오픈 소스 데이터 엔지니어링 하네스 (harness).

데이터 엔지니어링 AI를 위한 지능형 레이어 — SQL 분석, 컬럼 수준 리니지 (column-level lineage), dbt, FinOps, 그리고 모든 주요 클라우드 플랫폼에 걸친 웨어하우스 (warehouse) 연결을 위한 100개 이상의 결정론적 (deterministic) 도구.

터미널에서 단독으로 실행하거나, Claude Code 또는 Codex 하단에 임베드하거나, CI 파이프라인 및 오케스트레이션 DAG에 통합할 수 있습니다. 모든 LLM을 위한 정밀한 데이터 툴링 (tooling).

설치 (Install)

npm install -g altimate-code

그 다음 — 순서대로:

1단계: LLM 제공업체 설정 (모든 기능 작동 전 필수):

altimate        # TUI 실행
/connect        # 대화형 설정 — 제공업체를 선택하고 API 키를 입력하세요

또는 환경 변수를 직접 설정하세요:

export ANTHROPIC_API_KEY=your_key   # Anthropic Claude
export OPENAI_API_KEY=your_key      # OpenAI

2단계 (선택 사항): 데이터 스택 자동 감지 (읽기 전용이며, 운영 환경 연결에 안전함):

altimate /discover

/discover는 dbt 프로젝트, 웨어하우스 연결 (profiles.yml로부터 — DBT_PROFILES_DIR, 프로젝트 디렉토리, 그 다음 <home>/.dbt/를 확인하며, Docker 및 환경 변수도 포함), 그리고 설치된 도구들(dbt, sqlfluff, airflow, dagster 등)을 자동으로 감지합니다. 이 단계를 건너뛰고 바로 구축을 시작할 수 있으며, 나중에 언제든지 실행할 수 있습니다.

헤드리스 (Headless) / 스크립트 사용: altimate --yolo는 모든 권한 프롬프트를 자동으로 승인합니다. 실제 운영 중인 웨어하우스 연결에는 권장되지 않습니다.

추가 설정 불필요. 단 한 번의 명령어로 설치.

왜 특화된 하네스 (harness)가 필요한가?

일반적인 AI 코딩 에이전트(General AI coding agents)는 SQL 파일을 수정할 수는 있습니다. 하지만 여러분의 데이터 스택(data stack)을 이해하지는 못합니다.
altimate는 모든 LLM(Large Language Model)에 결정론적인(deterministic) 데이터 엔지니어링 지능 계층을 제공합니다 —
환각(hallucination)이 섞인 SQL 조언도, 스키마에 대한 추측도, 누락된 PII(개인정보)도 없습니다.

벤치마크 정밀도: SQL 안티 패턴 탐지에서 100% F1 스코어 달성 (1,077개 쿼리, 19개 규칙, 오탐(false positive) 0건).
컬럼 수준 리니지(column-level lineage)에서 100% 엣지 매치(edge-match) 달성 (500개 쿼리, 13개 카테고리).
방법론 보기 →

하네스(harness)가 제공하는 기능:

• SQL 지능 엔진 (SQL Intelligence Engine) — 결정론적인 SQL 파싱 및 분석 (LLM의 패턴 매칭이 아님). 19개 규칙, 100% F1, 오탐 0건. 환각이 섞인 SQL 조언으로 고통받았던 데이터 엔지니어들을 위해 구축되었습니다.
• 컬럼 수준 리니지 (Column-Level Lineage) — 다양한 방언(dialect)에 걸친 SQL로부터 자동 추출. 500개 벤치마크 쿼리에서 100% 엣지 매치 달성.
• 라이브 웨어하우스 지능 (Live Warehouse Intelligence) — 실제 웨어하우스의 인덱싱된 스키마, 쿼리 히스토리 및 비용 데이터 제공. 추측이 아닌 실제 데이터를 기반으로 합니다.
• dbt 네이티브 (dbt Native) — 매니페스트(manifest) 파싱, 테스트 생성, 모델 스캐폴딩(scaffolding), 메달리온 패턴(medallion patterns), 영향 분석(impact analysis)
• FinOps — 크레딧 소비, 고비용 쿼리 탐지, 웨어하우스 적정 규모 산정(right-sizing), 유휴 리소스 정리
• PII 탐지 (PII Detection) — 15개 카테고리, 30개 이상의 정규 표현식(regex) 패턴, 실행 전 강제 적용

Claude Code 및 Codex와 완벽하게 작동합니다. /configure-claude 또는 /configure-codex를 사용하여 한 단계로 통합 설정을 완료하세요. altimate는 데이터 엔지니어링 도구 계층입니다. 터미널에서 단독으로 사용하거나, 이미 사용 중인 어떤 AI 에이전트 아래에 하네스로 마운트하여 사용할 수 있습니다. 이 둘은 상호 보완적입니다.

altimate-code는 데이터 팀을 위해 재구축된 OpenCode의 포크(fork) 버전입니다. 모델 불가지론적(Model-agnostic) 방식이므로, 사용 중인 LLM을 가져오거나 Ollama를 통해 로컬에서 실행할 수 있습니다.

빠른 데모

# 데이터 스택 자동 탐지 (dbt 프로젝트, 웨어하우스 연결, 설치된 도구)
> /discover

...

주요 기능 (Key Features)

모든 기능은 결정론적 (Deterministic)입니다. 즉, LLM의 패턴 매칭이 아니라 파싱(Parse), 추적(Trace), 측정(Measure)을 수행합니다.

SQL 안티 패턴 탐지 (SQL Anti-Pattern Detection)

신뢰도 점수와 함께 19가지 규칙을 제공합니다. SELECT *, 카테시안 조인 (Cartesian joins), Non-sargable 술어 (Non-sargable predicates), 상관 서브쿼리 (Correlated subqueries) 등을 포착합니다. 1,077개의 벤치마크 쿼리에 대해 100% 정확도를 기록했습니다.

컬럼 레벨 리니지 (Column-Level Lineage)

SQL로부터 리니지 (Lineage)를 자동으로 추출합니다. 조인 (Joins), CTE, 서브쿼리를 거쳐 특정 컬럼을 소스(Source)까지 추적할 수 있습니다. 단독으로 작동하거나 dbt 매니페스트 (Manifests)와 함께 사용하여 프로젝트 전반의 리니지를 파악할 수 있습니다. 500개의 벤치마크 쿼리에 대해 **100% 엣지 매치 (Edge match)**를 달성했습니다.

FinOps 및 비용 분석 (FinOps & Cost Analysis)

크레딧 분석, 고비용 쿼리 탐지, 웨어하우스 적정 규모 산정 (Right-sizing), 미사용 리소스 정리, 그리고 RBAC (Role-Based Access Control) 감사를 수행합니다.

교차 방언 번역 (Cross-Dialect Translation)

Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, DuckDB 간의 SQL 트랜스파일 (Transpile)을 지원합니다.

PII 탐지 및 보안 (PII Detection & Safety)

30개 이상의 정규 표현식 (Regex) 패턴을 사용하여 15개 카테고리에 걸쳐 PII (개인정보)를 자동으로 스캔합니다. 쿼리 실행 전 보안 점검 및 정책 강제 적용을 수행합니다.

dbt 네이티브 (dbt Native)

매니페스트 파싱 (Manifest parsing), 테스트 생성, 모델 스캐폴딩 (Scaffolding), 증분 모델 (Incremental model) 탐지, 리니지를 고려한 리팩토링 (Refactoring)을 지원합니다. 메달리온 패턴 (Medallion patterns), yaml 설정 생성, dbt docs를 포함하여 목적에 맞게 구축된 12가지 스킬을 제공합니다.

데이터 시각화 (Data Visualization)

SQL 결과로부터 대화형 차트와 대시보드를 생성합니다. 데이터 시각화 (Data-viz) 스킬은 데이터에 기반한 자동 차트 유형 선택을 통해 즉시 발표 가능한 수준의 시각화 자료를 생성합니다.

로컬 우선 추적 (Local-First Tracing)

AI 상호작용을 위한 내장된 관측성 (Observability) 기능을 제공합니다. 도구 호출 (Tool calls), 토큰 사용량, 세션 활동을 로컬에서 추적합니다. 외부 서비스가 필요하지 않습니다. altimate trace를 통해 세션 녹화본을 볼 수 있으며, 루프 탐지 (Loop detection), 세션 후 요약, 공유 가능한 HTML 내보내기 기능을 포함합니다.

AI 팀원 학습 (AI Teammate Training)

AI 팀원에게 프로젝트별 특정 패턴, 명명 규칙 (Naming conventions), 그리고 베스트 프랙티스 (Best practices)를 가르칠 수 있습니다. 학습 시스템은 예시로부터 배우고 세션 전반에 걸쳐 규칙을 자동으로 적용합니다.

교차 방언 데이터 패리티 (Cross-Dialect Data Parity)

/data-parity 스킬 또는 data_diff 도구를 사용하여 12개의 데이터 웨어하우스 (Warehouse) 간의 테이블 또는 쿼리 결과를 행 단위로 비교합니다. 다섯 가지 알고리즘 — auto, joindiff, hashdiff (모든 규모 지원, 데이터 외부 유출 없음), profile (컬럼 통계만 포함), cascade를 제공합니다. 날짜 / 숫자 / 범주형 파티셔닝 (Partitioning)을 통해 1억 개 이상의 행을 가진 테이블도 독립적인 배치 (Batch)로 차이점을 비교할 수 있습니다. 비교 가능한 컬럼을 자동으로 탐색하며, 이름 및 카탈로그 기본값에 따라 감사 (Audit) / 타임스탬프 (Timestamp) 컬럼을 제외합니다.

자동화된 dbt 유닛 테스트 (Automated dbt Unit Tests)

/dbt-unit-tests 또는 dbt_unit_test_gen 도구를 사용하여 터미널에서 dbt 1.8+ 유닛 테스트를 생성합니다. 테스트 가능한 SQL 구문 (CASE/WHEN, JOIN, NULL, 윈도우 함수 (Window functions), 나눗셈, 증분 모델 (Incremental models))을 탐지하고, 7가지 방언 (Dialects)에 대해 타입이 정확한 모의 데이터 (Mock data)를 포함한 완전한 YAML 파일을 조립합니다.

GitLab MR 리뷰 (GitLab MR Review)

altimate gitlab review <MR_URL> 명령어를 통해 터미널에서 머지 리퀘스트 (Merge Request)를 직접 리뷰할 수 있습니다. 셀프 호스팅 (Self-hosted) GitLab 인스턴스 및 중첩된 그룹 경로 (Nested group paths)를 지원합니다. 댓글 중복 제거 기능은 중복 게시 대신 기존 리뷰를 업데이트합니다. 이는 기존의 GitHub PR 리뷰 흐름과 함께 사용할 수 있는 보완 도구입니다.

에이전트 모드 (Agent Modes)

각 모드는 범위가 지정된 권한, 도구 액세스 및 SQL 쓰기 권한 제어를 가집니다.

altimate가 처음이신가요? Analyst 모드로 시작하세요. 이 모드는 읽기 전용이며 프로덕션 (Production) 연결에 실행해도 안전합니다. 전문화된 워크플로우 (검증, 마이그레이션, 연구 등)가 필요하신가요? 커스텀 에이전트 모드를 생성하세요.

지원되는 데이터 웨어하우스 (Supported Warehouses)

Snowflake · BigQuery · Databricks · PostgreSQL · Redshift · ClickHouse · DuckDB · MySQL · SQL Server (Microsoft Fabric 포함) · Oracle · SQLite · MongoDB

스키마 인덱싱 (Schema indexing), 쿼리 실행 및 메타데이터 조사 (Metadata introspection)를 통한 퍼스트 클래스 (First-class) 지원을 제공합니다. 보안 연결을 위한 SSH 터널링 (SSH tunneling)이 가능합니다.

모든 LLM과 연동 가능

모델 불가지론적 (Model-agnostic) — 직접 제공업체를 가져오거나 로컬에서 실행하세요.

Altimate LLM Gateway · Anthropic · OpenAI · Google Gemini · Google Vertex AI · Amazon Bedrock · Azure OpenAI · Databricks AI Gateway · Snowflake Cortex · Mistral · Groq · DeepInfra · Cerebras · Cohere · Together AI · Perplexity · xAI · OpenRouter · LM Studio · Ollama · GitHub Copilot

기술 (Skills)

altimate는 19개의 내장 기술 (built-in skills)을 제공합니다. TUI에서 /를 입력하여 탐색하고 자동 완성 기능을 사용하세요. 암기할 필요가 없습니다.

/sql-review · /sql-translate · /data-parity · /pii-audit · /cost-report · /lineage-diff · /query-optimize · /data-viz · /dbt-develop · /dbt-test · /dbt-unit-tests · /dbt-docs · /dbt-analyze · /dbt-troubleshoot · /schema-migration · /teach · /train · /training-status · /altimate-setup

커뮤니티 및 기여 (Community & Contributing)

• Slack: Slack 참여하기 — 질문, 사례 공유 및 기능 토론을 위한 실시간 채팅
• Issues: GitHub Issues — 버그 보고 및 기능 요청
• Discussions: GitHub Discussions — 긴 형식의 질문 및 제안
• Security: 책임 있는 공개 (responsible disclosure)를 위해 SECURITY.md를 참조하세요

기여를 환영합니다 — 문서, SQL 규칙, 웨어하우스 커넥터 (warehouse connectors) 및 TUI 개선 사항이 모두 필요합니다. 기여 가이드에는 설정, 보증 시스템 (vouch system), 그리고 이슈 우선 PR 정책 (issue-first PR policy)이 포함되어 있습니다.

CONTRIBUTING.md 읽기 →

변경 이력 (Changelog)

• v0.6.1 (2026년 4월) — BigQuery finops 멀티 리전 (multi-region) 지원 및 컬럼명 (column-name) 수정

• v0.6.0 (2026년 4월) — data_diff 교차 방언 (cross-dialect) 데이터 일치성 (data parity) 확보 (12개 웨어하우스, 5개 알고리즘), MSSQL/Microsoft Fabric 지원, Databricks AI Gateway 프로바이더 (11개 파운데이션 모델 (foundation models)) 지원

• v0.5.21 (2026년 4월) — 자동 dbt 유닛 테스트 생성 (/dbt-unit-tests, dbt 1.8+, 7개 방언 (dialects)), 방언 인식형 (dialect-aware) sql_explain 지원

• v0.5.20 (2026년 4월) — Altimate 모델 자동 선택, 연결 문자열 (connection-string) 비밀번호 URL 인코딩 (URL-encoding), 트레이스 (trace) 페이지네이션 (pagination)

• v0.5.19 (2026년 4월) — 설정 파일 내 ${VAR} 환경 변수 (env-var) 보간 (interpolation), 원자적 (atomic) 트레이스 파일 쓰기

• v0.5.18 (2026년 4월) — 네이티브 GitLab MR 리뷰 (altimate gitlab review), Altimate LLM Gateway 프로바이더, glob 도구 강화, MCP 설정 정규화 (normalization)

• v0.5.17 (2026년 4월) — 커스텀 DBT_PROFILES_DIR 해결 (resolution), ClickHouse 드라이버 강화

• v0.5.16 (2026년 3월) — ClickHouse 웨어하우스 드라이버, 에이전트 루프 (agent loop) 탐지

• v0.5.15 (2026년 3월) — 플랜 에이전트 (plan-agent) 2단계 접근 방식 및 정교화 (refinement), 기능 발견 (feature discovery), SQL 분류기 (classifier) 보안 강화

• v0.5.14 (2026년 3월) — MongoDB 드라이버, 스킬 후속 제안 (skill follow-up suggestions), Verdaccio 건전성 테스트 스위트 (sanity suite), upstream_fix: 마커 컨벤션 (convention)

• v0.5.12 (2026년 3월) — altimate-dbt 자동 발견 설정 (Windows 호환), 로컬 E2E 건전성 테스트 하네스 (sanity test harness)

• v0.5.11 (2026년 3월) — altimate-code check CLI 명령, 데이터 시각화 (data-viz) 개선, Codespaces 지원, 세션 트레이싱 (session tracing), 52개 CI 테스트 수정

• v0.5.7 (2026년 3월) — 영향 분석 (impact analysis) 도구, 트레이닝 임포트 (training import), CI 체크 명령, --max-turns 예산 (budget), LM Studio 프로바이더

• v0.5.6 (2026년 3월) — 스킬 CLI 및 TUI 관리, GitHub 스킬 설치, Snowflake Cortex 프로바이더

• v0.5.5 (2026년 3월) — VS Code, Cursor, Claude Code, Copilot 설정으로부터 MCP 서버 자동 발견

• v0.5.3 (2026년 3월) — npm 바이너리에 스킬/dbt-tools 번들링, 마커 가드 (marker guard) CI

• v0.5.1 (2026년 3월) — 단순화된 3가지 모드 에이전트 (builder/analyst/plan), SQL 쓰기 권한 제어 (write access control)

• v0.5.0 (2026년 3월) — 부드러운 스트리밍 모드 (smooth streaming mode), 내장된 기술 (builtin skills), /configure-claude 및 /configure-codex 명령어

• v0.4.x 및 이전 버전 — 전체 변경 이력(changelog) 보기 →

라이선스 (License)

MIT — LICENSE를 참조하세요.

감사의 글 (Acknowledgements)

altimate는 오픈 소스 AI 코딩 에이전트인 OpenCode의 포크 (fork) 버전입니다. 저희는 이들의 훌륭한 기반 위에 데이터 팀에 특화된 기능들을 추가하여 구축하였습니다.