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ccusage: 클로드 코드 토큰 사용량과 비용을 한눈에

ccusage: 클로드 코드 토큰 사용량과 비용을 한눈에

클로드 코드를 쓰다 보면 어느 순간 궁금해지는 게 있어요. 이번 달에 토큰을 얼마나 썼지? 비용은 얼마쯤 나왔을까? 세션 중에 /cost로 현재 비용을 확인할 수는 있는데, 지난주 월요일에 얼마를 썼는지나 프로젝트별 비용 분포는 알기 어렵죠. ccusage는 이 질문들에 답해주는 CLI 도구예요. 클로드 코드가 로컬에 남기는 세션 로그 파일을 분석해서 일별, 월별, 세션별 토큰 사용량과 비용을 테이블 형태로 보여줘요. 설치할 필요도 없이 npx 한 줄이면 바로 실행할 수 있어서 진입 장벽이 거의 없어요. 바로 실행해보기 ccusag

1Password CLI(op) 사용법: 터미널에서 비밀번호와 시크릿 관리하기

1Password CLI(op) 사용법: 터미널에서 비밀번호와 시크릿 관리하기

개발하다 보면 API 키, 데이터베이스 비밀번호, 토큰 같은 시크릿(secret)을 다룰 일이 정말 많죠. .env 파일에 평문으로 저장하자니 불안하고, 팀원이랑 공유하려고 슬랙으로 보내자니 그것도 영 찝찝합니다 😅 1Password는 이미 많은 개발자가 비밀번호 관리 도구로 사용하고 있는데요. 사실 1Password에는 op라는 공식 CLI 도구가 있어서 터미널에서도 1Password 볼트에 저장된 시크릿을 자유롭게 다룰 수 있습니다. 환경 변수에 시크릿을 주입하거나, 스크립트에서 비밀번호를 안전하게 참조하거나, SSH 키 관리

TanStack Start: 타입 안전한 풀스택 React 프레임워크

TanStack Start: 타입 안전한 풀스택 React 프레임워크

React로 풀스택 앱을 만들 때 어떤 프레임워크를 쓰시나요? 아마 Next.js를 먼저 떠올리실 텐데요. Next.js가 사실상 표준처럼 자리 잡긴 했지만 쓰다 보면 아쉬운 점도 있습니다. 타입 안전성이 중간중간 끊긴다거나, 캐싱 동작이 예상과 다르게 돌아간다거나, 배포할 때 특정 플랫폼에 묶이는 느낌이 든다거나요. 그런 분들에게 TanStack Start가 반가울 겁니다. TanStack Query와 TanStack Table로 유명한 TanStack 생태계에서 나온 풀스택 React 프레임워크인데요. "엔드투엔드 타입 안전성"

Zerobrew: Homebrew보다 최대 20배 빠른 패키지 매니저

Zerobrew: Homebrew보다 최대 20배 빠른 패키지 매니저

Homebrew를 쓰면서 느린 속도 때문에 답답했던 적 있으신가요? brew install 하나 실행했을 뿐인데 몇십 초씩 걸리고, brew update는 아예 커피 한 잔 타올 시간을 주기도 하죠. Homebrew는 macOS 개발 환경의 사실상 표준이지만 Ruby로 작성된 태생적 한계 때문에 성능은 늘 아쉬웠습니다. Zerobrew는 바로 이 문제를 풀려고 나온 프로젝트입니다. Rust로 작성했고 Homebrew의 패키지 생태계를 그대로 쓰면서도 설치 속도를 5배에서 최대 20배까지 끌어올렸는데요. Python 생태계에서 pip

AI를 위한 CLI 설계: 에이전트가 쓰기 좋은 커맨드라인 도구 만들기

AI를 위한 CLI 설계: 에이전트가 쓰기 좋은 커맨드라인 도구 만들기

요즘 개발하다 보면 CLI 도구를 직접 타이핑하기보다 AI 에이전트한테 시키는 일이 부쩍 늘었습니다. 클로드 코드나 Cursor 같은 코딩 에이전트가 터미널에서 git, npm, docker, grep 같은 명령어를 알아서 실행해주니까요. 근데 가만 생각해보면 우리가 쓰는 CLI 도구 대부분은 사람이 직접 타이핑하는 걸 전제로 만들어졌어요. --help 플래그로 사용법을 찾아보고, 탭 완성으로 옵션을 탐색하고, 에러 메시지를 읽고 다시 시도하는 거죠. AI 에이전트는 이렇게 도구를 쓰지 않습니다. 문서를 읽어 이해한 뒤 명령어를 한

Claude Dispatch: 폰 하나로 내 컴퓨터에 일 시키기

Claude Dispatch: 폰 하나로 내 컴퓨터에 일 시키기

외출했는데 갑자기 "아, 그 파일 정리해놔야 했는데" 싶을 때 있잖아요. 아니면 회의 준비 자료를 미리 만들어놓고 싶은데 컴퓨터 앞에 갈 시간이 없을 때요. 이럴 때 폰으로 메시지 하나 보내면 내 데스크톱에서 Claude가 알아서 처리해주면 얼마나 좋을까요? Anthropic이 2026년 3월에 내놓은 Dispatch가 딱 이걸 해줍니다. Claude 모바일 앱에서 메시지를 보내면 내 컴퓨터에서 돌아가는 Claude가 파일을 열고 앱을 조작한 뒤 결과를 정리해서 폰으로 알려주는 거예요. 어떻게 동작하고 어떻게 쓰는 건지 하나씩 살펴

browser-use: AI 에이전트가 웹 브라우저를 자유자재로 다루는 시대

browser-use: AI 에이전트가 웹 브라우저를 자유자재로 다루는 시대

웹 브라우저 자동화라고 하면 보통 Playwright나 Selenium으로 셀렉터를 하나하나 잡아가며 스크립트를 짜는 모습이 떠오릅니다. 버튼 위치가 바뀌면 셀렉터도 고쳐야 하고, 페이지마다 로딩 타이밍이 달라서 wait_for 코드를 여기저기 넣어야 하죠. 이런 작업이 번거로워서 "AI한테 그냥 시키면 안 되나?"라고 한 번쯤 생각해보신 적 있을 겁니다. browser-use는 바로 그 발상에서 출발한 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 자연어로 "해커뉴스에서 오늘의 인기 글 5개를 찾아줘"라고 지시하면 LLM이 직접 브라우저

Vite+로 웹 개발 도구 통합하기

Vite+로 웹 개발 도구 통합하기

웹 프론트엔드 프로젝트 하나를 제대로 셋업하려면 도구가 정말 많이 필요하죠. 번들러는 Vite, 테스트 러너는 Vitest, 린터는 ESLint, 포맷터는 Prettier... 거기에 Node.js 버전 관리자랑 패키지 매니저까지 더하면 package.json의 devDependencies가 금세 길어지고 설정 파일도 여기저기 흩어집니다. 2026년 3월, Vite의 창시자 Evan You가 이끄는 VoidZero가 이 문제에 대한 답을 내놓았는데요. Vite+ — Vite, Vitest, Oxlint, Oxfmt, Rolldown

Superpowers: 클로드 코드에 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 심다

Superpowers: 클로드 코드에 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 심다

클로드 코드에게 "이 기능 만들어줘"라고 하면 곧바로 코드를 쓰기 시작합니다. 빠르긴 한데, 가끔 불안할 때가 있어요. 테스트는 나중에 추가하려나? 설계는 괜찮은 건가? 파일이 너무 커지는 거 아닌가? 사람이 개발할 때는 자연스럽게 거치는 고민들인데, AI한테는 명시적으로 시키지 않으면 넘어가 버리는 부분이죠. Superpowers는 이런 고민을 플러그인 하나로 해결하려는 시도입니다. Jesse Vincent가 만든 이 클로드 코드 플러그인은 TDD, 체계적 디버깅, 브레인스토밍 같은 소프트웨어 엔지니어링 방법론을 Claude의 워

AWS Bedrock으로 AI 모델 사용하기

AWS Bedrock으로 AI 모델 사용하기

요즘 AI 기능을 서비스에 통합하려는 기업이 정말 많죠. 그런데 OpenAI나 Anthropic 같은 AI 제공업체의 API를 직접 쓰려면 각 업체마다 별도로 계정을 만들고 API 키를 관리해야 하고 비용 청구도 따로 받게 됩니다. 이미 AWS 인프라를 쓰고 있는 조직이라면 이게 꽤 번거로운 일이에요. AWS Bedrock은 이런 고민을 해결해주는 서비스입니다. 여러 AI 회사의 파운데이션 모델(Foundation Model)을 AWS 환경 안에서 통합된 API로 호출할 수 있게 해주거든요. 기존에 사용하던 IAM 권한 체계와 AW

Oxc로 자바스크립트 린팅과 포맷팅을 압도적으로 빠르게

Oxc로 자바스크립트 린팅과 포맷팅을 압도적으로 빠르게

자바스크립트 프로젝트를 하나 세팅하려면 설치해야 할 도구가 한두 개가 아닙니다. 코드 린팅에는 ESLint, 포맷팅에는 Prettier, 트랜스파일링에는 Babel이나 SWC, 번들링에는 Webpack이나 Vite... 각각 다른 팀이 다른 언어로 만든 도구들을 조합해서 쓰다 보니 설정 파일만 여러 개, 플러그인 간 버전 충돌에 빌드 속도는 답답하고. 😩 이 파편화된 자바스크립트 도구 생태계를 하나로 통합하겠다는 프로젝트가 있는데요, 바로 Oxc입니다. 이번 포스팅에서는 Oxc가 무엇이고, 어떤 도구들로 구성되어 있으며, 실제 프

클로드 코드 상태줄: 터미널 하단을 나만의 대시보드로

클로드 코드 상태줄: 터미널 하단을 나만의 대시보드로

클로드 코드로 긴 작업을 하다 보면 궁금한 게 생깁니다. 컨텍스트 윈도우를 얼마나 쓴 거지? 비용은 지금 얼마쯤 됐지? 매번 /cost나 /model을 쳐서 확인할 수 있긴 한데 작업 흐름이 끊기죠. 상태줄(statusline)은 이런 정보를 터미널 하단에 항상 띄워주는 기능입니다. 셸 스크립트 하나로 컨텍스트 사용량이나 비용, Git 브랜치 같은 걸 실시간 대시보드처럼 꾸밀 수 있어요. 한번 설정해두면 작업 흐름을 끊지 않고 세션 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 상태줄이 뭔가요? 상태줄은 클로드 코드 화면 맨 아래에 붙는 커스

스펙 주도 개발: 바이브 코딩을 넘어 AI 에이전트와 일하는 법

스펙 주도 개발: 바이브 코딩을 넘어 AI 에이전트와 일하는 법

"장바구니 기능 만들어줘." 코딩 에이전트에게 이렇게 요청하면 뭔가 그럴듯한 코드가 나옵니다. 그런데 결과를 보면 내가 원했던 것과 미묘하게 다릅니다. 상품 수량 변경이 빠져 있거나 할인 적용 로직이 내 의도와 다릅니다. 합계를 계산하는 방식이 요구사항과 안 맞기도 하죠. 에이전트가 멍청한 걸까요? 아닙니다. 내가 원하는 걸 충분히 명확하게 전달하지 않은 겁니다. 이런 식으로 분위기에 맡겨 코드를 생성하는 걸 **바이브 코딩(Vibe Coding)**이라고 부릅니다. 대략적인 의도만 던지고 에이전트가 알아서 해주길 바라는 거죠. 간

RedwoodSDK: Cloudflare를 위한 React 프레임워크

RedwoodSDK: Cloudflare를 위한 React 프레임워크

예전에 RedwoodJS로 풀스택 웹 앱 만들기라는 글에서 RedwoodJS를 소개해드린 적이 있는데요. React, GraphQL, Prisma를 하나로 묶어서 풀스택 앱을 빠르게 만들 수 있게 해주는 프레임워크였죠. 그 글 마지막에 잠깐 언급했던 RedwoodSDK가 2025년 3월 드디어 v1.0으로 정식 출시되었습니다. RedwoodSDK는 기존 RedwoodJS의 후속작이라기보다는 완전히 새로운 프레임워크에 가깝습니다. GraphQL과 Prisma 중심이었던 기존 접근 방식을 버리고, React Server Componen

Sentry MCP 서버로 AI에게 에러 디버깅 맡기기

Sentry MCP 서버로 AI에게 에러 디버깅 맡기기

Sentry로 프로덕션 에러를 모니터링하고 있으면 보통 이런 워크플로우를 반복하게 됩니다. Slack에서 에러 알림을 받고 Sentry 대시보드로 이동해서 스택 트레이스를 확인하고 관련 코드를 에디터에서 열어서 원인을 파악하고 수정 코드를 작성합니다. 이 과정에서 브라우저와 에디터를 끊임없이 왔다 갔다 하게 되는데요. 만약 코딩 중인 AI 도구에서 "이 프로젝트에서 최근에 발생한 에러 보여줘"라고 말하면 바로 이슈 목록을 가져오고 "이 에러 원인 분석해줘"라고 하면 스택 트레이스를 보고 수정 코드까지 제안해준다면 어떨까요? 🤔 S

Sharp로 자바스크립트에서 이미지 처리하기

Sharp로 자바스크립트에서 이미지 처리하기

웹 서비스를 운영하다 보면 이미지를 다뤄야 하는 일이 참 많은데요. 사용자가 올린 프로필 사진을 썸네일로 줄이거나, 상품 이미지를 WebP로 변환하거나, 여러 이미지를 하나로 합쳐야 할 때가 있죠. 이런 작업을 브라우저가 아닌 서버 쪽에서 처리하려면 어떻게 해야 할까요? Sharp는 Node.js에서 가장 널리 쓰이는 이미지 처리 라이브러리입니다. 내부적으로 C 기반의 libvips 엔진을 사용하기 때문에 ImageMagick보다 4~5배 빠르고, 메모리 사용량도 적습니다. JPEG, PNG, WebP, AVIF, GIF, TIFF

클로드 코드의 언어 모델 선택과 추론 강도 조절

클로드 코드의 언어 모델 선택과 추론 강도 조절

클로드 코드로 작업하다 보면 가끔 이런 상황이 생깁니다. 오타 하나 고치려고 했는데 Opus가 코드베이스 전체를 분석하느라 30초를 기다린다거나, 반대로 복잡한 아키텍처 리팩토링을 맡겼는데 Haiku가 피상적인 답만 내놓는 경우요. 두 경우 모두 언어 모델과 추론 강도가 작업에 맞지 않아서 생기는 문제인데요. 클로드 코드에서 언어 모델과 추론 강도는 모든 상호작용의 품질과 속도에 가장 직접적으로 영향을 주는 설정입니다. 이 글에서는 어떤 언어 모델과 추론 강도 조합이 어떤 작업에 적합한지 그리고 상황에 따라 전환하는 방법을 하나씩

Cloudflare MCP 서버로 AI에게 인프라 관리 맡기기

Cloudflare MCP 서버로 AI에게 인프라 관리 맡기기

Cloudflare에서 Workers를 배포하고 KV에 데이터를 저장하고 D1 데이터베이스를 관리하려면 보통 Wrangler CLI를 쓰거나 대시보드에 접속해야 합니다. 그런데 이걸 AI한테 "내 Workers 목록 좀 보여줘", "KV에 이 값 저장해줘" 같은 자연어로 시킬 수 있다면 어떨까요? 🤔 Cloudflare는 자사 서비스를 AI 도구에서 바로 사용할 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 서버를 공식으로 제공하고 있습니다. Claude Desktop, Cursor, VS Code 같은 AI 도구에

cmux: 코딩 에이전트를 위한 터미널

cmux: 코딩 에이전트를 위한 터미널

Claude Code를 터미널에서 돌리다 보면 자연스럽게 여러 세션을 동시에 띄우게 됩니다. 하나는 프론트엔드 리팩토링을 시키고, 다른 하나는 API 테스트를 작성하게 하고, 또 다른 하나는 버그를 추적하게 하는 식이죠. 문제는 이 세션들을 관리하는 게 생각보다 귀찮다는 겁니다. Ghostty에서 분할 창을 여러 개 열어놓으면 어느 에이전트가 질문을 던지고 기다리는 중인지 눈으로 일일이 확인해야 해요. macOS 알림도 어떤 세션에서 온 건지 맥락이 부족하고요. cmux는 이 문제를 해결하려고 만들어진 터미널입니다. Ghostty의

Varlock으로 환경 변수를 안전하게 관리하기

Varlock으로 환경 변수를 안전하게 관리하기

프로젝트를 진행하다 보면 .env 파일에 API 키, 데이터베이스 비밀번호 같은 민감한 정보를 저장하게 됩니다. dotenv를 사용해서 이 값들을 불러오는 건 이제 거의 표준처럼 자리 잡았는데요. 그런데 이런 경험 한 번쯤 있지 않으신가요? 새로운 팀원이 프로젝트를 클론받고 나서 .env.example을 보고 .env를 만들었는데, 필수 환경 변수 하나를 빼먹어서 런타임에 에러가 나는 상황. 아니면 AI 코딩 도우미에게 코드를 맡겼더니 .env 파일의 실제 비밀값까지 컨텍스트에 포함돼 버리는 아찔한 순간. 😅 Varlock은 바로

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