터미널에서 실행되는 자율형 AI 코딩 에이전트입니다. Claude Code, OpenAI Codex 등과 유사하지만 훨씬 더 많은 LLM (Large Language Models)과 함께 작동합니다.

다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:

• 코드 작성 📝
• 버그 수정 🐛
• 셸 명령 (Shell commands) 실행 💻
• 테스트 작성 🧪
• 코드베이스 (Codebase) 분석 🔍 및 기타 다양한 기능...

이 모든 것이 터미널 내에서 이루어집니다! 🚀

처음부터 구축하는 방법에 대한 전체 튜토리얼 시리즈는 아래를 참조하세요 👇

작업에 따라 다음과 같은 다양한 모드를 제공합니다:

• 📝 Architect (설계자): 시스템을 설계하고, 사용자와 함께 아이디어를 브레인스토밍하며, 설계 내용을 마크다운 (Markdown) 파일에 저장합니다.
• 💻 Code (코드): 설계자의 계획을 단계별로 구현합니다.

✅ 현재 지원되는 LLM:

• Google Gemini
• OpenAI
• Claude
• OpenRouter
• Deepseek
• Groq
• Ollama를 사용한 로컬 LLM (Local LLMs)

LlamaIndex Workflow: 오케스트레이션 (Orchestration) 및 다중 LLM 지원을 위해 사용
Tree-sitter: 코드베이스 전체에서 코드 정의(함수, 클래스 등)를 검색하고 구문 오류 (Syntax errors)를 확인하기 위해 사용
Ripgrep: 코드베이스 전체에서 정규 표현식 (Regex) 검색을 위해 사용
Google's diff-match-patch: 차이점 (Diffs)을 비교하고 표시하기 위해 사용

Tig은 몇 가지 외부 도구에 의존합니다:

Ripgrep: 코드베이스 전체에서 정규 표현식 검색을 위해 사용

사용 중인 운영 체제에 맞게 반드시 설치해야 합니다.

macOS의 경우, Homebrew를 사용할 수 있습니다:

brew install ripgrep

Linux의 경우, 배포판의 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다:

Arch의 경우:
sudo pacman -S ripgrep

Fedora의 경우:
sudo dnf install ripgrep

pip를 사용하여 Tig을 설치하세요:

pip install tig-code

참고: 만약 tig이 PATH에 없다면, 먼저 추가해야 합니다 (Python 설치 환경에 따라 다름).

Tig은 .env 파일을 사용하여 설정됩니다.

.env 파일에 적절한 API 키와 함께 사용할 LLM 및 모델을 지정하세요.

GOOGLE_API_KEY="..."
TIG_MODEL="gemini-2.0-flash"
TIG_PROVIDER="google" # 사용 가능한 프로바이더: [google, openai, anthropic, deepseek, groq, ollama, openrouter]

각 모델에 맞는 올바른 API 키 변수를 제공하세요. 예: Gemini의 경우 GOOGLE_API_KEY, OpenAI의 경우 OPENAI_API_KEY, Claude의 경우 ANTHROPIC_API_KEY 등.

이제 tig을 실행하세요 (선택적으로 --mode <code|architect>를 지정할 수 있습니다):

tig

만약 Tig이 수행하는 모든 작업(파일 읽기, 쓰기, 업데이트)을 자동으로 승인하고 싶다면, --auto-approve 플래그와 함께 tig를 실행하세요:

tig --auto-approve

마지막으로, 프롬프트가 나타나면 시작을 위해 Tig에게 작업을 전달하세요:

...
New task: Create a screen recorder website for chrome
...