[📜일지] 플머 opencode + godot mcp 사용 후 느낀점 [장문]

의외로 claude code 안 붙여도

opencode zen ( 무료 ai 이것저것 뒤섞어서 붙여놓은거 ) 만 돌려도 제법 돌아감

테트리스 만들어봐 했던거

버전착오 일으켜서 에러난거

유명게임이고 단순한거니까 그렇겠지만

프롬프트에 몇마디 적는 거 정도로 돌아감 좀 너무 쉽게 너무 완벽하게 돌아가서 어이가 없던데 ㅋㅋ

godot-mcp 연결이 좀 고통스러움

기본적으로 리눅스/맥 환경에서 설치본으로 자동설치된 godot 경로를 탐색하는데

내가 쓰는건 자체빌드 버전이라 환경변수 전달해서 하면 되겠구나 싶었는데

환경변수를 읽어오는걸 잘 못해서 npm으로 받은다음에 node로 작성된 스크립트를 열어서 패치 한다음에 썼음

우선 윈도우 우클릭 컨텍스트 메뉴에 추가해주는 레지스트리 등록하는 소스가 포함된 github프로젝트인

Claude Code 휴대용 버전 for Windows 를 github에서 받아서 ( 중국 개발자인 모양 )

번역기 돌려서 한국어버전으로 바꾼다음에

opencode가 대강 claude code 짭인거 같으니 파라미터 몇개 바꾸고 환경변수 변경된거 좀 바꿔서 넣으니 돌아감

원래는 클로드코드를 바로 질러서 쓰려고 했는데

gemini cli 처럼 pay as you go = 쓴만큼 질러진다 이거라서

얼마나 크레딧을 쓸지 내가 제어할수 없는 ai의존적인 상황에서 크레딧 넘치는 것에 존나 치일거 같아서

그것보다는 뭔가 좀 더 효율적인 방법이나

subagent 사용방법이나 mcp 사용방법이나

이런거를 좀 체험해보고

레벨업을 한다음에 접근해봐야지 claude code만 결제하면 돈낭비만 오지게 할거 같다라는 생각이라

우선 opencode 기본세팅인 opencode zen이라는 모델을 골라서 썼는데 ( 세부적으로는 big pickle인가 그럼 )

검색해보니 이 opencode zen이라는 이름으로 무료 테스트 제공 기본으로 해주는게 3~4개 정도 된다는 거 같음

이 3~4개 에서 할당량을 다 써서 부족하면 클로드 지르는 쪽으로 가지 않을까 싶음

전반적으로 ai시대가 된 다음에 온라인의 자료가 쓰레기가 된건 맞는거 같음

이전의 온라인 블로그등의 자료가

'어이쿠 선생님 이런 좋은 자료를 감사합니다' 외치는 정련된 자료였다고 하면

ai시대 ai코딩 관련 된 자료는 3부류로 나뉨

1. ai 환상 뽕에 빠져서 실제로는 굴러가지도 않는 장황한 문서로 새시대가 열린다만 외치고

실제로 사용가능한 설정값이나 커맨드나 세팅은 전혀 공개하지 않는 시간낭비만 하는 헛소리 적혀있거나.

2. 그냥 그것조차도 ai가 작성해서 시간들여서 환각을 읽고 있는 기분이 든다거나

3. ai로 뭔가 돌려는 봤는데 그 세부사항에 대한 내용은 안알려줌이므로 돈내고 들어라 하지만 데모조차도 공개하기 싫은걸? 정말 멋진 프로젝트지?

이런 종류임

근데 하루종일 조사해보고 돌려보니까 뭔지는 알거 같음

결국 subagent 별로 대단한거 아니고 = 그냥 세부설정 따로한 md파일임

이거 돌릴때 타 ai 모델을 쓰거나 혹은 작업중이었던 것에 대한 컨텍스트, 혹은 작업 목표에 대한 성/패 여부등은 중간 데이터값을 뽑아 저장하는 식으로 굴리는 모양임

예를 들면

subagent 코더가 있다고 하면

코더는 구현만 전문으로 하는거임

coder.md 이렇게 하나 만들고

세부설정 = 정해진 개발환경하에서 기능구현을 최우선으로 함. 엔진버전, 언어 버전, 빌드툴 버전등 기입하고

간결한 수준의 코딩 스타일 몇개 넣고 지향할 방식 쓴 다음에

coder_spec.md에 이번 프로젝트에서 작성해야 될 항목을 체크리스트로 만들어서 넣음

주로

[ ] - 로그인 씬 트렌지션 포켓몬의 다이아몬드 모양으로 슬라이드 되는 것 만들어줘

[ ] - 적이 크리티컬 히트 맞았을때 카메라 셰이킹 0.3초 추가해주기

뭐 이런식으로 만들어놓는 모양임

근데 이런 체크리스트를 만드는 것도 번거로우니까

plan모드 라고 실제 구현이나 코드 뱉어내는것이 아니라 계획단계에서 코드수정없이 출력만하는 기본 서브에이전트가 있는 모양인데

그런걸 이용해서 대화형으로 체크리스트 항목을 md파일로 만들어달라고 하는 모양임

그리고 이 체크리스트에 있는게 한번에 동작하지 않거나 크레딧이 끊기거나 하는 경우가 많으니까

작업분을 함수단위던 기능단위던 자잘하게 나눠서 체크리스트를 만들고

동작시에 체크리스트 하나 완성할때마다 coder_process.md 같은데에 현재 작업사항 혹은 작업결과를 append 출력하게 함

즉 마치 회사에서 직원들이 작업기록 하듯이 ai한테 시키는 걸로 보임

그래서 이 ai한테 요구할때

나는 프롬프트로 하는게 보통인줄 알았는데

오히려 프롬프트보다는 cmd나 bash에서 커맨드로 md파일을 전달해서

입력 요구사항 스펙/ 에이전트 설정값 / 출력 체크리스트 / 중간과정저장

4가지 argument가 있는 그냥 배시 쉘 스크립트 같은걸로 굴리는 방식이 기본인 모양임

기본은 그거고

그게 ai를 한마디 했다가 한마디 듣고 하는 식의 인간과의 '대화'식 느린 방식이 아니라

에전 bash나 bat으로 배치스크립트 한번에 돌리는 것처럼

더 큰사이즈의 작업을 한번에 하니까

그걸 대강 오케스트레이션이라고 부르는 모양

ai도 오케스트레이션 어케하냐고 하면 bash쉘로 유도함

그래서 서브에이전트로 존나 쪼개서 뭘 시킬지에 대한 스펙은 14종에 총합 300줄 정도 만들어놧는데 아직 안돌려봄 오늘 돌려야지

기저에 깔린 기본 개념은

ai 멍청해서 컨텍스트 짧음 = 대화 길어지면 대화 문맥 다 컨텍스트에 넣으므로 장애인 됨

=> 대화 길게하지마

이게 기본 개념인거 같고

이 대화를 길게 안하기 위해서 입력항목을 줄이고

그 방편의 일환이 서브에이전트이고

일반적으로 개발자가

cpu처럼 기획, 설계, 아키텍쳐, 구현, 성능체크, 알고리즘 선택, 자료구조 선택, 디버깅, 코딩스타일 적용, 라이센스확인, 테스트 코드 주입, 의존성관리, 문서작성, 주석작성

등등 다기는 전천후 개발작업을 한다고 치면

subagent는

기획은 기획 대화만 하는 채팅창을 기획자(ai)라고 부르기로 하고 기획에 대한 요구조건만 넣고 이새끼로만 기획하기

설계는 설계 대화만 하는....

...

주석작성은 주석작성만 하는... 주석러라고 부르기로 하고...

이런 걸로 보임 그럼 공장 분업화 효율 상승 처럼

ai 모델 뇌내 컨텍스트 스위칭 비용이 줄어들고 컨텍스트 스위칭으로 인한 에러율도 낮아진다 이런 개념인듯

전문화니 뭐니 이런거는 그냥 프로그래머 아닌 일반유저들 대상으로 하는 장황한 헛소리인거 같고

실질은 약간 삐꾸 잘나는 ai를 어떻게 하면 삐꾸 안나게 써먹을까 하는 툴 튜닝 방식의 하나로 보임

특이한건 개발자라면 무조건 한번에 신경쓸수밖에 없는걸 의도적으로 제외시켜야 되는 거 같음

구현시점에 코딩스타일까지 적용하기보다는

구현은 그냥 하고

구현이 정상이면 코딩스타일만 따로 적용하는게

오히려 에러가 덜날 가능성이 높다는거

이후의 작업 목표는 이럼

테트리스는 그냥 테스트코드니까 큰의미는 없는데

내가 자주하는 리팩토링이나 코드스타일 적용이나 성능 튜닝이 있는데

그걸 서브에이전트로 넣고

돌렸을때 (대화없이, 혹은 대화가 극도로 적은 상태로) 동작하는지를 보려고 하는데

이런 ai식의 배치 작업 - 대량 작업을 돌리고 나중에 와서 확인하는 종류의 작업을

ralph loop라고 부르는 모양

이게 개념이 특이 했음 그리고 참고할만 해보였음

cli던 프롬프트대화던 대화 길어져서 ai가 병신소리 할때가 시간낭비인데

이 ralph loop는 한때 유행했던 모양임

대강 코드로 동작하자면

for 1~10회

cat input_원하는거_체크리스트.md | ai_agent

이게 끝이라고 함

그냥 for루프같이 몇회를 정해놓고

ai 에이전트야 md파일 체크리스트에 있는거 해놔

라고 소개는 하는데 실제로는 좀더 복잡함

위에서 말한 내용이 들어가 있음

예를 들면 구현해야되는게 10개 라고 해보셈

1. [ ] 몬스터 스폰

2. [ ] 마을 위치 지정

3. [ ] 아군 유닛 스폰

4. [ ] 행동력에 의한 이동 공격 처리

5. [ ] 아군 및 몬스터 사망처리

6. [ ] 사망처리시 자원획득

7. [ ] 모든아군 사망시 스테이지 패배 상태로 전환

8. [ ] 승리시 리워드 스테이지별 점진적 적용 stage * 100 gold + getItemRewardTable(stage)

9. [ ] 재현 가능하도록 모든 랜덤제너레이터 하나의 랜덤제너레이터 사용하게 수저ㅓㅇ

10. [ ] 런타임에 시드값 저장

이렇게 있다고 하면 ( 이건 사실 너무 큰 분류긴 함 더 세세해야됨 )

이게 에이전트에게 보내는 입력값임

근데 추가로 ai한테 요구를 더함

한번에 딱 1개의 체크리스트 기능만 만들어라

기능을 만들려고 시도하기 전에 coder_process.md를 읽어서 진행상황을 파악하고 이전에 무엇까지 해봤는지 확인하고 해본건 다시 시도하지 말아라

해결 안됐다면 해당 체크리스트를 구현 시작

구현이 완료되면 빌드를 돌리고 빌드가 에러 없이 완성되면

체크리스트.md에 체크하고 git으로 커밋해라

이게 앞의 loop의 1회 분이라고 함

그래서 딱 1개의 기능혹은 딱 한개의 함수를 만든다음에

에이전트는 꺼짐

그리고 이렇게 돌려야되니까 프롬프트를 안쓰고

> opencode "[위의 내용을 @md로 적어서] 이렇게 해줘"

같이 명령어 전달식으로 처리함

그럼 2번째 for루프에서는 또 2번째 체크리스트가 돌아갈수도 있고

만약 1번 시도 했는데 실패했다?

그럼 coder_process.md에 이전번 시도와 실패 내용이 들어가 있으므로

2번째 for루프에서 실행된 에이전트는 이전번 시도에서 실패했던 방법을 md파일에 적힌 걸로 알고 있는 상태에서

ai특유의 잡탕된 context가 아닌 방금 새로 읽고 로딩된 상태로 1번을 재시도함

그럼 어떻게 되느냐

프로그램을 짜다보면 메모리 릭이나거나 이해할수 없는 런타임에러가 작동후 30분후 혹은 5분 후부터 작동하는 경우가 있음

윈도우도 마찬가지임 자꾸 렉이 걸리거나 컴퓨터가 잘 작동안하거나 폴더창이 에러나는 경우

사람들은

'껏다 킴'

이 껏다키는 작업을 for루프에 넣어서 자동으로 다회 반복시키는 거를

ralph loop라고 하는것

자주 껏다 켜지기 때문에 ai가 환각이나 컨텍스트 혼란을 일으키지 않고

자고 일어난 것 처럼 맑은 정신(메모리)으로 원본 체크리스트와 이전 시행착오(사람이 한거나 컴퓨터가 한거나 어차피 동일하니)을 숙지한채로

재시도를 한다는거

그럼 이 루프가 도는 동안 인간은 다른 작업을 하면

bash쉘 큰작업 돌려놓고 다른 코딩하는 것처럼 시간효율이 증대되고

사용자는 ai에게 질답 반복하는 것보다 훨씬 효율적인 결과를 얻게된다

이런 개념인거 같음

여기서 조금 더 나간다면 ai 모델의 종류에 따라 특정 문제는 잘 해결할수도 있으니

크레딧의 제한이 없거나 무료라면

브루트 포스 방식처럼

쓸수있는 ai여러개 배열에 넣어놓고

순차적으로 이거저거 쓰게 만들어서

어느 작업을 했을때 어느 ai가 성공했는지 결과 문서나 표로 만들어서

나중에 선택하는데 활용 시키는 것도 방법일거라고 봄

그외에 아주 복잡해서 ai가 해결 못하고 루프에 빠지는 경우는 아마 ralph loop의 경우에는 지정된 루프를 다 돌면 끝나니까

문제 없겠지만 크레딧 낭비가 존재할 수 있으니까 실패횟수가 몇번 쌓이면 break로 끊어준다거나 할수도 있겠지

그래서 지금 생각은 이럼

1. 약간 비싼 planner 혹은 개발자가 최대한 세세하게 명세와 체크리스트를 제작함

2. 구현 ralph-loop

3. 코딩스타일 ralph-loop

4. 성능 튜닝 ralph-loop

이런식으로

쭉 돌리면

우선 개인개발 하는거나 ai랑 대화만 하는 것보다

빠를거 같기는 함

코딩스타일만 기계적으로 정리되도 존나 편할거 같은데 ㅋㅋㅋ

문제는 이게 좀 두려운 부분이 있음

opencode가 좀 컴퓨터 아무데나 액세스 해버림

무슨짓을 저지를지 모르게 아무거나 누름

그렇다고 엄격한 기준 모드로 돌리자니 yes/no 누르고 있으면 생산성이 떨어짐

기타 다른 자료나 폴더에 액세스하는걸 막을수 있는 기능이 '사실상은 없는것'으로 보임

왜냐 말로 다른폴더 접근하지마 라고 한다고 해도 그것은 ai가 삐꾸 안나고 내 말을 들을경우에 한정되어있기 때문에

사실상은 불가능하다고 함

그래서 ai한테 물어보면 진짜로 되는 것 같은 답은 없고

자꾸 다른 ai관련 플랫폼이나 유틸을 소개함

근데 그거는 또 세팅을 따로 사용해야하고 제약조건이 서로 다르고 세부기능이 안맞거나

환경을 이해 못하거나 하는 자기네들 자체의 ai툴임

실제로 해봐도 안될지도 모르고.

이제 후발주자 신진 업체들은 그걸 ai 하네스라고 잘 포장해서 팔아먹는 모양인데

사람들이 바라는건 claude code나 opencode정도 수준의 기능이 '되던건 그대로 되면서'

제약조건을 주기를 원하는거지

제약조건만 주고 그전의 플러그인이나 세팅 ai 개발환경 세팅한 문서등

모든걸 버리고 하는건 아닐거란 말임

그래서 좀 신뢰는 안감

답변에 의하면 결국 docker써서 샌드박스 환경 만들어라 or

윈도우 사용자를 새로 만들어서 권한 지정하고 굴려라

유닉스/리눅스 써서 권한자체를 없애라

bash쉘에서 SHELL 변수를 새로만든 스크립트로 바꿔서 쉘 탈취를 해라

그런 소리를 하는데 다 리스크가 있어보임

우선 기존 환경을 버리고 새로 만들어야됨

그게 좀 걸리냐 ㅋㅋㅋ

ai를 쓰기 위해서 새로시작해라

그런 식임 ㅋㅋㅋ

우선 밀려버릴까 겁나는거 거르고 시간단위 루프 돌려놓고 결과값만 받아보려면 ( 물론 100%는 동작안하겠지만 대신 작업량이 꽤 되겠지 )

컴퓨터를 하나 더 맞춰서 클린한 환경에서 ai용 개발환경만 세팅해놓고

굴리는 것도 방법은 방법인거 같음 개발서버 같은거지 ㅋㅋㅋ

우선 테트리스가 별다른 수동 수정 없이 한두번 정도의 프롬프트 입력으로

시각적인 에러 없이

조작감 에러 없이 한번에 돌아간데에서

좀 충격을 받았음

효용성이 있느냐?

이정도 수준이면 효용성은 있음

그게 claude code가 아니라 무료버전이라도

안전한가?

안전하지는 않음 리스크를 안고 리스크를 피할수 있는 방법을 찾는식으로 가야되는 거지

한번에 ai가 완벽하게 할수있느냐?

그런건 불가능이고 검색해보면 md문서를 ai가 작성하면 실패율이 3% 증가하고 사람이 작성하면 성공율 4%가 증가한다고 함

요구조건이나 체크리스트, 규칙 등은 사람이 작성하라고 가이드 하고 있음

결국은 개발을 잘 아는 사람이

빡대가리 ai를 잘 굴릴수 있는 형태지

아무것도 모르는데 잘할수 있다 그런거는 아닌듯.

현 opencode zen이 할당량이 떨어졌을때

다른 무료모델 ( 혹은 본인이 결제한 유로모델이나 로컬모델로 )로 스위칭을

bash나 mcp등을 사용해서 자연스럽게 할수 있으면

정해진 작업시간을 극도의 효율로 굴릴수 있어보이고

요구조건 md파일도

코딩처럼

세세한 항목이 있으면 점점 나아지잖음?

모든 코드는 처음 만들기 시작할때는 에러율 50% 30% 이렇게 가지만 점점 줄여들어서 2% 1% 0% 이렇게 만들어가는게

코딩이잖음?

ai에 입력값으로 넣는 .md나 오케스트레이션이라고 부르면서 거창하게 이야기 하는 bash쉘 스크립트도 결국은

그냥 코딩인듯

횟수를 늘리고 문서가 쌓이고 점점더 잘 알아갈수록

남들이 보기엔 환상적인 수준으로 돌릴수 있어보임

근데 그게 그냥 그 ai를 쓰면 되는거냐? 안되지 ㅋㅋ 그사람꺼 문서랑 작업프로세스가 있어야 되는거지 ㅋㅋ

그래서 돈이 되어 보이니까

자료공유를 적게하고 광고만 존나 하면서

온라인의 ai정보는 개쓰레기 수준인거 같음

요약아닌 ai가 만든 그림 쓰레기 짤좀 그만 좀 보고 싶다

[📜일지] 플머 opencode + godot mcp 사용 후 느낀점 [장문]

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