode/cli
macOS · Linux
curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash
Windows (PowerShell)
irm https://x.ai/cli/install.ps1 | iex
macOS · Linux
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash
Windows (PowerShell)
irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex
npm
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code
macOS · Linux
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
Windows (PowerShell)
irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex
… | bash 와 irm … | iex 는 인터넷의 스크립트를 내 컴퓨터에서 바로 실행합니다. 여기 적은 공식 주소만 쓰고, 다른 곳에서 본 비슷한 명령은 실행하지 마세요.
데스크톱 앱은 창과 단추로 쓰는 모양입니다. 터미널 없이 받아서 설치하고, 여러 일을 화면에서 정리합니다. 모든 도구에 공식 데스크톱 앱이 있는 것은 아닙니다.
공식 사이트에서 내 (macOS·Windows·Linux)에 맞는 앱을 받아 설치합니다.
앱을 열고 그 회사 계정으로 로그인합니다.
작업할 프로젝트 폴더를 엽니다. 새 프로젝트를 만들어도 됩니다.
할 일을 적어 맡기고, 대화·결과·바뀐 파일을 화면에서 확인합니다. 여러 일을 나란히 맡길 수도 있습니다.
Claude Desktop — Code
의 Code 탭에서 를 씁니다. CLI 를 따로 설치하지 않아도 되고, 유료 요금제가 필요합니다.
받기 (새 창) 공식 설치 안내 (새 창)Codex app
macOS(Apple Silicon)와 Windows(Microsoft Store)용이 있습니다. CLI 를 설치했다면 codex app 으로도 엽니다.
받기 (새 창) 공식 설치 안내 (새 창)OpenCode Desktop
받기 (새 창) 공식 설치 안내 (새 창)공식 데스크톱 앱 안내를 찾지 못했습니다.
CLI 로 설치하기공식 데스크톱 앱 안내를 찾지 못했습니다.
CLI 로 설치하기Google Antigravity
는 앱 자체가 코드 편집기()입니다 — macOS 12 이상, Windows 10·11, Linux 에서 씁니다.
받기 (새 창) 공식 설치 안내 (새 창)VS Code 확장은 코드 편집기 안에 패널을 붙이는 모양입니다. 확장 마켓에서 설치하고, 고른 코드를 바로 물어봅니다.
VS Code 에서 확장 보기를 엽니다 — +Shift+X(macOS 는 Cmd+Shift+X).
아래의 확장 이름이나 를 검색해 [Install]을 누릅니다. 터미널에서 code --install-extension 명령으로 설치해도 됩니다.
사이드바나 편집기 위에 생긴 아이콘으로 에이전트 패널을 열고 로그인합니다.
코드를 골라 설명·수정·테스트를 부탁하고, 바뀐 내용을 소스 옆에서 확인한 뒤 받아들입니다.
Claude Code for VS Code
확장 ID anthropic.claude-code
code --install-extension anthropic.claude-code
Codex – OpenAI’s coding agent
확장 ID openai.chatgpt
code --install-extension openai.chatgpt
opencode
확장 ID sst-dev.opencode
code --install-extension sst-dev.opencode
공식 VS Code 확장 안내를 찾지 못했습니다.
CLI 로 설치하기Kimi Code
확장 ID moonshot-ai.kimi-code
code --install-extension moonshot-ai.kimi-code
Google Antigravity
확장 ID Google.google-antigravity
code --install-extension Google.google-antigravity
터미널에서 code 명령이 없다고 나오면 VS Code 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P · Cmd+Shift+P)에서 "Shell Command: Install 'code' command in PATH" 를 실행하세요.
CLI·데스크톱 앱·VS Code 확장은 겉모습만 다르고, 안에서는 같은 에이전트가 같은 고리를 돕니다. 그래서 툴 공통 특징 탭의 AGENTS.md·승인··육하원칙 를 대부분 그대로 씁니다. 명령·주소는 2026-10-26 에 공식 문서로 확인했으니, 바뀌었으면 공식 안내를 따르세요.
툴 공통 특징 보기Anthropic 과 OpenAI 는 각자 자기 코딩 툴의 모범 사례를 내놓습니다. 둘을 나란히 놓으면 거의 같은 말을 합니다 — 강한 모델을 High 수준으로 고르고, 가 스스로 확인할 방법을 주고, 오래 쓸 규칙은 파일에 두고, 를 깨끗하게 지키라는 것입니다. 이 탭은 두 안내를 하나로 합쳤습니다(2026-10-26 확인).
두 모두 과 생각하는 정도(effort)를 고를 수 있습니다. 강한 모델을 높은 수준으로 쓰면 어려운 일을 더 잘하지만 느리고 사용량을 더 씁니다. 개발에는 아래 두 설정으로 시작하세요.
Opus 5.5생각 수준 High
lowmediumhigh — 추천xhighmaxopus 는 최신 Opus( 에서는 Opus 5.5)입니다. 기본 생각 수준이 medium 이므로 high 로 직접 올리세요. 매일 하는 은 sonnet, 간단한 일은 haiku 가 맞고, fable(Fable 5.1)은 가장 어렵고 오래 걸리는 일용으로 직접 골라야 합니다.
{
"model": "opus",
"effortLevel": "high"
}claude --model opus --effort high/model · /effortGPT-6.1 Sol생각 수준 High
lowmediumhigh — 추천xhighmaxultragpt-6.1-sol 은 계정에서 쓸 수 있으면 Astra 에 가까운 결과를 더 적은 비용으로 냅니다. gpt-6-astra 는 처음부터 끝까지 가장 어려운 일, gpt-6-luna 는 범위가 좁고 되풀이되는 일용입니다. 의 low 는 앱에서 Light 라고 부르고, ultra 는 로 나눠 동시에 일합니다.
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "high"codex -m gpt-6.1-sol/model작고 되풀이되는 일(이름 바꾸기·오타·로그 한 줄)은 낮은 수준이나 가벼운 모델이 더 빠르고 쌉니다. 길고 어려운 여러 단계 일에만 xhigh·max 로 올리거나 fable·gpt-6-astra 를 고르고, 끝나면 High 로 돌아오세요.
두 공식 안내에 함께 나오는 습관 여섯입니다. 카드마다 와 에서 하는 법을 적었습니다.
목표, 맥락(파일·문서·오류 원문 — 파일은 @ 로 붙이기), 제약, 을 말합니다. 따라 할 기존 코드를 가리키세요. 조사는 범위를 좁혀야 에이전트가 파일 수백 개를 읽지 않습니다.
@file · cat error.log | claude -p "…"@file파일 여러 개를 고치거나 잘 모르는 코드라면 계획 모드로 바꿔 읽고 계획하고, 계획을 고친 뒤 만듭니다. 큰 기능은 에이전트가 나를 인터뷰해 명세를 쓰게 합니다. 바꿀 것을 한 문장으로 말할 수 있으면 계획은 건너뜁니다.
Shift+Tab · claude --permission-mode plan/plan · Shift+Tab통과·실패가 나오는 것을 주세요 — 테스트··비교할 . 그리고 증거를 보여 달라고 합니다. 일이 끝났다고 하기 전에 새 검토자가 바뀐 내용()을 읽게 합니다.
/code-review/review되풀이하는 규칙은 AGENTS.md 나 CLAUDE.md 에 — 짧게, 빌드·테스트 명령과 함께. 가끔만 필요한 지식은 로, 바깥 정보는 로, 반드시 해야 하는 단계는 훅으로 만듭니다.
CLAUDE.md · .claude/skills · claude mcp addAGENTS.md · .agents/skills · codex mcp add일 하나에 대화 하나를 쓰고, 관련 없는 일 사이에는 비우고, 긴 대화는 요약합니다. 두 번 고쳐도 안 되면 더 나은 부탁으로 새로 시작하세요 — 실패한 시도가 가득한 긴 세션보다 깨끗한 세션이 낫습니다.
/clear · /compact · /btw · /rewind/new · /compact · /fork대화 화면 없이 스크립트· 에서 돌리고, 동시에 하는 일마다 를 따로 주고, 한 단계씩 지켜보는 대신 그동안 내 일을 합니다. 반복 작업 예약은 손으로 해서 늘 잘 될 때에만 겁니다.
claude -p · git worktreecodex exec · git worktreeGoal: Remove an item from the cart when its quantity becomes 0.
Context: @src/cart.ts @tests/cart.test.ts — the total is NaN today.
Constraints: Keep the public API. No new packages.
Done when: a new test covers quantity 0 and the tests pass.
Show me the test output as evidence.목표 · 맥락 · 제약 · 끝나는 기준, 그리고 보고 싶은 증거. 파일과 목표만 내 것으로 바꾸세요.
Claude Code 안내는 실패 패턴 다섯, Codex 안내는 실수 여덟을 꼽습니다. 같은 뜻끼리 합치면 열 가지입니다. 칩은 어느 공식 목록에 있는지 알려 줍니다.
관련 없는 일을 한 대화에 섞거나 프로젝트 전체를 대화 하나로 하기 — 컨텍스트가 잡음으로 찹니다.
Claude CodeCodex CLI
고치기: 분명한 결과 하나에 대화 하나. 관련 없는 일 사이에는 비우거나 새 대화를 엽니다.
습관 5 — 컨텍스트를 깨끗하게같은 것을 고치고 또 고치기 — 실패한 시도가 컨텍스트를 채웁니다.
Claude Code
고치기: 두 번 고쳐도 안 되면, 배운 것을 담은 더 나은 첫 부탁으로 새로 시작합니다.
습관 5 — 컨텍스트를 깨끗하게오래 쓸 규칙을 부탁마다 잔뜩 넣거나, 규칙 파일이 너무 길어 중요한 규칙이 묻히기.
Claude CodeCodex CLI
고치기: 오래 쓸 규칙은 AGENTS.md·CLAUDE.md 로 옮기고 짧게 둡니다. 에이전트가 이미 잘하는 것은 지우거나 훅으로 바꿉니다.
습관 4 — 오래 쓸 규칙은 파일에확인할 수 없는 결과를 믿기 — 빌드·테스트 명령을 알려 주지 않아, 그럴듯하지만 예외 상황을 놓친 코드.
Claude CodeCodex CLI
고치기: 늘 확인 방법(테스트·스크립트·스크린샷)을 주고 빌드·테스트 명령을 적어 둡니다. 확인할 수 없으면 내보내지 않습니다.
습관 3 — 스스로 확인하게범위 없이 "조사해"라고 하기 — 파일 수백 개를 읽어 컨텍스트가 찹니다.
Claude Code
고치기: 부탁에서 범위를 좁히거나 조사를 서브에이전트에게 맡깁니다.
습관 1 — 네 가지를 담아 부탁하기복잡한 여러 단계 일에서 계획 건너뛰기.
Codex CLI
고치기: 계획 모드로 시작해 코드를 바꾸기 전에 계획부터 맞춥니다.
습관 2 — 어려운 일은 먼저 계획작업 방식을 이해하기 전에 에이전트에게 컴퓨터 전체 주기.
Codex CLI
고치기: 기본 권한으로 시작하고 꼭 필요할 때만 넓힙니다.
습관 4 — 오래 쓸 규칙은 파일에같은 파일에서 여러 작업을 동시에 돌리기.
Codex CLI
고치기: 동시에 하는 일마다 Git worktree 를 따로 줍니다.
습관 6 — 넓혀 쓰고 동시에 일하기손으로 해서 늘 잘 되기 전에 반복 작업 예약하기.
Codex CLI
고치기: 늘 잘 될 때까지 손으로 돌린 뒤 예약합니다.
습관 6 — 넓혀 쓰고 동시에 일하기동시에 일하지 않고 에이전트를 한 단계씩 지켜보기만 하기.
Codex CLI
고치기: 끝나는 기준을 분명히 해서 맡기고, 그동안 내 일을 합니다.
습관 6 — 넓혀 쓰고 동시에 일하기2026-10-26 에 공식 문서로 확인했습니다. 추천 모델은 2026년 11월 기준 SONUB 의 선택입니다. 모델은 자주 바뀌니 모델 문서도 함께 보세요.
부탁할 때마다 대화 전체를 모델에 다시 보내므로, 가 클수록 요금제 한도가 빨리 줄어듭니다. 이 탭은 사용량을 읽는 법, 한도가 다시 차는 때, 컨텍스트를 채우는 것, 그리고 1M 대신 약 400k 에서 하는 법을 보여 줍니다. 명령과 설정은 2026-10-26 에 공식 문서로 확인했습니다.
구독은 메시지를 하나씩 세지 않고, 시간 창마다 다시 차는 사용량을 줍니다. 한도에 닿은 뒤가 아니라 긴 일을 시작하기 전에 숫자를 봅니다.
보는 명령/usage/context
/usage 는 요금제 사용량 막대와, 최근 하루·한 주 동안 무엇이 썼는지(·· 서버)를 보여 줍니다. /context 는 지금 컨텍스트가 얼마나 찼는지 보여 줍니다.
다시 차는 때 5시간마다 주마다
5시간 단위로 굴러가는 창과 주간 창이 있습니다. 한도에 닿으면 “resets 3:45pm” 처럼 다시 차는 시각이 나옵니다.
출처 (새 창)보는 명령/status/usage weekly
/status 는 모델, 이 세션의 토큰 사용량, 남은 한도를 보여 주고, /usage daily·/usage weekly 는 토큰 사용 내역을 보여 줍니다. 리셋 시각은 사용량 대시보드(chatgpt.com/codex/settings/usage)에 나옵니다.
다시 차는 때 5시간마다 주마다
Plus·Business 는 5시간 창이 있고(Pro 는 지금 5시간 한도가 없음), 주간 한도가 더 있을 수 있습니다.
출처 (새 창)보는 명령opencode stats --days 7 --models
opencode stats 가 날짜별·모델별 토큰과 비용을 보여 줍니다.
다시 차는 때 5시간마다 주마다 달마다
OpenCode Go 는 한 달 한도를 나눠 씁니다 — 5시간에 최대 20%, 한 주에 50%, 한 달에 100%.
출처 (새 창)보는 명령/usage/context
/usage 는 크레딧 사용량을, /context 는 컨텍스트를 얼마나 썼는지 보여 줍니다.
다시 차는 때 공식 문서에 없음
공식 문서에 한도가 언제 다시 차는지 나오지 않습니다.
출처 (새 창)보는 명령/usage
/usage 가 토큰 사용량, 컨텍스트가 찬 정도, 할당량을 보여 줍니다.
다시 차는 때 5시간마다 주마다 달마다
사용량 API 가 5시간·7일·한 달 창과 각각의 리셋 시각을 알려 줍니다.
출처 (새 창)보는 명령/usage/context
/usage(또는 /quota)는 모델마다 남은 요청·토큰을, /context 는 컨텍스트를 무엇이 채웠는지 보여 줍니다.
다시 차는 때 5시간마다 주마다
Google AI Pro 는 주간 한도에 닿을 때까지 5시간마다 다시 차고, Pro·Ultra 가 아니면 주마다 다시 찹니다.
출처 (새 창)추가 사용량을 사기 전에 이미 무료로 있는 것부터 씁니다.
Codex — /usage 를 열고, 받아 둔 리셋(earned reset)이 있으면 씁니다. 크레딧을 사지 않고 사용 한도를 다시 채웁니다.
/usage
Claude Code — 한도 때문에 일이 멈추면 세션을 닫지 않고 둡니다. 리셋 뒤 스스로 이어서 일합니다(기본으로 켜짐, /rate-limit-options 나 autoContinueAtUsageLimit 설정으로 고름).
/rate-limit-options · autoContinueAtUsageLimit
컨텍스트는 두 몫입니다. 기본 컨텍스트는 아무것도 입력하기 전에 실려서 모든 부탁과 함께 갑니다. 대화는 그 위에 쌓이고, 부탁·파일 읽기·명령 출력마다 늘어납니다.
6% 이하로 둡니다(SONUB 기준). 새 대화를 열고 아무것도 묻기 전에 /context(·agy)나 /status()를 봅니다.
답 하나, 가 읽은 파일 하나, 명령 출력 하나가 모두 더해집니다. 압축하거나 비우기 전에는 아무것도 빠지지 않습니다.
기본 컨텍스트가 6% 를 넘으면 — 쓰지 않는 MCP 서버를 끄고, 쓰지 않는 스킬·플러그인을 지우고, CLAUDE.md·AGENTS.md 에는 모든 부탁에 필요한 규칙만 남깁니다.
압축(compact)은 오래된 대화를 요약 하나로 바꿔 세션이 계속 가게 합니다. 자세한 내용은 사라지고, 요약하는 요청도 대화 전체를 읽습니다.
컨텍스트가 정한 선에 닿으면 툴이 스스로 압축합니다. 그 선은 4단계의 설정으로 정합니다.
일이 한 단락 끝났을 때 압축하고, 남길 것을 말해 줍니다. 예: /compact Focus on the failing test and the files we changed.
다음 일이 관계없으면 새 대화를 엽니다(, /new). 비용이 들지 않고 옛것을 모두 비웁니다.
| 툴 | 수동 압축 | 새로 시작 | 자동 — 설정 | 기본 동작 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | /compact |
/clear |
autoCompactEnabled · autoCompactWindow |
기본으로 켜져 있습니다. 1M 모델은 창을 정하지 않으면 약 967K 에서 압축합니다. |
| Codex CLI | /compact |
/new |
model_auto_compact_token_limit |
model_auto_compact_token_limit 에서 압축합니다. 정하지 않으면 모델 기본값입니다. |
| OpenCode | opencode api post /api/session/<id>/compact |
— | compaction.auto · compaction.buffer |
기본으로 켜져 있습니다. 한도의 15%(최소 16k)를 비워 두고, 최근 약 15,000 토큰을 요약 옆에 남깁니다. |
| Grok Build | /compact |
— | auto_compact_threshold_percent |
기본으로 컨텍스트 창의 85% 에서 압축합니다. |
| Kimi Code | /compact |
— | loop_control.reserved_context_size |
남은 자리가 loop_control.reserved_context_size 보다 작아지면 압축합니다. |
| Antigravity CLI | 문서에 없음 | — | 문서에 없음 | 오래된 대화를 체크포인트 요약으로 스스로 압축합니다. 문서에 명령이나 설정은 없습니다. |
요즘 모델은 1M 토큰을 담을 수 있지만 다 채울 필요는 없습니다. 툴이 약 400k 에서 압축하면 부탁마다 싣는 양이 줄어 같은 요금제를 더 오래 씁니다.
두 공식 문서 모두 사용량을 컨텍스트 크기와 잇습니다. Claude Code: 토큰 비용은 컨텍스트 크기에 비례하고, 부탁마다 대화 전체를 보냅니다. Codex: 컨텍스트를 많이 들고 가는 긴 세션은 메시지마다 훨씬 많이 씁니다. 900K 근처의 부탁은 450K 근처의 부탁보다 약 두 배를 싣습니다. 구독이면 이렇게 해서 인공지능을 약 2배 더 쓸 수 있다고 합니다 — 많이 알려진 말이지 공식 수치는 아닙니다.
{
"autoCompactWindow": 444000
}모든 모델에서 컨텍스트가 444,000 토큰에 이르면 압축합니다(쓸 수 있는 범위 100k~1M). /autocompact 로 모델마다 저장한 값이 먼저이니, 새 대화에서 /context 로 확인합니다.
/autocompact 444k · claude --autocompact 444k/contextmodel_context_window = 500000
model_auto_compact_token_limit = 475000model_context_window 는 창을 500,000 토큰으로 알려 주고, model_auto_compact_token_limit 은 그 95% 인 475,000 에서 압축합니다. 새 대화에서 /status 로 확인합니다.
/statuscompaction.buffer 는 모델 한도 아래에 비워 두는 자리입니다 — 1M 모델이면 600000 일 때 약 400k 에서 압축을 시작합니다.
{
"compaction": { "buffer": 600000 }
}auto_compact_threshold_percent 는 압축을 시작하는 창의 퍼센트입니다 — 1M 창이면 40 이 약 400k 입니다.
[session]
auto_compact_threshold_percent = 40기본 창이 256K(KIMI_MODEL_MAX_CONTEXT_SIZE 262144)라 이미 400k 보다 작습니다 — 바꿀 것이 없습니다.
문서에 창이나 압축 시점을 정하는 설정이 없습니다 — 스스로 압축합니다.
약 400k·6% 는 SONUB 이 정한 기준이며 공식 권장값이 아닙니다 — 공식 문서는 설정 방법만 설명합니다.
명령·설정·기본값은 2026-10-26 에 이 공식 문서들로 확인했습니다.
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