문제점: 너무 많은 AI 도구, 정착할 곳이 없음

오늘날 AI로 개발을 한다면, 여러분의 환경도 아마 제 예전 모습과 비슷할 것입니다:
한 창에는 Claude, 다른 창에는 Codex, 몇 개의 HTTP 모델 API,
한 번 설정하고 잊어버린 MCP 서버까지. 서로 다른 키(Key), 서로 다른 설정(Config), 서로 다른 터미널(Terminal). 이들 사이를 전환하는 것은 하루 종일 지불해야 하는 세금과 같습니다.

저는 이에 지쳐 Fleetify를 만들었습니다 — 단 하나의 데스크톱 앱으로 모든 AI 코딩 도구를 설치, 실행 및 관리할 수 있습니다.

주요 기능

모든 도구를 위한 단 한 곳. 온보딩(Onboarding) 과정에서 Fleetify는 지원되는 모든 AI 도구 — CLI 에이전트(Claude, Codex, Gemini, Kimi) 및 HTTP 제공업체(OpenAI, DeepSeek, Grok, Gemini API, Perplexity 등) — 를 보여주며, 앱을 떠나지 않고도 이들을 설치하고 인증할 수 있게 해줍니다. 키(Key)는 dotfile이 아닌 운영체제(OS)의 키체인(Keychain)에 저장됩니다.

어디서나 가능한 워크스페이스(Workspaces). 세션은 로컬 폴더, 클론된 git 리포지토리(repo), 원격 SSH 호스트 또는 Docker 컨테이너에서 실행될 수 있습니다. 각 세션은 고유한 git worktree 내에서 격리되어 병렬 에이전트들이 서로 충돌하지 않습니다.

지능형 라우팅(Intelligent routing). "Auto"를 선택하면 Fleetify가 각 메시지를 최적의 모델로 자동 라우팅하며, 직접 제공업체를 선택할 수도 있습니다.

루틴(Routines). 에이전트에게 작업과 일정을 부여하면, 에이전트가 이를 실행하기 위해 자체 세션을 가동합니다 — 아침 요약, 주간 의존성 체크, 일일 스탠드업 초안 작성 등. 한 번 정의하면 알아서 실행됩니다.

디스패치(Dispatch). 하나의 작업을 전달하면 에이전트가 계획을 세워 적절한 에이전트에게 작업을 배정(Dispatch)할 수 있으며, 작업이 격리되어 있어 충돌이 발생하지 않습니다.

향후 방향

Fleetify의 핵심 아이디어는 간단합니다: 모든 개발자는 오케스트레이터(Orchestrator)가 되어가고 있다는 것입니다. 너무 많은 모델, 너무 많은 에이전트, 수동으로 관리하기에는 동시에 실행되는 것이 너무 많습니다. 이 모든 것을 지시할 단 한 곳이 중요해질 것입니다.

이 내용에 공감하신다면 여러분의 피드백을 듣고 싶습니다. 현재 여러분의 AI 도구 환경은 어떤 모습인가요? 그리고 가장 짜증 나는 부분은 무엇인가요?

사용해 보기 / 팔로우하기:

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• Site: https://fleetify.dev
• X: https://x.com/Fleetifyai