Claude Code 추천 도구 4가지: 비교·설치·실전 프롬프트

Claude Code로 코드를 고치다 보면 비슷한 장면을 만납니다. 지난번에 찾았던 파일을 다시 탐색하고, 원하는 작업 방식을 매번 설명하고, 완성한 기능을 소개하는 영상은 또 별도로 만들어야 하죠.

이때 도움이 되는 도구가 Trail-code(구 Graft), Agency Agents, Codebase Memory MCP, OpenMontage입니다. 각각 코드 탐색, 역할별 작업 지시, 코드 관계 분석, 영상 제작을 보완합니다. 다만 해결하는 문제가 다르므로, 지금 가장 오래 걸리는 작업에 맞춰 고르는 것이 좋습니다.

쇼츠에서 네 도구를 보셨다면 이 글에서는 한 단계 더 들어갑니다. 무엇을 설치해야 하는지, 어떤 요청을 해야 효과가 있는지, 설치 후 무엇을 확인해야 하는지까지 알아보겠습니다.

Claude Code 추천 도구 4가지, 무엇부터 설치할까?

코드 위치를 찾는 시간이 길다면 Trail-code, 분야별 작업 절차가 필요하면 Agency Agents, 함수의 호출 관계와 수정 영향을 추적하려면 Codebase Memory MCP, 대본부터 편집까지 영상 제작을 연결하려면 OpenMontage를 먼저 살펴보세요.

이 표는 각 도구의 공식 기능을 바탕으로 정리한 선택 가이드입니다. 특히 Trail-code와 Codebase Memory MCP는 코드 그래프와 영향 분석 기능이 겹칩니다. 두 도구를 함께 설치하기 전에, 같은 질문에서 하나만으로 충분한지 확인해 보세요.

시작하기 전: 명령어는 터미널에, 프롬프트는 Claude Code에

이 글은 Claude Code에서 이미 대화하고 작업할 수 있다는 전제로 진행합니다. bash 코드 블록은 터미널에서 실행할 명령어입니다. 프롬프트는 Claude Code 대화창에 붙여넣고, 파일 이름이 표시된 코드 예제는 해당 파일에 작성하세요. 설치를 맡기는 프롬프트를 사용했다면 같은 설치 명령을 다시 실행할 필요는 없습니다.

설치 위치도 구분해 두세요.

• Trail-code와 Codebase Memory MCP는 분석할 프로젝트 폴더를 기준으로 연결·인덱싱합니다.
• Agency Agents의 저장소를 내려받는 위치와 Claude Code가 에이전트를 읽는 위치는 다릅니다. 기본 설치 대상은 ~/.claude/agents/입니다.
• OpenMontage는 별도 작업 폴더에 내려받아 그 안에서 영상 제작을 시작합니다.

아래 터미널 예시는 별도 표시가 없으면 macOS·Linux의 Bash 기준입니다. Windows 사용자는 운영체제를 확인하도록 작성한 설치 프롬프트를 사용하거나, 각 공식 문서의 PowerShell 안내를 따라가세요.

1. Trail-code란? Graft의 코드 지도에 작업 맥락을 더한 도구

Trail-code는 코드의 구조를 미리 정리하고, 이전 작업에서 남긴 결정을 다음 작업에 전달하는 도구입니다. Graft가 이름만 바뀐 것으로 이해하기보다, 기존 코드 지도인 graft map에 learnings가 더해졌다고 이해하면 쉽습니다.

• graft map: 어떤 파일과 함수가 있고 서로 어떻게 연결되는지 정리합니다.
• learnings: 왜 그렇게 구현했는지, 무엇을 시도했고 제외했는지 같은 작업 지식을 보관합니다.

기존 graft 명령도 유지되지만, 새로 시작한다면 @trailhq/trail-code와 trail을 기준으로 읽으면 됩니다.

왜 필요할까? 코드의 위치와 결정의 이유를 다시 찾지 않도록

예를 들어 이메일 자동화에서 재시도 횟수를 4회로 제한했다고 해볼게요. 다음 작업에서 AI가 이 이유를 모르면 “성공률을 높이자”며 횟수를 늘릴 수 있습니다.

코드 지도는 재시도 코드와 호출 위치를 찾는 데 쓰입니다. learnings에 “횟수를 늘리면 사용자가 너무 오래 기다린다”는 결정을 남기면, 다음 작업에서도 그 이유를 참고할 수 있습니다. 이 예시는 기능을 이해하기 위한 상황이며, 실제 결과는 프로젝트와 기록 내용에 따라 달라집니다.

설치 방법: 새 설치는 trail 명령으로 시작하기

현재 배포 패키지는 Node.js 20 이상을 요구합니다. 분석할 프로젝트 폴더에서 진행하세요.

# 1. CLI 설치
npm install -g @trailhq/trail-code

# 2. Claude Code 연결 시 어떤 설정을 쓸지 미리 확인
trail init --agents claude --dry-run

미리보기 내용을 확인한 다음 실제 연결을 진행합니다.

trail init --agents claude
trail status

--dry-run은 초기화 과정에서 작성할 에이전트 연결 설정을 보여주는 기능입니다. 모든 향후 동작이나 비용을 미리 계산하는 명령은 아닙니다. 기존 Graft 사용자는 재설치부터 하기보다 공식 문서의 graft upgrade 전환 안내를 먼저 확인하세요.

복사해서 쓰는 Trail-code 설치 프롬프트

현재 프로젝트에 Trail-code(구 Graft)를 연결해줘.
공식 저장소: https://github.com/trailhq/Trail-Code

1. 최신 README와 배포 패키지를 확인하고, 설치할 버전을 알려줘.
2. 운영체제, Node.js 20 이상, npm, Claude Code 사용 가능 여부를 확인해줘.
3. 기존 Graft 또는 Trail-code 설치와 설정이 있는지 먼저 확인해줘.
4. 새 설치라면 공식 npm 패키지를 설치하고,
   trail init --agents claude --dry-run으로 연결 설정을 확인해줘.
5. 기존 설정과 충돌하는 항목은 백업하고 변경 내용을 설명해줘.
6. 과거 대화·PR 리뷰를 읽는 과정의 범위와 Claude 사용량 발생 여부를
   초기화 전에 설명해줘. 실행 옵션은 실제 도움말에서 확인해줘.
7. Claude Code만 연결하고 trail status와 실제 코드 조회로 확인해줘.

추가 서비스 가입이나 유료 API 설정은 진행하지 마.
설치되지 않은 필수 프로그램이 있다면 필요한 항목부터 알려줘.

설치 후에는 이렇게 요청하세요

이 프로젝트에서 회원가입 후 환영 이메일을 보내는 코드를 찾아줘.
Trail-code의 코드 지도와 관련 learnings가 있으면 먼저 확인해줘.

아직 코드를 수정하지 말고 다음을 보여줘.
- 시작점이 되는 함수와 파일 경로
- 이메일 발송까지 이어지는 호출 순서
- 발송 조건을 바꾸면 함께 확인할 코드
- 그래프만으로 판단할 수 없어 원문을 읽어야 하는 부분

설명에 사용한 파일과 함수 이름을 실제 소스와 대조해줘.

작업 중 얻은 결정을 남기고 싶다면 “이 결정의 이유와 적용 범위를 learning으로 저장해줘”라고 명시하세요. 현재 README는 작업 중 learning을 저장할 때 사용자의 요청을 따르도록 설명합니다.

설치 전에 확인할 것: 코드 분석과 대화 분석의 비용은 다릅니다

기본 코드 지도 생성은 로컬에서 수행하며 모델 API 키가 필요하지 않습니다. 그러나 trail init이 이전 Claude Code 대화를 읽어 learnings를 찾는 과정은 사용자의 Claude Code를 이용하므로 Claude 사용량에 포함됩니다. gh에 로그인되어 있으면 과거 PR 리뷰도 분석 대상이 될 수 있습니다. 선택 기능인 trail build --deep 역시 별도 모델 사용이 있는 경로입니다.

또한 현재 Trail-code에는 익명 사용 통계가 있습니다. 원하지 않으면 trail telemetry disable 또는 공식 문서의 DO_NOT_TRACK=1 설정을 확인하세요. 설치 후 비활성화는 이미 발생한 설치 이벤트를 되돌리는 의미는 아닙니다.

2. Agency Agents란? 전문가 역할과 작업 기준을 담은 에이전트 모음

Agency Agents는 개발·디자인·마케팅·테스트 등의 역할을 정의한 에이전트 파일 모음입니다. 역할마다 목표, 작업 방식, 결과물 기준이 담겨 있습니다. 개별적으로 새로 학습한 수백 개의 AI 모델을 설치하는 방식은 아닙니다.

“마케팅 전문가처럼 답해줘”라는 한 줄을 넘어, 어떤 순서로 분석하고 어떤 결과물을 제출할지까지 재사용하고 싶을 때 유용합니다. 에이전트 수는 계속 바뀌므로 숫자보다 내 작업에 맞는 역할 파일의 내용을 먼저 확인하세요.

왜 필요할까? 역할과 완료 기준을 반복해서 설명하는 일을 줄입니다

예를 들어 강의 소개 페이지를 만든다고 해볼게요. Frontend Developer에는 화면 구현을 맡기고, Reality Checker에는 실제로 신청 흐름이 동작하는지 확인하도록 요청할 수 있습니다.

이때 “검토해줘”보다 “모바일 가로 넘침, 버튼 동작, 신청 완료까지 확인하고 증거를 보여줘”가 더 좋은 요청입니다. 역할 파일이 있어도 프로젝트 맥락과 완료 조건은 알려줘야 합니다.

설치 방법 A: 공식 데스크톱 앱에서 선택하기

터미널이 익숙하지 않다면 공식 Agency Agents 앱을 사용할 수 있습니다. macOS·Windows·Linux용 배포 파일을 제공합니다.

앱에서 역할의 내용을 살펴보고 Claude Code를 대상으로 설치합니다. 이 앱은 에이전트를 설치·관리하는 도구이며, 실제 작업은 연결한 Claude Code 등의 도구에서 진행합니다.

설치 방법 B: 필요한 에이전트만 명령어로 설치하기

아래는 Frontend Developer와 Reality Checker만 선택하는 예시입니다. 저장소를 보관할 폴더에서 시작하세요. Bash 스크립트이므로 Windows 기본 PowerShell에서는 그대로 실행하지 않습니다.

git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents

# 실제로 복사하기 전에 선택한 역할·개수·복사 방식 확인
./scripts/install.sh --tool claude-code \
  --agent frontend-developer,reality-checker --dry-run

현재 --dry-run은 선택한 도구·역할·개수·복사 방식을 보여주며, 최종 설치 경로는 출력하지 않습니다. 기본 경로는 ~/.claude/agents/입니다. CLAUDE_CONFIG_DIR를 설정했다면 해당 설정 루트의 agents 폴더를 사용하고, --path를 지정하면 그 경로가 우선합니다. 현재 설치기는 CLAUDE_CONFIG_DIR 값이 이미 /agents로 끝나면 그대로 사용합니다.

아래 예시는 기본 경로를 사용합니다. 사용자 지정 경로를 쓰고 있다면 agency_target을 실제 대상 폴더로 바꾸세요. 백업에 실패하면 설치도 중단되도록 구성했습니다.

(
  set -e
  agency_target="$HOME/.claude/agents"

  if [ -d "$agency_target" ]; then
    agency_backup="$(mktemp -d "${agency_target}.backup.XXXXXX")"
    cp -R "$agency_target/." "$agency_backup/"
    printf '백업 위치: %s\n' "$agency_backup"
  fi

  ./scripts/install.sh --tool claude-code \
    --agent frontend-developer,reality-checker \
    --path "$agency_target"
)

복사해서 쓰는 Agency Agents 설치 프롬프트

Agency Agents의 Frontend Developer와 Reality Checker만 설치해줘.
공식 저장소: https://github.com/msitarzewski/agency-agents

최신 README, integrations/claude-code/README.md,
scripts/install.sh를 먼저 확인해줘.

1. 운영체제와 Git, 스크립트를 실행할 수 있는 환경을 확인해줘.
2. CLAUDE_CONFIG_DIR와 --path 적용 여부를 확인하고,
   실제 설치 대상 폴더와 같은 이름의 기존 파일을 찾아줘.
3. 공식 --agent 옵션과 --dry-run으로 두 역할만 선택해줘.
   미리보기에 경로가 나오지 않으면 설치 코드로 경로를 확인해줘.
4. 기존 파일을 별도 폴더에 백업하고 성공을 확인한 다음 설치해줘.
5. /agents에서 두 역할이 인식되는지 확인하는 방법을 안내해줘.

현재 환경에서 Bash 실행이 어렵다면 임의로 시스템을 바꾸지 말고
공식 데스크톱 앱으로 설치하는 방법을 알려줘.

설치 확인과 실전 요청

Claude Code에서 /agents로 목록을 확인하세요. 현재 Claude Code는 기존 에이전트 폴더의 변경을 자동으로 감지하지만, 처음 폴더를 만들었거나 목록에 보이지 않으면 재시작 후 확인하는 편이 확실합니다. 이름으로 직접 요청하거나, 작업에 맞는 에이전트를 선택하도록 할 수 있습니다.

Frontend Developer 에이전트를 사용해 현재 강의 소개 페이지를 검토해줘.
목표는 모바일에서 강의 내용을 읽고 신청까지 진행할 수 있게 만드는 거야.

- 360px와 768px 화면에서 가로 넘침과 버튼 잘림을 확인해줘.
- 현재 디자인을 유지하면서 발견한 문제만 수정해줘.
- 수정한 파일과 확인한 사용자 흐름을 정리해줘.

그다음 Reality Checker 에이전트로 결과를 검토해줘.
직접 확인한 항목과 아직 확인하지 못한 항목을 나눠 보고하고,
테스트 근거 없이 출시 가능하다고 단정하지 마.

3. Codebase Memory MCP란? 코드의 관계를 저장하고 조회하는 도구

Codebase Memory MCP는 코드·문서·설정 등의 연결을 로컬 그래프에 저장하고, AI가 MCP로 조회하도록 하는 도구입니다. 여기서 MCP는 Claude Code가 외부 도구를 호출하도록 연결하는 규격입니다.

코드 전체를 모델의 머릿속에 영구적으로 넣는다는 뜻은 아닙니다. 프로젝트를 분석해 둔 데이터에서 필요한 관계와 소스를 찾아오는 방식입니다. “누가 이 함수를 부르는가?”, “이 수정은 어디에 영향을 주는가?”처럼 연결을 묻는 작업에 잘 맞습니다.

왜 필요할까? 이름이 비슷한 파일보다 실제 연결 관계가 중요할 때

회원가입 화면에서 이메일 발송 옵션을 바꾸려는데, 같은 발송 함수를 관리자 초대와 비밀번호 재설정에서도 쓰고 있을 수 있습니다. 이때 파일 이름만 검색하면 영향 범위를 놓치기 쉽습니다.

Codebase Memory MCP에서는 함수 검색, 호출 경로 추적, 변경 영향 조회를 연결해 사용할 수 있습니다. 현재 공식 문서에는 search_graph, trace_path, detect_changes 등이 안내되어 있습니다. 조회 결과는 실제 소스와 함께 확인해야 합니다.

설치 방법: 연결한 다음 프로젝트를 인덱싱하기

macOS·Linux의 공식 설치 경로는 설치 스크립트입니다. 다음 예시는 내려받기와 실행을 나누어, 실행 전에 내용을 열어볼 수 있게 작성했습니다.

curl -fsSL \
  https://raw.githubusercontent.com/DeusData/codebase-memory-mcp/main/install.sh \
  -o codebase-memory-install.sh

다운로드한 스크립트와 변경할 설정을 확인한 다음 실행합니다.

bash codebase-memory-install.sh --clients=claude

--clients=claude는 자동 설정 대상을 Claude Code로 제한합니다. 이 옵션을 생략하면 감지된 다른 클라이언트의 설정까지 추가할 수 있습니다. 설치 스크립트는 최신 GitHub 릴리스의 바이너리를 내려받으므로, 실행 후 실제 버전을 확인하세요.

Windows에는 별도의 공식 PowerShell 설치 절차가 있습니다. 운영체제별 분기를 직접 판단하기 어렵다면 아래 프롬프트를 사용하세요.

복사해서 쓰는 Codebase Memory MCP 설치 프롬프트

Codebase Memory MCP를 Claude Code에서 사용하도록 설치해줘.
공식 저장소: https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

1. 최신 README와 Releases에서 내 운영체제·CPU에 맞는 설치법을 확인해줘.
2. 설치 스크립트를 먼저 읽고 변경할 MCP 설정·에이전트·훅을 설명해줘.
3. 기존 Claude Code 설정은 백업하고 다른 MCP 항목을 보존해줘.
   --clients=claude 옵션의 지원 여부를 확인해 Claude Code만 설정해줘.
4. 설치 버전과 실제 지원 도구 목록을 확인해줘.
5. Claude Code 재시작 후 /mcp에서 연결을 확인하도록 안내해줘.
6. 현재 프로젝트의 절대 경로와 제외할 폴더를 확인하고 인덱싱해줘.
7. index_status와 실제 함수 조회로 인덱스가 준비됐는지 확인해줘.

검색 결과가 비어 있으면 '그 코드가 없다'고 단정하지 말고
경로, 인덱싱 완료 여부, 제외 규칙부터 확인해줘.

설치 후 Claude Code를 재시작하고 /mcp에서 연결 상태를 확인합니다. 그다음 분석할 프로젝트 폴더에서 요청하세요.

Index this project.
현재 폴더의 절대 경로를 먼저 확인한 뒤 인덱싱해줘.
완료되면 프로젝트 이름, 인덱스 상태, 제외되거나 분석하지 못한 범위를 알려줘.

“Index this project”는 자연어 요청입니다. 터미널 명령어가 아니며, Claude Code가 연결된 MCP의 인덱싱 도구를 호출하도록 요청하는 문장입니다. /mcp에 이름이 보이는 것과 인덱싱이 완료된 것은 별도로 확인해야 합니다.

코드를 수정했다면 인덱스의 최신성도 확인하세요

한 번 인덱싱했다고 모든 폴더가 계속 자동 갱신되는 것은 아닙니다. 배포 버전 v0.12.1의 설정 문서에서 새 프로젝트 자동 인덱싱인 auto_index는 기본값이 false이고, Git 저장소가 아닌 폴더를 감시하는 watch_non_git도 기본값이 false입니다. 처음에는 명시적으로 인덱싱하고, 수정 후에는 index_status의 상태와 감시 정보를 확인하세요. 아래의 두 파일 실습처럼 일반 폴더에서 작업한다면 변경 후 다시 인덱싱하는 방법이 확실합니다.

기본 브랜치에서는 감시 등록 범위가 배포 버전보다 확장되어 있습니다. 설치된 버전에 없는 자동 갱신 동작을 기대하기보다, 조회 결과가 현재 소스와 일치하는지 확인하는 것이 좋습니다.

코드 예제: 분석에서 제외할 폴더 지정하기

프로젝트 루트의 .cbmignore에는 인덱싱에서 제외할 경로를 적을 수 있습니다. 예를 들어 원본 미디어와 개인 실험 폴더가 코드 분석에 필요 없다면 다음처럼 정리합니다.

# .cbmignore — 이 프로젝트에서 분석하지 않을 폴더의 예시
/raw-media/
/personal-scratch/

기존 파일이 있다면 내용을 유지하고 필요한 줄만 추가하세요. 변경은 다음 인덱싱에 반영됩니다. .cbmignore는 분석 범위를 조절하는 파일이지, Git 추적이나 다른 AI 도구의 파일 접근을 막는 보안 설정은 아닙니다.

실전 프롬프트: 수정 영향과 사용되지 않는 함수 후보 찾기

Codebase Memory MCP로 send_welcome_email 함수의 수정 영향을 조사해줘.

1. index_status로 현재 프로젝트와 최신 상태를 확인해줘.
2. search_graph로 정확한 함수와 파일을 찾고 호출 경로를 추적해줘.
3. 직접 호출과 간접 영향을 나눠 설명해줘.
4. 관련 테스트도 별도로 확인해줘. 호출 추적에서 테스트가 제외됐는지 확인해줘.
5. 관련 파일의 인덱스 누락 여부를 확인하고 필요한 원문을 읽어줘.

사용되지 않는 함수는 후보로만 표시해줘.
외부 호출, 이벤트 등록, 동적 호출 가능성을 확인하기 전에는 삭제하지 마.
설치 버전에서 도구 이름이 다르면 실제 제공 목록에 맞춰 진행해줘.

그래프에서 호출이 없다고 나와도 실행 중에 이름으로 호출되는 함수나 프레임워크가 등록하는 진입점일 수 있습니다. 공식 문서도 인덱스 범위 확인만으로 완전성을 증명할 수 없다고 설명합니다. 특히 “사용되지 않는다”는 결론에는 코드 원문과 실행 맥락 확인이 필요합니다.

Trail-code와 Codebase Memory MCP는 무엇이 다를까?

두 도구 모두 코드 관계를 분석합니다. Trail-code는 일상적인 Claude Code 작업에 코드 지도와 learnings를 전달하는 흐름이 눈에 띄고, Codebase Memory MCP는 그래프를 조회하고 호출 경로·변경 영향을 조사하는 기능을 폭넓게 제공합니다.

“Trail-code는 검색만 하고 Codebase Memory MCP는 기억만 한다”는 구분은 현재 기능을 충분히 설명하지 못합니다. 둘 다 관계를 다루며, 설치 방식과 작업 흐름이 다릅니다.

짧은 실습: 같은 코드로 연결 관계 확인하기

아래는 호출 관계를 이해하기 위한 작은 Python 예제입니다. 실제 이메일을 발송하지 않습니다. 별도 연습 폴더에 두 파일을 만드세요.

mailer.py

def normalize_email(email):
    return email.strip().lower()


def send_welcome_email(email):
    recipient = normalize_email(email)
    return f"환영 이메일 대상: {recipient}"

app.py

from mailer import send_welcome_email


def register_user(email):
    return send_welcome_email(email)


if __name__ == "__main__":
    print(register_user("  READER@EXAMPLE.COM  "))

터미널에서 실행하면 정리된 이메일 주소가 출력됩니다.

python3 app.py
# 환영 이메일 대상: reader@example.com

이 연습 폴더를 선택한 도구로 초기화하거나 인덱싱한 뒤, 다음 질문을 해보세요.

register_user에서 normalize_email까지 이어지는 호출 경로를 찾아줘.
파일 경로와 실제 함수 이름을 근거로 설명해줘.
normalize_email에서 소문자 변환을 제거하면 어떤 출력이 달라지는지도 알려줘.
아직 파일은 수정하지 마.

예상 호출 순서는 다음과 같습니다.

결과가 이 코드와 일치하는지 확인하세요. 단, 파일 두 개짜리 예제로 토큰 절약 효과를 판단할 수는 없습니다. 이 실습의 목적은 연결과 조회가 동작하는지 확인하는 것입니다.

4. OpenMontage란? Claude Code에서 영상 제작 과정을 연결하는 도구

OpenMontage는 조사·기획·대본·소재·음성·자막·편집을 하나의 제작 흐름으로 연결하는 오픈소스 프로젝트입니다. Claude Code 같은 코딩 에이전트가 제작 지침을 읽고 필요한 도구를 실행합니다.

자동으로 영상을 생성하는 단일 모델이라기보다, 여러 도구와 제작 단계를 조율하는 작업 환경에 가깝습니다. 따라서 만들 영상에 따라 필요한 프로그램, API 키, 렌더링 시간이 달라집니다.

왜 필요할까? 한 편을 만드는 동안 도구를 옮겨 다니는 일이 많을 때

예를 들어 “Claude Code 도구를 소개하는 30초 쇼츠”를 만든다면 조사한 내용을 대본으로 옮기고, 음성을 만들고, 화면과 자막을 맞춰야 합니다. OpenMontage는 이 과정을 제작 단계로 연결하고, 중간 결과를 검토하면서 진행하도록 설계되어 있습니다.

참고 영상이 있다면 분석부터 시작할 수도 있습니다. 공식 reference 분석 지침은 영상의 내용·움직임·화면 구성 등을 분석하고 차별화된 기획안을 제안하도록 합니다. URL만 주었다고 어떤 영상이든 접근·분석할 수 있는 것은 아니므로, 접근 불가 시에는 사용 권한이 있는 로컬 파일로 진행하는 편이 좋습니다.

설치 방법: 먼저 제작 환경 준비하기

공식 Quick Start의 기본 요구 사항은 Python 3.10 이상, Node.js 18 이상, FFmpeg, AI 코딩 에이전트입니다. 다만 HyperFrames를 사용하는 경로에는 Node.js 22 이상이 필요합니다. 처음 준비한다면 사용할 렌더링 도구의 요구 사항도 함께 확인하세요.

Git과 위 프로그램을 준비한 macOS·Linux 환경에서는 다음 순서로 시작합니다.

git clone https://github.com/calesthio/OpenMontage.git
cd OpenMontage
make setup

# 현재 환경에서 사용할 수 있는 제작 도구 확인
make preflight

make setup은 Python 환경과 제작용 의존성 등을 준비합니다. make preflight는 현재 사용할 수 있는 제공자와 도구를 확인하는 데 쓰입니다. Windows나 make가 없는 환경은 README의 별도 절차를 따르세요.

준비가 끝나면 내려받은 OpenMontage 폴더에서 Claude Code를 시작하세요. 프로젝트의 제작 지침을 읽을 수 있는 위치에서 다음 프롬프트를 사용해야 합니다.

# 위 명령에 이어 OpenMontage 폴더에서 실행
claude

make setup은 일부 선택 도구 설치에 실패해도 계속 진행할 수 있습니다. 따라서 완료 메시지만으로 한국어 음성이나 모든 렌더러가 준비됐다고 판단하지 말고, preflight 결과와 짧은 영상 샘플로 확인하세요.

복사해서 쓰는 OpenMontage 설치 프롬프트

별도 작업 폴더에 OpenMontage를 설치하고 제작 환경을 확인해줘.
공식 저장소: https://github.com/calesthio/OpenMontage

1. 최신 README, AGENT_GUIDE.md, Makefile을 먼저 확인해줘.
2. 운영체제, Git, Python, Node.js, FFmpeg와 make 사용 가능 여부를 확인해줘.
3. 필요한 프로그램이 없다면 설치 항목과 이유부터 알려줘.
4. 공식 절차로 설정하고 기존 .env나 API 키는 보존해줘.
5. preflight로 지금 사용 가능한 도구와 추가 설정이 필요한 도구를 구분해줘.
6. 한국어 음성과 자막 폰트 지원을 확인해줘.
7. 제작할 때 OpenMontage 폴더에서 Claude Code를 시작하도록 안내해줘.

아직 유료 API 호출이나 영상 제작은 시작하지 마.
먼저 내 환경에서 가능한 15초 테스트 영상의 제작 경로를 알려줘.

실전 프롬프트: 한국어 쇼츠 기획과 샘플부터 만들기

OpenMontage로 'Claude Code에서 반복 작업을 줄이는 방법'을 소개하는
한국어 세로 쇼츠를 기획해줘. 목표 길이는 30초, 화면 비율은 9:16이야.

대상: Claude Code로 간단한 자동화를 만들어 본 사람
목표: 도구 하나를 골라 직접 시도해 보게 만들기

진행 조건:
- 현재 사용 가능한 도구부터 확인해줘.
- 내 녹음과 보유 화면 자료를 우선 사용해줘.
- 한국어 TTS가 필요하면 지원 여부와 샘플 확인 방법을 먼저 알려줘.
- 유료 미디어 API 지출은 0달러로 제한하고, 유료 전환 전에는 멈춰줘.
- 예산 설정의 mode가 cap, total_usd가 0인지 실제 설정을 확인해줘.
  비용 관리 경로를 우회하는 직접 유료 API 실행은 하지 마.
- 무료 경로가 어렵다면 추가 비용을 추정하고 대안을 설명해줘.

먼저 기획안 2개, 30초 대본, 장면표, 예상 비용을 보여줘.
기획·대본·장면표 승인 후 5초 샘플을 만들고,
샘플을 확인받은 뒤 전체를 렌더링해줘.
완성 후 자막 잘림, 한국어 글꼴, 음량, 화면 비율을 점검해줘.

참고할 릴스가 있다면 다음 요청을 덧붙일 수 있습니다.

참고 영상: [직접 접근 가능한 URL 또는 사용 권한이 있는 로컬 파일]

후킹, 장면 길이, 자막 배치, 움직임을 분석해줘.
분석한 요소 중 무엇을 참고했는지 설명하되,
대본과 원본 영상·음원을 그대로 재사용하지 않는 새로운 기획을 제안해줘.
참고 영상에 접근하지 못하면 분석했다고 가정하지 말고 알려줘.

승인과 비용: “오픈소스”와 “제작비 0원”을 구분하기

OpenMontage에는 사람의 승인을 기록하는 단계와 비용 관리 기능이 있습니다. 승인 대상과 진행 방식은 선택한 제작 파이프라인에 따라 확인해야 합니다. 기본 승인 흐름을 유지하고 싶다면 프롬프트에서 단계별 검토를 분명하게 지정하세요.

예산 경고와 자동 중단은 다릅니다. 현재 기본 예산 모드는 warn입니다. 비용 추적기의 예산 검사에서는 초과 예상액을 경고로 기록하고, cap 모드에서는 사용 가능한 예산을 넘는 비용 예약을 거부합니다. 예산을 적은 프롬프트만으로 모든 결제가 차단된다고 생각하면 안 됩니다. 위 요청처럼 실제 설정을 확인하고, 승인한 제작 경로 안에서 진행하세요. 예상액과 제공자의 실제 청구액도 차이가 날 수 있습니다.

무료·로컬 도구를 사용하는 경로도 있지만, Claude Code 사용료, 유료 이미지·영상·음성 API 비용은 별개입니다. 재생성 횟수가 늘면 비용도 달라집니다. 한국어 음성 지원 역시 선택한 도구와 음성 모델에 따라 확인해야 하므로, 처음에는 보유 영상과 직접 녹음한 음성으로 짧게 시작하는 방법을 권합니다.

설치한 뒤 정말 도움이 되는지 확인하는 방법

네 도구를 한 번에 붙이면 무엇이 개선됐는지 알기 어렵습니다. 도구 하나와 반복 작업 하나를 정하고 결과를 비교해 보세요.

코드 탐색 도구의 효과를 비교한다면 같은 코드 상태, 같은 모델, 같은 질문으로 새 세션에서 시작하세요. “관련 코드를 정확히 찾았는가”, “누락된 경로는 없는가”, “시간과 사용량이 줄었는가”를 따로 기록하면 됩니다. 이전 답변을 본 세션과 새 세션을 비교하면 조건이 달라집니다.

공식 벤치마크의 절감 수치를 내 프로젝트의 보장값으로 받아들이지는 마세요. Codebase Memory MCP의 측정 가이드도 답변 품질, 처리 속도, 모델 사용량을 분리해서 평가하도록 설명합니다.

자주 묻는 질문

오늘은 가장 자주 막히는 작업 하나에 적용해 보세요

코드 위치를 반복해서 찾고 있다면 Trail-code, 수정 영향을 추적하고 싶다면 Codebase Memory MCP, 작업 지시를 재사용하고 싶다면 Agency Agents, 영상 제작 단계를 연결하고 싶다면 OpenMontage부터 시작하세요.

첫 목표는 작게 잡아도 됩니다. “관련 함수 하나를 근거와 함께 찾기”, “모바일 화면 하나를 수정하고 확인하기”, “5초 영상 샘플을 승인하기”처럼 성공 여부를 판단할 수 있는 작업이면 충분합니다. 그 결과가 도움이 될 때 다음 기능을 붙이면 됩니다.

Claude Code의 확장 방식을 더 알아보고 싶다면 Claude 공식 플러그인 5종 설치·활용 가이드도 함께 읽어보세요. 플러그인, 역할 파일, MCP 서버, 별도 제작 프로젝트는 설치하고 확인하는 방식이 서로 다릅니다.