사용자가 얼마나 많은 토큰을 사용하고, 얼마를 지출하며, 어떤 에이전트 도구가 가장 효과적인지 한눈에 확인하세요.
AITracker는 오픈 소스 기반의 로컬 우선(local-first) AI 워크스페이스입니다.
이는 Claude Code, Codex, Cursor와 같은 다양한 AI 도구 전반에 걸쳐 토큰 사용량, 비용, 사용 추세 등을 자동으로 추적하고; 스킬(Skills)과 자주 사용하는 설정들을 한곳에 모아주며; 실제 작업 및 사용 기록으로부터 스킬을 추출하고; 개인 지식 기반 및 장기 기억을 구축합니다. 모든 AI 세션은 다음 세션을 위한 재사용 가능한 역량이 될 수 있습니다.
오픈 소스 · 로컬 구동 · 계정 불필요
참고: 다이어그램은 원본 문서에서 보존되었습니다. 이미지 파일 내에 포함된 중국어 텍스트는 변경되지 않았으며, 이 문서의 모든 Markdown 복사본은 영어로 번역되었습니다.
AI 도구의 수는 계속 증가하고 있습니다.
Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Gemini CLI, OpenCode…
도구 수가 늘어날수록 다음과 같은 질문들도 커집니다:
- 제가 실제로 얼마나 많은 AI를 사용하고 있나요?
- 제 토큰과 돈은 어디로 가고 있나요?
- 저에게 가장 적합한 도구나 모델은 무엇인가요?
- 모든 스킬(Skills) 및 기타 설정들은 어디에 흩어져 있나요?
- AI 도구를 바꿀 때마다 모든 것을 다시 설정해야 하나요?
- 오늘 작동했던 방법을 다음에 필요할 때 재사용할 수 있나요?
- AI가 제 프로젝트와 장기적인 작업 경험을 기억할 수 있나요?
AITracker는 이 모든 것을 한곳에 모아줍니다.
AI 사용량을 이해하는 것부터, AI 역량(capabilities)을 관리하고, 스킬을 추출하며 지속 가능한 지식과 기억을 구축하는 것에 이르기까지, AITracker는 AI를 일회성 도구에서 재사용 가능한 역량의 진화하는 시스템으로 변화시킵니다.
AITracker는 Electron, TanStack Start, React, TypeScript로 구축된 데스크톱 애플리케이션입니다. 보안 검사는 공개된 @estelwalks/agent-threat-scanner npm 패키지를 사용하므로, 새로 클론(clone)할 경우 루트 프로젝트의 의존성만 필요합니다.
- Node.js 24 이상
- npm 10 이상
- 완전한 데스크톱 경험을 위해 macOS, Windows 또는 Linux 지원
git clone https://github.com/estelwalks/aitracker.git
cd aitracker
npm ci
...
브라우저 개발 서버만 실행하려면 npm run dev를 사용하세요.
최신 릴리스의 설치 파일을 직접 다운로드할 수 있습니다. 이 링크들은 릴리스에 관계없이 유효하며 항상 가장 최신으로 게시된 버전을 가리킵니다: 설치 파일 이름에는 버전이 포함되어 있지 않으므로, 변경되는 것은 릴리스 태그뿐입니다.
- macOS (Apple Silicon): AITracker-macOS-arm64.dmg
- macOS (Intel): AITracker-macOS-x64.dmg
- Windows (x64): AITracker-Windows-x64.exe
- Windows (ARM64): AITracker-Windows-arm64.exe
- Linux (x64, AppImage): AITracker-Linux-x64.AppImage
- Linux (x64, Debian/Ubuntu 패키지): AITracker-Linux-x64.deb
- Linux (x64, Fedora/RHEL 패키지): AITracker-Linux-x64.rpm
리눅스는 x86_64 전용입니다: .deb는 Debian 12+/Ubuntu 22.04+용이고, .rpm은 Fedora/RHEL 9+용이며, AppImage는 FUSE 2가 있는 다른 x86_64 데스크톱(FUSE 2가 없어도 --appimage-extract-and-run 명령어로 작동합니다)에서 사용됩니다.
앱 내 업데이트는 AppImage를 제자리에서 교체합니다. .deb 또는 .rpm 설치는 해당 패키지를 다운로드하여 시스템 소프트웨어 센터에 열고, 거기서 설치를 확인하고 비밀번호를 입력해야 합니다—이 앱은 사용자에게 권한을 상승시키지 않습니다. 그 외의 방식(압축 해제된 디렉터리나 일치하는 패키지가 없는 릴리스)으로 하는 설치는 완료하는 명령과 함께 전달됩니다.
각 릴리스에는 해당 릴리스에 포함된 파일의 정확한 버전 및 SHA-256을 기록하는 release-metadata.json과 checksums.txt가 있습니다. 리눅스 AppImage는 동반되는 release-metadata-linux.json에 기록됩니다. 바이트 단위로 정확한 빌드가 필요하면 latest 대신 필요한 태그의 릴리스에서 파일을 가져가세요.
모든 릴리스는 Releases 페이지에 나열되어 있습니다.
다음 명령어들은 macOS, Windows 또는 Linux에 공식 안정화 버전을 설치합니다. 패키지 관리자 항목은 안정화 릴리스와 해당 배포 메타데이터가 게시된 후에 사용할 수 있게 됩니다.
Node.js와 npm이 설치되어 있다면 다음을 실행하세요:
npx --yes @estelwalks/aitracker@latest
이 명령어는 데스크톱 설치 프로그램을 다운로드하고 엽니다. @latest
최신 안정화 릴리스를 따르므로 편집할 필요가 없으며, 정확한 빌드를 재현해야 할 때는 버전을 고정합니다 (@estelwalks/[email protected]). 베타 빌드는 @beta 아래에 게시됩니다.
Linux에서는 AppImage를 다운로드하고 실행 가능하게 표시한 다음 시작합니다. 시스템 패키지를 선호하는 경우, 릴리스 페이지에서 .deb 파일을 사용하여 sudo apt install ./AITracker-Linux-x64.deb로 설치하십시오. — 이 런처는 사용자 대신 권한을 상승시키지 않습니다.
npm 구성이 해당 패키지를 포함하지 않는 미러를 사용하는 경우, 공식 npm 레지스트리를 명시적으로 사용하십시오:
npx --yes --registry=https://registry.npmjs.org @estelwalks/aitracker@latest
프로젝트의 Tap에서 안정화된 Cask를 설치 및 업그레이드합니다:
brew tap estelwalks/aitracker
brew install --cask estelwalks/aitracker/aitracker
brew upgrade --cask estelwalks/aitracker/aitracker
Microsoft Community Repository에서 안정화된 패키지를 설치 및 업그레이드합니다:
winget install --id estelwalks.AITracker -e
winget upgrade --id estelwalks.AITracker -e
npm run build:desktop # 웹 앱 + Electron main/preload 번들
npm run typecheck # 앱 및 Electron 통합
npm run lint # 앱 린트 규칙
...
플랫폼 설치 프로그램은 npm run dist:mac, npm run dist:win:x64, npm run dist:win:arm64, 또는 npm run dist:linux:x64로 생성할 수 있습니다.
서명 및 공증 자격 증명은 이 저장소에 저장되지 않습니다.
Linux 빌드는 Linux에서 실행되어야 합니다. Electron은 여기서 크로스 컴파일되지 않으며, 네이티브 빌드 종속성(Tailwind의 Oxide 엔진, lightningcss, 아이콘 렌더러)은 호스트 플랫폼의 바인딩만 설치합니다.
독립형 설치 프로그램 런처는 aitracker로 패키징되었으며 macOS arm64/x64, Windows x64/arm64 (Windows on ARM 포함), 그리고 Linux x64 (AppImage, .deb, 및 .rpm)를 지원합니다.
- 개발 가이드 — 명령어 매트릭스(command matrix), 생성 파일 정책(generated-file policy), 및 저장소 레이아웃
- 릴리스 체크리스트 — 태그가 지정된 릴리스가 게시되기 전에 검증하는 항목
- 아키텍처 및 비즈니스 구조 (중국어) — 모듈, 데이터 흐름, 그리고 개인 정보 보호 경계
- 개발 워크플로우 (중국어) — 일상적인 개발, 테스트, 출시 루프
- 로드맵 (중국어)
- 리포트 분석 디자인 (중국어)
아키텍처, 계획 및 디자인 문서는 현재 중국어로 작성되었으며, 개발 가이드와 릴리스 체크리스트는 영어로 되어 있습니다.
로컬 우선(local-first) 데이터 처리 모델에 대해서는 PRIVACY.md를 참조하십시오.
| 기능 | 설명 |
|---|
| AI 사용 분석 (AI Usage Analytics) | AI 도구 전반의 토큰, 비용, 모델, 프로젝트 및 사용 추세를 자동으로 집계하여, 얼마나 많은 AI를 사용하고 돈이 어디에 쓰이는지 정확히 알 수 있습니다. |
| AI 도구 분석 (AI Tool Analytics) | 실제 사용 데이터를 활용하여 다양한 도구와 모델의 빈도, 소비량, 추세를 비교함으로써, 사용자에게 가장 적합한 AI를 찾는 데 도움을 줍니다. |
| 스킬 관리 (Skills Management) | 여러 AI 도구에 분산된 스킬(Skills)을 자동으로 발견하고 중앙에서 관리하며, 반복적인 검색 및 유지보수 작업을 줄여줍니다. |
| 설정 관리 (Configuration Management) | 규칙(Rules)과 같이 일반적으로 사용되는 AI 설정을 중앙에서 관리하며, 점진적으로 크로스-툴 재사용성을 추가합니다. |
| 스킬 증류 (Skills Distillation) | 실제 작업, 과거 세션 및 이미 효과가 입증된 방법으로부터 재사용 가능한 경험을 추출하여, 점차 스킬(Skills)로 전환합니다. |
| 지식 기반 (Knowledge Base) | 프로젝트 자료, 방법론, 경험 및 가치 있는 정보를 개인 지식 기반으로 지속적으로 정리합니다. |
| 장기 메모리 (Long-Term Memory) | 프로젝트 컨텍스트, 사용 습관 및 중요한 경험을 지속적으로 보존하여, 다음 AI 세션을 처음부터 시작할 필요가 없게 합니다. |
| 로컬 우선 (Local First) | 가능한 경우 핵심 데이터와 설정을 컴퓨터에 유지하며, 계정 없이도 핵심 기능을 사용할 수 있습니다. |
AITracker는 사용자의 컴퓨터에 있는 AI 코딩 도구의 사용 데이터를 자동으로 수집하여, 흩어져 있는 데이터들을 하나의 대시보드(Dashboard)로 통합합니다.
여기서 다음 사항들을 확인할 수 있습니다:
- 토큰 사용량 (Token usage)
- 입력/출력/캐시 토큰 (Input / output / cache tokens)
- 일별, 주별, 월별 비용 (Daily, weekly, and monthly costs)
- 다양한 AI 도구 전반의 사용량
- 다양한 모델 전반의 사용량
- 프로젝트별 소비량 (Project consumption)
- 사용 추이 (Usage trends)
더 이상 자신이 얼마나 많은 AI를 사용하는지 추측할 필요가 없습니다.
얼마나 많이 사용하고, 얼마나 지출하며, 어떤 도구가 가장 효과적인지 한눈에 확인하세요.
관리하기 어려워지는 것은 단순히 AI 도구 자체만이 아니라, 그 도구들 전반에 흩어져 있는 설정(configurations)과 기능(capabilities)입니다.
AITracker는 이러한 설정들을 자동으로 발견하고 통합된 관리 진입점(unified management entry point)을 제공합니다.
특정 스킬(Skill)이 어떤 디렉터리(directory)에 있는지 기억하거나, 도구를 전환할 때마다 모든 것을 처음부터 재설정할 필요가 없습니다.
진정으로 가치 있는 스킬은 반드시 처음부터 작성될 필요는 없습니다.
AITracker는 사용자의 실제 작업, 과거 세션, 이미 효과를 본 방법들로부터 재사용할 만한 경험을 식별하고, 이를 점진적으로 스킬(Skills)로 정제합니다.
“이번에 드디어 작동하게 만들었다”라는 경험을 “미래에도 이것을 직접 재사용할 수 있다”로 바꿉니다.
유용한 스킬은 Claude Code에만 속해서는 안 됩니다.
작동하는 설정이 Codex, Cursor 또는 다른 도구로 전환될 때 처음부터 다시 시작하도록 강요해서도 안 됩니다.
AITracker는 다양한 AI 도구 위에 기능 계층(capability layer)을 구축하는 것을 목표로 합니다:
모든 것을 한 곳에서 관리하고, 그 상태를 여러 AI 도구에 걸쳐 계속 사용할 수 있게 하는 것입니다.
AI는 매일 방대한 양의 대화 내용을 생성하지만, 정말 보존할 가치가 있는 것은 일부에 불과합니다.
예를 들어:
- 프로젝트에 대한 중요한 배경 정보
- 이미 검증된 방법론
- 문제 해결 과정(troubleshooting process)
- 유용한 프롬프트 (prompt)
- 스킬 (Skill)
- 워크플로우 (Workflow)
- 중요한 기술적 결정
AITracker는 이러한 가치 있는 정보를 점진적으로 **지식 기반 및 장기 메모리(knowledge base and long-term memory)**로 변환합니다.
따라서 AI는 매번 처음부터 시작할 필요가 없어집니다.
AITracker는 여러 AI 도구를 위해 설계되었으며, 다음과 같은 주요 AI 코딩 도구들을 점진적으로 지원하고 있습니다:
Claude Code
· Codex
· Cursor
· Cline
· Gemini CLI
· OpenCode
· ...
현재 36개 이상의 AI 도구에 대한 데이터 수집 및 인식 시나리오를 다루고 있으며, 지속적으로 더 많은 도구가 추가되고 있습니다.
AITracker는 기본적으로 로컬에서 실행됩니다.
사용자의 AI 사용 기록, 분석 데이터, 스킬(Skills), 규칙(Rules), 지식(knowledge), 그리고 메모리(memories)는 가능한 한 사용자 본인의 컴퓨터에 보관됩니다.
핵심 기능을 사용하기 위해 계정 등록이 필요하지 않습니다.
데이터는 사용자에게 속합니다.
스킬 마켓 목록 및 교환 비율 데이터는 프로젝트에서 운영하는 서비스 ai.trusttools.cn에서 가져옵니다. 이 서비스에 접속할 수 없을 경우, 앱은 캐시되거나 내장된 데이터를 대신 사용합니다.
AI 도구들은 점점 더 강력해지고—그리고 더 많아지고 있습니다.
하지만 우리가 이러한 AI 역량들을 이해하고, 관리하며, 축적할 수 있는 진정한 공간이 부족합니다.
AITracker가 바로 그것을 구축하려고 노력하는 것입니다.
AI를 이해 → 역량 관리 → 경험 추출 → 지속적인 축적.
문제 제기(Issues), 기능 제안(feature proposals), 문서 개선, 그리고 풀 리퀘스트(pull requests)는 환영합니다. 변경 사항 제출 전에는 CONTRIBUTING.md 파일을 읽어주십시오. 취약점의 경우 공개 이슈를 여는 대신 SECURITY.md 파일을 따라주십시오.
로컬 우선 데이터 처리 모델에 대해서는 PRIVACY.md 파일을 참조하십시오.
WeChat으로 QR 코드를 스캔하여 AITracker 사용자 그룹에 참여하세요.
AITracker는 추가적인 제한 사항이 있는 GPL-3.0 기반의 프로젝트 라이선스로 배포됩니다. 전체 프로젝트 약관은 LICENSE를 참조하십시오.
스캐너 패키지는 MIT 라이선스 하에 별도로 배포됩니다:
@estelwalks/agent-threat-scanner
다음 기여자들에게 감사드립니다:
개발 지원:
AITracker가 도움이 되었다면, 프로젝트에 Star를 눌러주세요. 감사합니다.