Koder는 터미널을 위한 실험적인 AI 코딩 어시스턴트 (AI coding assistant)입니다. 스트리밍 TUI (TUI), 지속 가능한 로컬 세션 (persistent local sessions), 저장소 인식 도구 (repository-aware tools), 확장 가능한 기술 (extensible skills), MCP 통합, 그리고 멀티 에이전트 워크플로 (multi-agent workflows)를 하나의 Python 런타임 (Python runtime)에 결합했습니다.

상태: 알파 (Alpha). Koder는 에이전트 기반 코딩 시스템 (agentic coding systems)을 탐구하기 위한 학습 중심 프로젝트입니다. 빠른 반복과 간혹 발생하는 미숙한 부분이 있을 수 있습니다.

Koder는 워크플로를 변경하지 않고 다양한 모델 제공업체(model providers)를 가로질러 작동할 수 있는 로컬 우선(local-first) 코딩 어시스턴트를 원하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

• 자신만의 모델 사용: OpenAI, Anthropic, Google/Gemini, GitHub Copilot, Azure, OAuth 기반 구독, OpenRouter, 그리고 100개 이상의 LiteLLM 제공업체를 지원합니다.
• 터미널 내 유지: 슬래시 명령어 (slash commands), 파일 언급 (file mentions), 셸 모드 (shell mode), 히스토리 검색 (history search), 실시간 사용 출력 (live usage output), 그리고 선택적인 음성 받아쓰기 (voice dictation)를 사용하세요.
• 컨텍스트를 로컬에 유지: 세션 (sessions), 트랜스크립트 (transcripts), 메모리 (memories), 작업 기록 (task records), 설정 (settings), 기술 (skills), 에이전트 (agents), 그리고 팀 상태 (team state)는 Koder가 소유한 로컬 경로에 저장됩니다.
• 런타임 확장: 프로젝트 기술 (project skills), 사용자 기술 (user skills), 플러그인 (plugins), MCP 서버 (MCP servers), 채널 (channels), 그리고 Magic Docs를 추가할 수 있습니다.
• 신중한 위임: 메인 세션이 통합을 담당하는 동안 백그라운드 서브 에이전트 (subagents)와 로컬 팀을 실행합니다.

uv를 사용하여 배포된 CLI를 설치하세요:

uv tool install koder

또는 pip를 사용하세요:

pip install koder

이 저장소에서 로컬 개발을 수행하려면:

git clone https://github.com/feiskyer/koder.git
cd koder
uv sync
...

모델 자격 증명 (model credential)을 설정하고 대화형 TUI를 시작하세요:

export KODER_API_KEY="your-api-key"
export KODER_MODEL="gpt-4o"
koder

셸에서 단일 프롬프트를 실행하세요:

koder "summarize the current repository"

프로젝트나 기능에 대해 지속적인 컨텍스트가 필요한 경우 이름이 지정된 세션을 사용하세요:

koder -s billing-refactor
koder -s billing-refactor "continue the failing test investigation"
koder --resume

TUI(Terminal User Interface) 내에서 사용하기 좋은 초기 명령어:

/onboarding
/status
/model
...

전체 슬래시 명령어(slash-command) 카탈로그는 명령어 참조(Command Reference)를 확인하세요.

Koder는 다음 순서로 설정을 해결(resolve)합니다:

• CLI 인자 (CLI arguments)
• 환경 변수 (Environment variables)
• ~/.koder/config.yaml
• 내장 기본값 (Built-in defaults)

범용 환경 변수는 모든 제공자(provider)에 걸쳐 작동합니다:

제공자별 예시:

OPENAI_API_KEY="sk-..." KODER_MODEL="gpt-4o" koder
ANTHROPIC_API_KEY="..." KODER_MODEL="claude-opus-4-20250514" koder
GOOGLE_API_KEY="..." KODER_MODEL="gemini/gemini-2.5-pro" koder
...

구독 기반 제공자는 로컬 OAuth 토큰 저장소를 사용합니다:

koder auth login google
koder auth login claude
koder auth login chatgpt
...

로그인 후, 제공자 접두사(provider prefix)와 함께 OAuth 기반 모델을 선택하세요:

KODER_MODEL="google/gemini-3-pro-preview" koder
KODER_MODEL="claude/claude-opus-4-5-20250514" koder
KODER_MODEL="chatgpt/gpt-5.2" koder

OAuth 토큰과 캐시된 모델 목록은 ~/.koder/tokens/ 아래에 저장됩니다.

지속적인 기본값은 ~/.koder/config.yaml에 저장됩니다:

model:
  name: "gpt-4o"
  provider: "openai"
...

유용한 설정 명령어:

koder config show
koder config edit
koder config export ~/koder-settings.json
...

제공자 설정, OAuth, 설정 번들(settings bundles), 관리형 설정(managed settings), MCP 설정, 그리고 음성 라우팅(voice routing)에 대해서는 설정 가이드(Configuration Guide)를 참조하세요.

Koder는 프로젝트, 사용자 및 플러그인 수준에서 확장될 수 있습니다.

스킬(Skills)은 필요할 때 로드되는 로컬 지침 번들(instruction bundles)입니다:

.koder/skills/api-review/SKILL.md
~/.koder/skills/personal-style/SKILL.md

---
name: api-review
description: Review API changes for compatibility and error handling
...

/skills 명령어로 스킬(Skills)을 검사합니다.

/init-verifiers 명령어로 검증기(verifier) 스킬을 생성합니다.

MCP 서버는 런타임(runtime)에 외부 도구를 추가합니다:

koder mcp add filesystem "python -m mcp.server.filesystem" --scope project
koder mcp add api --transport http --url http://localhost:8000
koder mcp list

플러그인(Plugins)은 스킬(skills), 명령(commands), MCP 서버, 채널(channels) 및 의존성(dependencies)을 제공할 수 있습니다:

koder plugin install ./my-plugin --scope project
koder plugin list
koder --channels server:my-channel
...

전체 확장 모델에 대한 자세한 내용은 Skills, Plugins, MCP 섹션을 참조하세요.

koder_agent/
├── agentic/ # 에이전트 생성, 훅(hooks), 가드레일(guardrails), 승인(approvals)
├── auth/ # OAuth 제공자, 토큰 저장소, 제공자별 라우팅(routing)
...

런타임 흐름(Runtime flow):

cli.py는 인자(arguments)를 파싱하고 런타임 요청을 생성합니다.

HarnessRuntime은 권한을 로드하고 대화형(interactive), 프롬프트(prompt) 및 서브커맨드(subcommand) 모드를 실행합니다.

• 세션 흐름(Session flow)은 컨텍스트(context), 훅(hooks), 플러그인(plugins), 에이전트(agents), 슬래시 명령(slash commands) 및 스케줄러 실행을 연결합니다.

AgentScheduler는 모델 실행을 스트리밍하고 사용량을 추적합니다.

• 도구(Tool) 및 권한(permission) 레이어는 파일, 셸(shell), MCP, 스킬(skill) 및 팀원(teammate) 작업을 검증합니다.

EnhancedSQLiteSession은 대화 기록(transcripts)과 세션 메타데이터를 ~/.koder/koder.db에 영구 저장합니다.

저장소(repository) 설정:

uv sync
uv run koder

코드 품질 및 테스트:

uv run black .
uv run ruff format
uv run ruff check --fix
...

집중 테스트 예시:

uv run pytest tests/test_file_tools.py
uv run pytest -v -k "test_name"

• API 키는 프로젝트 파일이 아닌 환경 변수(environment variables) 또는 로컬 사용자 설정에 보관해야 합니다.
• OAuth 토큰 및 캐시된 제공자 모델 목록은 ~/.koder/tokens/에 저장됩니다.
• 세션(Sessions), 대화 기록(transcripts), 메모리(memories), 작업(tasks), 에이전트(agents) 및 팀(teams)은 로컬의 ~/.koder/ 및 프로젝트의 .koder/ 아래에 저장됩니다.

경로(paths). - Koder는 세션(sessions)을 Koder 호스팅 서비스로 업로드하지 않습니다. 모델 요청(model requests)은 여전히 사용자가 구성한 제공자(provider)로 전송됩니다.

• 셸(Shell), 파일(file), MCP, 그리고 팀원(teammate) 작업은 로컬 권한 및 샌드박스(sandbox) 정책에 의해 중재됩니다. /sandbox status 명령어가 해당 백엔드를 사용 가능한 것으로 보고하면, 포그라운드 셸(foreground shell) 명령은 실제 샌드박스 백엔드를 사용할 수 있습니다.

경계(boundaries)를 검사하려면 다음 명령어를 사용하세요:

/privacy-settings
/permissions
/sandbox
...

자세한 내용은 샌드박스 가이드(Sandbox Guide) 및 권한과 개인정보 보호(Permissions and Privacy)를 참조하세요.

• 기능 가이드(Feature Guide) - Koder의 주요 사용자 대상 기능에 대한 주제 지도(topic map)
• 시작하기(Getting Started) - 첫 설치, 제공자 설정 및 안전한 첫 세션
• 대화형 TUI(Interactive TUI) - 프롬프트 제어, 슬래시 명령어(slash commands), 멘션(mentions), 셸 모드(shell mode) 및 음성 입력(voice input)
• 설정 가이드(Configuration Guide) - 설정 파일(config files), 환경 변수(environment variables), 제공자(providers), OAuth 및 설정 번들(settings bundles)
• 세션 및 메모리(Sessions and Memory) - 이름이 지정된 세션, 재개(resume), 압축(compaction), 되감기(rewind), 메모리 및 로컬 저장소(local storage)
• 에이전트 및 팀(Agents and Teams) - 백그라운드 하위 에이전트(subagents), 프로젝트 에이전트, 팀, 팀원 모드(teammate modes) 및 팀 메모리
• 워크플로(Workflows) - 검토(review), 계획(planning), Git, GitHub, 릴리스(release) 및 검증(verification) 워크플로
• 기술, 플러그인 및 MCP(Skills, Plugins, and MCP) - 기술(skills), 플러그인(plugins), MCP 서버, 채널(channels) 및 Magic Docs를 통한 Koder 확장
• 권한 및 개인정보 보호(Permissions and Privacy) - 승인(approvals), 샌드박스 정책(sandbox policy), 관리형 설정(managed settings), 워크스페이스 루트(workspace roots) 및 데이터 경계(data boundaries)
• 샌드박스 가이드(Sandbox Guide) - 셸 샌드박스 백엔드(shell sandbox backends), 상태 필드(status fields), 구성 및 문제 해결(troubleshooting)
• 음성 모드(Voice Mode) - 음성 받아쓰기(voice dictation) 설정 및 제공자별 참고 사항
• 명령어 참조(Command Reference) - 전체 슬래시 명령어 카탈로그

기여(Contributions)를 환영합니다.

• 저장소(repository)를 포크(Fork)하세요.

• 기능 브랜치(feature branch)를 생성하세요:
  git checkout -b feature/amazing-feature

• 테스트 또는 검증(validation)과 함께 집중적인 변경 사항을 만드세요.

• 변경 사항을 커밋(Commit)하세요:
  git commit -m 'Add amazing feature'

• 브랜치를 푸시(Push)하고 풀 리퀘스트(pull request)를 생성하세요.

가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

MIT License. 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.