5월에 꼭 알아야 할 새로운 오픈 소스 클로드 코드(Claude Code) 도구 TOP 10
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00:00:00매일 수백 개의 새로운 오픈 소스 AI 프로젝트가 GitHub에 올라오지만,
00:00:04실제로 시간을 들일 가치가 있는 것은 1%의 아주 작은 일부에 불과합니다.
00:00:08하지만 오늘 저는 10가지 프로젝트를 강조해 드리려 합니다. 오늘 다룰 도구들은
00:00:12거의 대부분 지난 한 달 사이에 출시된 것들입니다.
00:00:15그러니 여러분이 저만큼 이 분야에 열광하는 분이 아니라면,
00:00:18최소한 몇 가지 새로운 도구는 확실히 알게 되실 겁니다.
00:00:22목록의 첫 번째 도구는 제가 요즘 정말 매일 사용하고 있을 정도로
00:00:25가장 좋아하는 것인데요. 바로 'caveman' 스킬입니다.
00:00:28이 레포지토리는 출시 한 달 만에 별 5만 개 이상을 받았습니다.
00:00:32핵심 아이디어는 Claude Code나 Codex 내에서 사용할 수 있는 스킬로,
00:00:36에이전트가 원시인처럼 말하게 만드는 것입니다. 즉, 대답이
00:00:41지나치게 장황하지 않게 됩니다.
00:00:43여기 예시를 보시면 일반적인 Claude Code의 응답은
00:00:46말이 끝없이 길어지는 걸 볼 수 있습니다. 하지만 caveman을 사용하면,
00:00:50그냥 바로 본론으로 들어갑니다.
00:00:51이 레포지토리는 "짧은 말로 충분한데 왜 긴 말을 하는가"라는 아이디어를
00:00:56그대로 코드화했습니다. 그리고,
00:00:57caveman의 멋진 점은 단계별 설정이 가능하다는 것입니다.
00:01:00완전한 네안데르탈인 수준까지 갈 필요는 없습니다. 제가 쓰는 'caveman light'도 있고,
00:01:03'full'이나 'ultra' 버전도 있습니다.
00:01:07사실 이 레포지토리에서는 토큰을 얼마나 절약할 수 있는지에 대해
00:01:11조금 과장해서 설명하는 경향이 있긴 합니다. 예를 들어,
00:01:13출력 토큰의 75%를 절약한다고 말하기도 하죠.
00:01:15하지만 caveman의 작동 방식은 단지 보여지는 단어의 수를
00:01:20바꾸는 것뿐이라는 점을 이해해야 합니다. 생각하는 방식이 바뀌는 건 아닙니다.
00:01:22에이전트가 읽어들이는 데이터의 양이 줄어드는 것도 아니고요. 그래서 결국,
00:01:26전체적으로 따져보면 토큰 절약 효과는 약 5% 내외입니다.
00:01:30이에 대해서는 제가 이미 전체 영상을 찍었으니,
00:01:32더 자세히 알고 싶으시면 위에 링크를 걸어두겠습니다. 그런데,
00:01:35제가 생각하는 caveman의 진짜 비밀이자
00:01:37가장 중요한 핵심은, 대형 언어 모델들이
00:01:41더 간결한 응답을 강요받을 때 실제로 더 성능이 좋을 수 있다는 점입니다.
00:01:45이것은 2026년 3월에 나온 논문에서 밝혀진 내용인데요. 제목은
00:01:49"언어 모델의 간결성 제약과 성능 위계의 역전"입니다.
00:01:52간단히 말해서, 강력한 모델에게 간결하게 답하라고
00:01:57제약을 주었을 때,
00:01:58정답을 맞힐 확률이 더 높아집니다. 불필요한 말을 하다가
00:02:01오답으로 빠질 가능성을 차단하기 때문입니다.
00:02:04정말 흥미로운 연구 결과이며,
00:02:06꼭 한번 살펴보시길 권장합니다.
00:02:07토큰도 아끼고 답변의 질까지 높일 수 있다는 점을 종합해 보면,
00:02:11이 도구를 좋아하지 않을 이유가 없겠죠.
00:02:13게다가 설치도 아주 간단한 스킬일 뿐입니다.
00:02:17레포지토리에 있는 명령어를 실행하거나,
00:02:20레포 URL을 복사해서 Claude Code에 넣고 caveman을 실행해 달라고 하면 됩니다.
00:02:24'caveman light'를 원하시면 그렇게 말씀하시고,
00:02:26더 강한 걸 원하시면 'ultra'를 선택하세요. 실행하기 정말 쉽습니다.
00:02:30저는 부작용 없이 소소한 이득을 주는 이런 가벼운 도구들을 아주 좋아합니다.
00:02:31그러니 다른 건 몰라도,
00:02:34caveman은 꼭 확인해 보세요. 두 번째 도구로 넘어가기 전에,
00:02:38여러분이 가장 좋아하는 스폰서인 제 소식을 짧게 전해드립니다.
00:02:41최근 제가 'Claude Code 마스터클래스'를 출시했는데요.
00:02:44비전공자분들이 AI 개발자로 거듭나기에
00:02:48가장 좋은 방법입니다.
00:02:50저는 매주 이 강의를 업데이트하고 있으며,
00:02:53실제 활용 사례와 함께 에이전틱 OS 시스템 같은
00:02:58Claude Code의 핵심 기초를 다지는 데 집중하고 있습니다.
00:03:03관심이 있으시다면,
00:03:06Chase AI Plus에서 확인하실 수 있습니다.
00:03:08고정 댓글에 링크를 남겨두겠습니다. 자,
00:03:10두 번째 도구는 메모와 지식 그래프에 관한 'Graphify'입니다.
00:03:15Graphify는 파일을 읽어 지식 그래프를 구축합니다.
00:03:19이제 Claude Code가 작업 대상을 이해할 수 있는 명확한 구조를 갖게 되므로,
00:03:23질문당 훨씬 적은 토큰을 사용하면서도
00:03:24작업을 수행할 수 있게 됩니다.
00:03:28가공되지 않은 파일을 읽을 때보다 질문당 토큰을
00:03:3371.5배나 적게 사용한다고 합니다. 보통 지식 그래프와 메모라고 하면
00:03:36Obsidian을 먼저 떠올리시겠지만, Obsidian은
00:03:40이론적으로는 지식 그래프를 제공하지만,
00:03:43지금 보고 계신 것처럼, 이것은 LightRAG나 GraphRAG 시스템 같은
00:03:46진정한 의미의 지식 그래프는 아닙니다.
00:03:50Graphify는 Obsidian보다 훨씬 더 진정한 RAG 구조에 가깝습니다.
00:03:55Obsidian은 기본적으로 마크다운 파일을 다루기 위한
00:03:59훌륭한 인터페이스일 뿐이라는 점을 기억하세요.
00:04:03반면 Graphify는 멀티모달을 지원합니다.
00:04:06순수 비디오를 그대로 읽어들이는 방식은 아니지만,
00:04:09구글의 Embedding 2 같은 기술을 활용하여
00:04:12PDF, 스크린샷, 다이어그램 등을 분석할 수 있습니다.
00:04:16또한 비디오에서 Whisper를 사용해 필요한 내용을 추출해 낼 수도 있죠.
00:04:20더 나아가, Graphify는 임베딩을 사용하지 않습니다.
00:04:23그래서 Obsidian과 LightRAG 같은 완전한 RAG 시스템 사이에서
00:04:26어디쯤 위치하는지 묻는다면,
00:04:29Graphify는 딱 그 중간 정도에 있다고 말씀드리고 싶습니다.
00:04:31기본적으로 Obsidian 위에 얹어서 사용할 수 있는 도구입니다.
00:04:34만약 여러분이 Obsidian을 사랑하면서도,
00:04:36메모와 파일 관리 측면에서 조금 더 강력한 기능을 원하신다면,
00:04:40하지만 임베딩 등이 포함된 복잡한 RAG 시스템까지는 부담스럽다면,
00:04:44Graphify가 완벽한 대안이 될 수 있습니다.
00:04:47며칠 내로 올라올 이 주제에 관한 심층 분석 영상을
00:04:52기대해 주시기 바랍니다. 세 번째 도구는 아마 들어본 적 없으실 텐데요.
00:04:57지난주에 막 출시된 'Claude Video'입니다. 현재 별 400개를 기록 중입니다.
00:05:00이 도구는 Claude에게 영상을 볼 수 있는 능력을 부여합니다.
00:05:03그게 무슨 뜻일까요? Sonnet이나 Opus는 영상을 직접 읽지 못하니까요.
00:05:07이 도구는 꽤 영리한 방식을 사용합니다. 영상이 주어지면,
00:05:12FFmpeg을 사용해 영상의 길이에 맞춰
00:05:16특정 간격으로 프레임을 추출합니다.
00:05:21당연히 10분짜리 영상을 60 FPS로 전부 추출하면
00:05:22토큰 비용이 엄청나게 발생할 테니까요.
00:05:27그래서 영상 길이에 따라 기본 프레임 예산을 할당합니다.
00:05:2830초 영상은 30프레임, 10분 이상의 영상은
00:05:32딱 100프레임만 추출합니다. 프레임 간격이 넓긴 하지만,
00:05:36핵심은 Claude Code에 스크린샷을 제공한다는 점입니다.
00:05:38Whisper로 오디오를 추출하고 이 두 가지를 결합하여
00:05:42사실상 영상을 '보는' 것처럼 동작합니다.
00:05:47저는 이것이 정말 유용한 도구라고 생각합니다.
00:05:49현재 Claude Code나 Codex에서 영상을 처리하는 방법은
00:05:53딱 두 가지뿐이었거든요. 하나는
00:05:56NotebookLM 같은 곳으로 보내서 알아내게 하거나,
00:05:58또 하나는 API 호출을 통해 Gemini를 불러와서
00:06:03영상을 넘겨주는 방식이었습니다.
00:06:08하지만 이 도구는 스크린샷으로 분해해서 처리하기 때문에
00:06:13영상 분석을 위해 Gemini에 의존하지 않아도 되는 새로운 접근 방식을 제공합니다.
00:06:17물론 3분이나 10분 이상의 긴 영상에서는
00:06:19문제가 생길 수 있습니다.
00:06:23영상을 통해 정확히 무엇을 하려느냐에 따라 다르겠지만요.
00:06:24하지만 Claude Code가 영상을 처리할 수 있게 해주는 시도는
00:06:26앞으로 우리가 활용하기에 아주 좋은 도구가 될 것입니다.
00:06:30네 번째 도구는 제가 최근에 영상으로 다뤘던 'Open Design'입니다.
00:06:34이것은 기본적으로 'Claude Design'의 오픈 소스 클론입니다.
00:06:37이제 어떤 코딩 에이전트와도 Claude Design 혹은 그와 아주 유사한 기능을
00:06:42함께 사용할 수 있습니다. 완전 로컬에서 무료로 말이죠.
00:06:46Claude Code를 사용하지 않아도 됩니다.
00:06:50그들은 프로토타입이나 슬라이드 데크를 만드는 Claude Design의 레이아웃을
00:06:51그대로 복제했고, 몇 가지 추가 기능도 넣었습니다.
00:06:55이미지나 영상 생성을 위한 API 호출 기능 같은 것들이죠.
00:06:58Open Design 자체는 네 가지 다른 오픈 소스 도구를 기반으로 구축되었습니다.
00:07:03첫 번째는 'Who Wash You Design'으로,
00:07:07이것 역시 Claude Design의 클론이지만
00:07:09터미널 내부에서만 작동합니다. 그리고 'Guzheng' 파워포인트 스킬이 있죠.
00:07:12이것은 파워포인트를 만들고 제대로 추출할 수 있게 해줍니다.
00:07:17거기에 'Open Code Design'과 'Multi-game'이 더해졌습니다.
00:07:20이 네 가지를 합치고 31개의 스킬 패키지를 추가하면
00:07:24로컬 버전의 Claude Design이 탄생하는 것입니다.
00:07:28그러니 Claude Design을 정말 좋아하시거나,
00:07:30특히 그 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 부분을 선호하신다면
00:07:32이 도구를 꼭 확인해 보시길 강력히 추천합니다.
00:07:36이번 주 사용 한도를 이미 다 쓰셨다면 더더욱 좋겠죠.
00:07:37토큰이 어디에 쓰이는지, 코딩 도구들에 매달 버려지는 돈이
00:07:40얼마나 되는지 신경 쓰이는 분들이라면
00:07:43다섯 번째 도구인 'CodeBurn'이 마음에 드실 겁니다.
00:07:46CodeBurn은 16개의 AI 코딩 도구 전반에 걸쳐 토큰 사용 비용과 성능을 추적합니다.
00:07:49덕분에 우리의 돈인 토큰이 어디로 새고 있는지 훨씬 더 잘 파악할 수 있게 해줍니다.
00:07:54Claude Code 내에서 제공하는
00:07:59'/usage' 명령보다 훨씬 더 자세한 정보를 제공하죠.
00:08:01이 대시보드에서는 활동, 프로젝트, 모델, 핵심 도구, 쉘 명령어,
00:08:04MCP 서버별로 상세 내용을 보여줍니다.
00:08:09토큰을 몇 개 썼는지뿐만 아니라 실제 달러 금액으로 얼마인지도 보여주는데,
00:08:10API를 사용하시는 분들에겐 정말 중요한 정보입니다.
00:08:13더 중요한 것은, 단순히 토큰 소모처나 손실 금액을 알려주는 데서 그치지 않고
00:08:16그 문제를 해결할 방법도 제시한다는 점입니다.
00:08:17시스템을 최적화해서 토큰 낭비를 멈추는 방법을 알려주죠.
00:08:20Caveman과 마찬가지로,
00:08:23CodeBurn도 장점만 가득한 아주 가벼운 도구 중 하나라고 생각합니다.
00:08:28그러니 이것도 꼭 한번 살펴보세요. 여섯 번째 도구는 'Impeccable'입니다.
00:08:29Impeccable은 몇 달 전에 처음 나왔지만,
00:08:33지난주에 막 3.0 버전을 출시했습니다.
00:08:36그래서 이번 목록에 포함하고 싶었는데요. 이번 업데이트를 통해
00:08:39브라우저에서 프런트엔드 디자인을 직접 수정할 수 있는 기능이 추가되었기 때문입니다.
00:08:43아직 눈치 못 채셨겠지만,
00:08:46Impeccable은 프런트엔드 디자인을 위한 도구입니다. 단 하나의 스킬만 설치되지만,
00:08:51그 안에는 웹 페이지가 엉망이 되지 않도록 보장하는
00:08:5223개의 다양한 명령어가 포함되어 있습니다.
00:08:57제가 Impeccable을 좋아하는 이유는 각 명령어가 어떤 역할을 하는지
00:09:01직접 확인할 수 있는 전용 웹사이트를 제공하기 때문입니다.
00:09:03비포 애프터를 보여주기 때문에,
00:09:06이 스킬을 사용하면 결과가 어떻게 변할지 명확히 알 수 있습니다.
00:09:08게다가 이제는 라이브 모드가 생겨서 실제 웹 페이지를 띄워놓고
00:09:11각 컴포넌트를 클릭하며 브라우저에서 직접
00:09:15다양한 버전으로 변경해 볼 수 있습니다.
00:09:19제가 이에 대한 심층 분석 영상을 이미 찍어두었으니,
00:09:23실제 작동 모습을 보고 싶으시면 위에 링크된 영상을 확인해 보세요.
00:09:24하지만 가장 큰 장점은 웹사이트에서 비포 애프터를 보며
00:09:28영감을 얻을 수 있다는 점일 겁니다.
00:09:29"내 AI가 대충 만든 결과물은 이렇지만, 실제로는 이래야 한다"는 것을 깨닫고
00:09:32개별 컴포넌트를 아주 조금씩 조정하는 것만으로도
00:09:36전체적인 웹사이트의 느낌이 얼마나 달라질 수 있는지 확인할 수 있습니다.
00:09:36말씀드린 것처럼 라이브 모드는 이제 막 출시되었습니다.
00:09:41과거에 라이브 모드 없이 Impeccable을 써보셨다면 다시 한번 써보시길 추천합니다.
00:09:45프런트엔드 디자인 테마를 이어가 보자면, 일곱 번째 도구는
00:09:48'Design Extract'입니다.
00:09:50얼마 전에 나와서 제가 언급했던 유명한 레포지토리 중에
00:09:54'awesome-design.md'가 있습니다.
00:09:58이 레포지토리는 두 달 전 출시 이후 인기가 폭발해서
00:10:00현재 별 7만 개를 기록 중입니다. 핵심은
00:10:04인기 있는 웹사이트들의 디자인 요소를 정리해 둔 보관소라는 점입니다. 예를 들어
00:10:0611 Labs를 클릭해 보면,
00:10:11그들의 웹사이트가 미학적인 관점에서 어떻게 구성되었는지
00:10:14전체적인 분석 내용을 볼 수 있습니다. 카드 스타일, 색상,
00:10:18간격, 폰트 등 모든 정보가 들어있죠.
00:10:19하지만 'awesome-design.md'의 문제는 목록에 있는 것들 중에서만 골라야 한다는 겁니다.
00:10:24선택지가 많기는 하지만 여전히 한계가 있죠.
00:10:27Design Extract는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 방금 보여드린
00:10:30design.md의 분석 내용을,
00:10:35우리가 원하는 어떤 웹사이트에서든 추출할 수 있게 해주기 때문입니다.
00:10:38영감을 얻고 싶거나 참고하고 싶은 웹사이트로 이 도구를 향하게 하면,
00:10:43레이아웃 시스템, 반응형 구조, 인터랙션 상태,
00:10:47모션, 언어, 컴포넌트 구조, 브랜드 보이스 등을 모두 긁어옵니다.
00:10:49그러면 우리는 이 종합적인 데이터를 Claude Code로 가져와서
00:10:52우리 브랜드에 맞춰 더 발전시킬 수 있습니다.
00:10:54이 도구는 헤드리스 브라우저를 사용해 이 모든 정보를 실제로 수집합니다.
00:10:57모션, 언어, 컴포넌트 구조, 브랜드 보이스 등 수많은 요소를 가져옵니다.
00:11:01덕분에 우리 브랜드에 맞춰 Claude Code로 구축할 수 있는
00:11:06포괄적인 기초 자료를 확보하게 됩니다.
00:11:07이 도구는 헤드리스 브라우저를 사용하여 이 모든 정보를
00:11:10실제로 추출해냅니다.
00:11:11단순히 스크린샷 몇 장 찍고 "이거 따라 해줘"라고 하는 것 이상의 작업이죠.
00:11:16만약 여러분이 Awesome Design 리포지토리를 좋아하지만,
00:11:19참고할 만한 웹사이트가 더 많았으면 좋겠다고 생각하셨다면
00:11:23Design Extract를 꼭 확인해 보세요.
00:11:26Claude Code를 활용해 구직 활동을 하거나
00:11:30이력서를 정리하고 싶다면 이 도구가 마음에 드실 겁니다.
00:11:32바로 Career Ops입니다. 설명에 나와 있듯이,
00:11:36Career Ops는 모든 AI 코딩 CLI를 완벽한 구직 커맨드 센터로
00:11:41변화시켜 줍니다. 시중에 나온 채용 공고를 분석하고
00:11:44맞춤형 PDF를 생성하며, 포털의 프로세스를 일괄 스캔합니다.
00:11:48기본적으로 정말 힘든 과정인 구직 활동의 모든 것을
00:11:52추적해 줍니다. 그리고 중요한 점은,
00:11:53이게 그냥 대량 지원 도구가 아니라는 겁니다. 예를 들어
00:11:58링크드인에 접속해서 세상 모든 공고에 지원하는 식의 도구가 아니에요.
00:12:01그보다는 훨씬 더 정교한 메스에 가깝습니다.
00:12:02채용 공고에 맞춰 이력서를 튜닝하고, 보고 있는 공고가
00:12:07자신에게 정말 적합한지 확인해 주죠. 그냥 무작정
00:12:09구직 시장에 자신을 마구 던지는 식의 접근이 아닙니다.
00:12:14내부적으로는 Playwright를 사용해 페이지를 탐색하고,
00:12:17사용자의 이력서를 바탕으로 적합성을 평가한 뒤 각 공고에 맞게 조정합니다.
00:12:21일반적인 흐름은 이렇습니다. 채용 URL이나 공고 내용을 붙여넣으면
00:12:25도구가 이를 분류한 뒤,
00:12:28사용자가 적합한 인재인지 판단하고 보고서와 PDF를 생성하며
00:12:32트래커를 업데이트합니다. 확실히 유용한 도구죠.
00:12:34Claude Code를 구직 활동에 활용하려는 분들에게는
00:12:38큰 도움이 될 것입니다. 이제 9번째 도구인데,
00:12:41앞으로 더 자주 언급될 도구라고 생각합니다. 바로 Browser Harness입니다.
00:12:44실행할 때마다 스스로 개선되는 Playwright라고 생각하시면 됩니다.
00:12:48예를 들어 제가 Browser Harness를 사용해
00:12:52아마존에서 무언가를 하라고 시킨다면,
00:12:54자율 브라우저 에이전트로서 아마존의 작업을 완료할 때마다
00:12:59자체적인 에이전트 스킬 파일을 업데이트하면서
00:13:02"아마존에서 이렇게 했더니 이건 성공했고 저건 실패했어"라고 기록합니다.
00:13:05어떤 면에서는 작업을 부여받은 미니 RLF 루프와 같습니다.
00:13:09매번 파일에 업데이트하며 성공 여부와
00:13:13이미 시도해 본 방법을 확인하고 다시 시도하죠.
00:13:15자신이 작성한 정보를 기반으로 스스로 치유하는 방식입니다.
00:13:20아직 아주 새로운 도구입니다. 출시된 지 몇 주밖에 안 됐고
00:13:23별점도 1만 개가 조금 안 되지만,
00:13:24브라우저 에이전트에 대한 이런 에이전틱한 접근 방식은
00:13:30앞으로 더 많이 보게 될 겁니다. 마지막 도구는 약간 예외인데,
00:13:33엄밀히 말하면 오픈 소스가 아니기 때문입니다.
00:13:35심지어 n8n 자체도 엄밀히 오픈 소스는 아니죠. 공정 이용 라이선스지만
00:13:40로컬에서 사용할 수 있어 좀 헷갈리죠. 바로 n8n MCP 서버입니다.
00:13:44n8n의 시대가 끝났다는 말이 많았지만, 솔직히 말씀드리면
00:13:486개월 전과는 위상이 다릅니다. 하지만
00:13:52그들은 이제 Claude Code가 매우 쉽게 사용할 수 있는
00:13:57도구로 피벗하기 시작했고, 이 새로운 MCP 서버가 그 핵심입니다.
00:14:01이 MCP 서버는 기존에 나왔던 다른 n8n MCP 서버들과는
00:14:05조금 다릅니다. 오픈 소스로 몇 가지가 이미 있었지만요.
00:14:09차이점은 단순히 JSON 파일을 자동으로 생성하려 하는 대신
00:14:12TypeScript를 사용한다는 것입니다. 제가 n8n MCP에
00:14:16"어떤 자동화를 만들어줘"라고 명령하면, 도구는
00:14:21TypeScript로 이를 구축합니다. 덕분에 자동화 구성이
00:14:25논리적인지, 실제로 작동할지 검증할 수 있습니다. 그다음 마지막 단계에서
00:14:30JSON으로 변환되어 사용자의 인스턴스에 적용됩니다.
00:14:33저처럼 여전히 n8n을 좋아하고 활용 사례가 있는 분들에게는
00:14:38비록 틈새 시장일 수 있지만 정말 멋진 도구입니다.
00:14:40며칠 전에 출시되었고 관련하여 전체 영상도 찍었으니
00:14:43위에 링크를 걸어두겠습니다.
00:14:44이상으로 최근 한 달 사이에 출시된 Claude Code를 위한
00:14:49제가 가장 좋아하는 오픈 소스 도구 10가지를 살펴봤습니다.
00:14:51말씀드렸듯이 이 분야는 늘 변하고 있어 따라잡기가 불가능할 정도입니다.
00:14:55이 영상을 통해 여러분이 직접 확인해 보고 싶은 도구를
00:14:58몇 가지라도 발견하셨기를 바랍니다. 여러분의 생각을 들려주세요.
00:15:01마스터클래스를 듣고 싶다면 Chase AI Plus를 확인해 보시기 바랍니다.
00:15:04그럼 다음 영상에서 뵙겠습니다.