사이드킥 CLI: 오픈 소스 클로드 코드 대체 도구

일반 소개

사이드킥 CLI는 AI 지원을 통해 개발자의 프로젝트 개발 및 배포 프로세스를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 명령줄 도구입니다. 다음에서 지원됩니다. Claude 코드, 코파일럿 및 커서 사이드킥 CLI는 사이드킥 언어 모델에서 영감을 받아 유사한 기능을 제공하지만, 사용자가 공급업체 종속을 피하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 제공업체를 자유롭게 선택할 수 있습니다.사이드킥 CLI는 "CLI 우선" 설계로 설계되었으며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 지원하여 AI 상호 작용을 확장합니다.사이드킥 CLI는 "CLI 우선" 설계로 설계되었으며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 지원합니다. 사이드킥 CLI는 "CLI 우선" 디자인으로 설계되었으며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 지원하여 AI 상호 작용 기능을 확장합니다. 독립 개발자나 소규모 팀이 프로젝트를 빠르게 구성하고, VPS에 배포하고, AI를 통해 코드 생성 및 디버깅 지원을 제공하는 데 이상적입니다. 이 프로젝트는 현재 베타 버전으로 GitHub에서 호스팅되고 있으며, MIT 라이선스에 따라 개발자 Gavin Vickery(geekforbrains)가 관리하고 있으며 커뮤니티의 기여와 피드백을 환영합니다.

 

기능 목록

• AI 지원 개발자연어 힌트를 사용하여 코드를 생성하고, 문제를 디버그하거나, 여러 LLM 제공업체를 지원하는 문서를 쿼리할 수 있습니다.
• 유연한 모델 전환동일한 세션에서 서로 다른 AI 모델 간에 원활하게 전환하여 다양한 작업 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
• MCP 서버 지원외부 도구 및 데이터 소스에 연결하여 GitHub 코드 검색과 같은 AI 기능을 강화하세요.
• 프로젝트 안내 문서통해 SIDEKICK.md 프로젝트의 기술 스택과 개발 환경 설정을 사용자 지정하세요.
• VPS 원클릭 배포: VPS 환경을 자동으로 구성하고, Docker 및 Traefik을 설치하고, HTTPS 도메인을 지원합니다.
• 실행 취소 기능사용 /undo AI로 인한 잘못된 변경 사항을 빠르게 되돌릴 수 있습니다.
• 비용 및 토큰 추적LLM 사용 비용과 토큰 소비를 모니터링하고 예산 한도를 설정합니다.
• 원격 측정 제어통해 --no-telemetry Sentry 버그 추적 및 사용량 분석을 비활성화합니다.
• 명령 승인 제어: 지원 /yolo 모드 건너뛰기 확인을 누르거나 세션 조정을 눌러 설정을 확인합니다.

 

도움말 사용

설치 프로세스

Sidekick CLI는 설치가 간편하며, 다음과 같은 기능을 지원합니다. pip 또는 소스 코드를 설치해야 합니다. 자세한 단계는 다음과 같습니다:

1. 시스템 요구 사항 확인
   시스템에 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하고 pipWindows 사용자는 더 나은 터미널 환경을 위해 Git Bash 또는 WSL을 설치하는 것이 좋습니다. macOS 및 Linux 사용자는 추가 구성이 필요하지 않습니다.
2. pip를 통한 설치
   다음 명령을 실행하여 사이드킥 CLI를 설치합니다:

   pip install sidekick-cli

설치가 완료되면 버전을 확인합니다:

sidekick --version

3. 소스에서 설치(개발자용)
   GitHub 리포지토리를 복제합니다:

   git clone https://github.com/geekforbrains/sidekick-cli.git
   cd sidekick-cli
   

   종속성을 설치합니다:

   pip install .
   

   개발 모드가 필요한 경우(코드 변경 사항이 실시간으로 적용됨) 실행합니다:

   pip install -e .
   

4. 초기 구성
   사이드킥 CLI를 처음 실행합니다:

   sidekick
   

   시스템에서 LLM 제공자(예: OpenAI, Anthropic)를 구성하라는 메시지가 표시됩니다. 구성 정보는 ~/.config/sidekick.json. 구성 예제:

   {
   "llm_providers": {
   "openai": {
   "api_key": "<你的API密钥>",
   "model": "gpt-4"
   }
   },
   "mcpServers": {
   "fetch": {
   "command": "uvx",
   "args": ["mcp-server-fetch"]
   }
   }
   }
   

   파일을 수동으로 편집하여 더 많은 LLM 공급자를 추가하거나 MCP 서버.

5. 설치 확인
   다음 명령을 실행하여 사이드킥 CLI가 제대로 작동하는지 확인합니다:

   sidekick --version
   

   버전 번호가 반환되는 경우(예 0.1.0), 설치에 성공했습니다.

기능 작동 가이드

1. AI 지원 개발

사이드킥 CLI의 핵심 기능은 AI 지원 개발입니다. 다음 명령을 실행하여 코드를 생성하세요:

sidekick generate --prompt "编写一个 Flask REST API"

AI는 메시지가 표시되면 코드를 생성하고 지정된 파일에 저장합니다. 코드를 디버그할 수도 있습니다:

sidekick debug --file app.py

이 명령은 코드를 분석하여 오류를 지적하고 수정 사항을 제안합니다. AI 수정으로 인해 문제가 발생하는 경우 실행 취소 기능을 사용할 수 있습니다:

sidekick /undo

실행 취소는 가장 최근 변경 사항을 복원하며 빠른 버그 수정에 유용합니다.

2. 유연한 모델 전환

사이드킥 CLI를 사용하면 세션 내에서 AI 모델을 전환할 수 있습니다. 사용 가능한 모델 보기:

sidekick /model

출력 예시:

0: gpt-4 (OpenAI)
1: claude-3 (Anthropic)

특정 모델로 전환합니다:

sidekick /model 0

이 기능은 작업 요구 사항에 따라 더 적합한 모델을 선택하는 데 적합합니다.

3. MCP 서버 지원

MCP 서버는 Sidekick CLI의 기능을 확장합니다. 예를 들어 코드를 검색하도록 GitHub MCP 서버를 구성합니다:

{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<你的GitHub令牌>"
}
}
}
}

저장 후 다음 명령을 실행하여 MCP 기능을 테스트합니다:

sidekick fetch --repo <GitHub仓库地址>

MCP 서버는 AI가 외부 데이터 소스에 직접 액세스할 수 있도록 하여 코드 생성 및 분석을 향상시킵니다.

4. 프로젝트 안내 문서

사이드킥 CLI는 다음을 생성할 수 있도록 지원합니다. SIDEKICK.md 파일에 프로젝트의 기술 스택과 개발 환경 설정을 정의하는 파일을 추가합니다. 예제 SIDEKICK.md::

# Sidekick Guide
- Tech Stack: Python, Flask, PostgreSQL
- Coding Style: PEP 8
- Project Structure: MVC
- Preferred LLM: gpt-4

파일이 생성되면 사이드킥 CLI는 이 파일을 기반으로 AI 동작을 조정합니다. 다음 명령을 실행하여 가이드를 적용하세요:

sidekick init

5. VPS 원클릭 배포

사이드킥 CLI는 Ubuntu 20.04+ 시스템용 VPS 배포를 간소화합니다. 다음 명령을 실행합니다:

sidekick deploy --vps <VPS_IP地址>

사이드킥 CLI가 자동으로 실행됩니다:

• SSH 및 사용자 권한을 구성합니다.
• Docker 및 Traefik을 설치합니다.
• HTTPS 설정(기본값으로 사용) sslip.io (무료 도메인 이름).
  배포 상태를 확인합니다:

sidekick status

애플리케이션을 업데이트합니다:

sidekick deploy --update

이 기능은 다운타임 없는 배포를 지원하며 빠른 고라이브 프로젝트에 적합합니다.

6. 비용 및 토큰 추적

사이드킥 CLI는 LLM 사용량 모니터링을 제공합니다. 현재 사용량을 확인합니다:

sidekick cost

출력에는 토큰 수와 비용 추정치가 포함됩니다. 예산을 설정합니다:

sidekick cost --set-budget 20.0

비용이 예산에 가까워지면 사이드킥 CLI가 경고를 표시합니다.

7. 원격 측정 제어

사이드킥 CLI는 기본적으로 센트리 원격 분석을 활성화하여 오류 및 사용량 데이터를 수집합니다. 원격 분석을 비활성화합니다:

sidekick --no-telemetry

이 명령은 개인정보 보호에 민감한 사용자가 데이터 수집을 완전히 비활성화할 수 있도록 합니다.

8. 명령 승인 제어

작업 속도를 높이려면 '욜로' 모드를 활성화하여 확인을 건너뛰세요:

sidekick /yolo

복원 확인:

sidekick /yolo off

구성 파일을 통해 기본 동작을 설정할 수도 있습니다:

{
"skip_confirm": true
}

일반적인 명령

• /help: 모든 명령을 표시합니다.
• /clear: 메시지 기록을 지웁니다.
• /compact: 메시지 기록을 요약하고 오래된 기록을 지웁니다.
• /dump: 현재 메시지 기록을 표시합니다(디버깅용).
• exit사이드킥 CLI를 종료합니다.

주의

• API 키 보안다음을 보장하기 위해 ~/.config/sidekick.json 키는
• VPS 요구 사항배포하려면 개방형 SSH 포트(기본값 22)와 공인 IP가 필요합니다.
• 베타 위상 제한현재 버전에 버그가 있을 수 있으므로 GitHub 리포지토리에서 업데이트를 계속 주시하세요.

 

애플리케이션 시나리오

1. 신속한 프로토타이핑
   개발자는 웹 앱의 프로토타입을 빠르게 제작해야 합니다. Sidekick CLI는 AI를 통해 코드를 생성하고 구성을 자동화하여 아이디어에서 배포까지 며칠 만에 완료할 수 있습니다.
2. 저렴한 비용의 VPS 배포
   저예산 VPS에서 애플리케이션을 실행하려는 소규모 팀을 위해 Sidekick CLI는 원클릭 배포 및 비용 추적을 제공하여 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.
3. AI 기반 학습
   초보자는 Sidekick CLI의 AI 기능으로 새로운 프레임워크를 배울 수 있습니다. 자연어 프롬프트를 입력하여 샘플 코드를 생성하고 디버깅하여 로직을 이해합니다.

 

QA

1. Sidekick CLI는 항상 연결되어 있어야 하나요?
   예, AI 기능은 LLM 제공업체의 API에 의존하며 네트워크 연결이 필요하며, MCP 서버 및 VPS 배포에도 네트워크 연결이 필요합니다.
2. 원격 측정을 비활성화하려면 어떻게 하나요?
   움직여야 합니다. sidekick --no-telemetry 또는 sidekick.json 설정 "telemetry": false.
3. 어떤 LLM 제공업체가 지원되나요?
   현재 OpenAI, Anthropic 등을 지원하며 향후 추가될 예정입니다. Ollama 및 기타 로컬 모델(로드맵 참조).
4. 코드 기여는 어떻게 하나요?
   리포지토리를 복제하고 개발 종속성을 설치합니다(make install), 풀 리퀘스트를 GitHub에 제출합니다.