OpenCode 소개 및 설치 완벽 가이드

터미널 기반 AI 코딩 어시스턴트 OpenCode의 개념부터 설치, 첫 실행까지 완벽하게 안내합니다. Claude Code의 오픈소스 대안으로 다양한 AI 프로바이더를 지원하는 OpenCode를 시작해보세요.

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목차

1. OpenCode란_무엇인가
2. Claude_Code와의_차이점
3. 주요_특징_프로바이더_독립성_LSP_TUI
4. 클라이언트_서버_아키텍처_개요
5. 다양한_설치_방법
6. 첫_실행과_기본_사용법

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1. OpenCode란 무엇인가

어느 날 김개발 씨는 동료가 터미널에서 AI와 대화하며 코드를 작성하는 모습을 보았습니다. "그거 Claude Code야?" 하고 물었더니, 동료가 고개를 저으며 답했습니다.

"아니, 이건 OpenCode라는 오픈소스 도구야. 무료인데다 여러 AI 모델을 선택해서 쓸 수 있어."

OpenCode는 터미널에서 동작하는 AI 기반 코딩 어시스턴트입니다. 마치 숙련된 선배 개발자가 옆에서 코드 리뷰를 해주고, 버그를 찾아주고, 새로운 기능을 함께 구현해주는 것과 같습니다.

Go 언어로 작성되어 빠르고 가볍게 동작하며, 다양한 AI 프로바이더를 지원합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# OpenCode 기본 실행
opencode

# 특정 디렉토리에서 실행
cd /my-project && opencode

# 대화형 모드에서 AI에게 질문
> 이 프로젝트의 구조를 설명해줘

# AI가 파일을 분석하고 응답
# - 프로젝트 구조 파악
# - 주요 파일 설명
# - 아키텍처 분석

# 코드 수정 요청
> auth.ts 파일에서 JWT 검증 로직을 추가해줘

김개발 씨는 입사 6개월 차 주니어 개발자입니다. 요즘 AI 코딩 도구에 대한 이야기가 많이 들려오지만, 대부분 유료이거나 특정 IDE에 종속되어 있어서 선뜻 손이 가지 않았습니다.

그러던 어느 날, 옆자리 박시니어 씨가 터미널에서 뭔가를 열심히 입력하는 모습을 보았습니다. 화면을 슬쩍 보니 AI와 대화하며 코드를 작성하고 있었습니다.

"선배, 그거 뭐예요?" 박시니어 씨가 웃으며 대답했습니다. "이건 OpenCode라고 해.

오픈소스 AI 코딩 어시스턴트야." 그렇다면 OpenCode란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, OpenCode는 마치 24시간 대기하는 시니어 개발자와 같습니다.

여러분이 코드를 작성하다가 막히면 즉시 도움을 요청할 수 있고, 코드 리뷰도 받을 수 있으며, 복잡한 로직도 함께 설계할 수 있습니다. 다만 이 시니어 개발자는 터미널 안에 살고 있습니다.

OpenCode는 TUI(Terminal User Interface) 기반으로 동작합니다. GUI 프로그램처럼 마우스로 클릭하는 것이 아니라, 키보드만으로 모든 작업을 수행합니다.

처음에는 불편해 보일 수 있지만, 익숙해지면 오히려 손이 키보드를 떠나지 않아도 되어 작업 속도가 빨라집니다. 이 도구의 가장 큰 특징은 오픈소스라는 점입니다.

누구나 소스 코드를 볼 수 있고, 필요하면 직접 수정하거나 기여할 수 있습니다. 기업에서 사용할 때 보안 감사가 필요하다면 코드를 직접 검토할 수 있다는 뜻이기도 합니다.

OpenCode는 Go 언어로 작성되었습니다. Go는 빠른 실행 속도와 낮은 메모리 사용량으로 유명한 언어입니다.

덕분에 OpenCode는 가볍게 동작하면서도 반응 속도가 빠릅니다. 실제로 사용해보면, 프로젝트 디렉토리에서 opencode 명령어를 실행하는 것만으로 시작됩니다.

AI가 현재 디렉토리의 파일들을 파악하고, 여러분의 질문에 맥락을 이해한 답변을 제공합니다. 김개발 씨는 박시니어 씨의 시연을 보며 고개를 끄덕였습니다.

"생각보다 간단하네요. 저도 한번 써봐야겠어요."

실전 팁

💡 - OpenCode는 프로젝트 루트 디렉토리에서 실행하면 전체 구조를 더 잘 파악합니다

• 터미널 환경에 익숙해지면 IDE 없이도 효율적으로 개발할 수 있습니다

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2. Claude Code와의 차이점

김개발 씨가 OpenCode를 설치하려던 참에 궁금증이 생겼습니다. "잠깐, 이거 Claude Code랑 뭐가 다른 거예요?

이름도 비슷하고 하는 일도 비슷해 보이는데요." 박시니어 씨가 차근차근 설명을 시작했습니다.

Claude Code는 Anthropic에서 공식 제공하는 CLI 도구이고, OpenCode는 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 대안입니다. 가장 큰 차이는 프로바이더 선택권입니다.

Claude Code는 Claude 모델만 사용하지만, OpenCode는 OpenAI, Google, Anthropic 등 다양한 AI 프로바이더를 자유롭게 선택할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// Claude Code 설정 (고정된 프로바이더)
// Anthropic Claude 모델만 사용 가능
// API 키: ANTHROPIC_API_KEY

// OpenCode 설정 (다양한 프로바이더 선택)
// opencode.json 설정 파일 예시
{
  "provider": "openai",  // 또는 "anthropic", "google", "ollama"
  "model": "gpt-4o",     // 프로바이더별 모델 선택
  "apiKey": "YOUR_API_KEY"
}

// 로컬 모델 사용 (Ollama)
{
  "provider": "ollama",
  "model": "llama3",
  "baseUrl": "http://localhost:11434"
}

박시니어 씨가 화이트보드에 두 개의 원을 그렸습니다. "둘 다 터미널에서 AI와 대화하며 코딩하는 도구라는 점은 같아.

하지만 철학이 달라." 첫 번째 차이는 프로바이더 종속성입니다. Claude Code는 Anthropic의 공식 제품입니다.

당연히 Claude 모델만 사용할 수 있습니다. 반면 OpenCode는 특정 회사에 종속되지 않습니다.

OpenAI의 GPT-4를 쓸 수도 있고, Google의 Gemini를 쓸 수도 있으며, 심지어 로컬에서 돌리는 Ollama 모델도 사용할 수 있습니다. 이것은 마치 스마트폰을 고르는 것과 비슷합니다.

Claude Code는 아이폰처럼 하나의 생태계에 최적화되어 있고, OpenCode는 안드로이드처럼 다양한 선택지를 제공합니다. 어느 쪽이 좋다고 단정할 수는 없지만, 선택권이 있다는 것 자체가 장점이 될 수 있습니다.

두 번째 차이는 라이선스입니다. Claude Code는 Anthropic의 서비스 약관에 따라 사용해야 합니다.

OpenCode는 오픈소스 라이선스를 따르기 때문에 소스 코드를 자유롭게 수정하고 배포할 수 있습니다. 기업에서 내부용으로 커스터마이징해서 사용하기에도 적합합니다.

세 번째 차이는 비용 구조입니다. 두 도구 모두 AI API 호출 비용은 발생하지만, Claude Code는 추가적인 프리미엄 기능에 대한 비용이 있을 수 있습니다.

OpenCode는 도구 자체는 완전히 무료이며, API 비용만 지불하면 됩니다. 네 번째로 기능적 차이도 있습니다.

Claude Code는 Anthropic이 개발하는 만큼 Claude 모델과의 연동이 가장 최적화되어 있습니다. 반면 OpenCode는 여러 프로바이더를 지원하다 보니 특정 모델에 대한 최적화보다는 범용성에 초점을 맞춥니다.

김개발 씨가 고개를 갸웃거렸습니다. "그러면 뭘 써야 해요?" 박시니어 씨가 대답했습니다.

"상황에 따라 다르지. Claude 모델이 마음에 들고 안정적인 공식 지원을 원하면 Claude Code가 좋아.

하지만 여러 모델을 비교해보고 싶거나, 비용을 최적화하고 싶거나, 오픈소스를 선호한다면 OpenCode가 더 맞을 거야."

실전 팁

💡 - 처음 시작한다면 OpenCode로 여러 모델을 경험해본 뒤 자신에게 맞는 것을 선택하세요

• 회사에서 특정 AI 프로바이더와 계약이 있다면 해당 프로바이더를 지원하는 도구를 선택하세요

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3. 주요 특징 프로바이더 독립성 LSP TUI

"선배, OpenCode가 좋다는 건 알겠는데, 구체적으로 어떤 기능이 있는 거예요?" 김개발 씨의 질문에 박시니어 씨가 세 가지 키워드를 꼽았습니다. 프로바이더 독립성, LSP 지원, 그리고 TUI 포커스.

이 세 가지가 OpenCode를 특별하게 만드는 핵심입니다.

OpenCode의 세 가지 핵심 특징이 있습니다. 프로바이더 독립성은 다양한 AI 서비스를 자유롭게 선택할 수 있게 해주고, LSP(Language Server Protocol) 지원은 코드 분석 품질을 높여주며, TUI 포커스는 터미널 환경에서 최적의 사용자 경험을 제공합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// 1. 프로바이더 독립성 - 설정만 바꾸면 다른 AI 사용
export OPENCODE_PROVIDER=anthropic
export OPENCODE_MODEL=claude-3-5-sonnet

// 나중에 OpenAI로 변경하고 싶다면
export OPENCODE_PROVIDER=openai
export OPENCODE_MODEL=gpt-4o

// 2. LSP 지원 - 코드 인텔리전스 활용
// OpenCode가 LSP를 통해 다음 정보를 수집합니다:
// - 함수 정의 위치 (Go to Definition)
// - 타입 정보 (Hover)
// - 참조 목록 (Find References)
// - 자동 완성 후보 (Completion)

// 3. TUI 포커스 - 키보드 단축키
// Ctrl+N: 새 대화
// Ctrl+L: 화면 정리
// Tab: 자동 완성

박시니어 씨가 첫 번째 키워드를 설명하기 시작했습니다. "먼저 프로바이더 독립성이야." 이것은 마치 만능 리모컨과 같습니다.

보통 리모컨은 특정 TV에만 작동하지만, 만능 리모컨은 어떤 TV든 조작할 수 있습니다. OpenCode도 마찬가지입니다.

Anthropic, OpenAI, Google, Azure, AWS Bedrock 등 다양한 AI 서비스를 하나의 인터페이스로 사용할 수 있습니다. 실무에서 이 기능이 왜 중요할까요?

AI 서비스마다 가격, 성능, 특화 분야가 다릅니다. 간단한 질문에는 저렴한 모델을 쓰고, 복잡한 코드 생성에는 강력한 모델을 쓰는 식으로 유연하게 대응할 수 있습니다.

또한 특정 서비스에 장애가 발생해도 다른 서비스로 빠르게 전환할 수 있습니다. 두 번째 키워드는 LSP 지원입니다.

LSP는 Language Server Protocol의 약자로, 코드 편집기가 프로그래밍 언어를 이해하기 위한 표준 프로토콜입니다. 이것을 도서관에 비유해보겠습니다.

일반적인 AI 도구는 책의 내용만 읽을 수 있는 방문자와 같습니다. 하지만 LSP를 지원하는 OpenCode는 도서관 사서와 같습니다.

어떤 책이 어디에 있는지, 이 책이 다른 어떤 책을 참조하는지, 이 저자의 다른 책은 무엇인지까지 모두 알고 있습니다. 구체적으로 LSP를 통해 OpenCode는 함수가 어디서 정의되었는지, 어떤 타입을 반환하는지, 어디서 호출되는지를 정확하게 파악합니다.

덕분에 AI가 더 정확한 코드 수정을 제안할 수 있습니다. 세 번째 키워드는 TUI 포커스입니다.

TUI는 Terminal User Interface의 약자입니다. GUI처럼 화려하지는 않지만, 키보드만으로 모든 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다.

터미널 환경에 최적화되어 있다는 것은 SSH로 원격 서버에 접속했을 때도 동일하게 사용할 수 있다는 뜻입니다. VS Code나 다른 IDE를 설치할 수 없는 환경에서도 OpenCode만 있으면 AI의 도움을 받을 수 있습니다.

김개발 씨가 감탄했습니다. "서버에서 직접 디버깅할 때 유용하겠네요!" 박시니어 씨가 고개를 끄덕였습니다.

"맞아. 특히 프로덕션 환경에서 긴급하게 문제를 해결해야 할 때, 터미널 하나만으로 AI의 도움을 받을 수 있다는 건 큰 장점이야."

실전 팁

💡 - LSP 기능을 최대한 활용하려면 해당 언어의 Language Server가 설치되어 있어야 합니다

• 자주 쓰는 단축키를 외워두면 작업 속도가 크게 향상됩니다

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4. 클라이언트 서버 아키텍처 개요

김개발 씨가 OpenCode를 사용하다가 문득 궁금해졌습니다. "이게 내부적으로 어떻게 동작하는 거예요?

터미널에서 입력하면 바로 AI한테 가는 건가요?" 박시니어 씨가 종이에 간단한 그림을 그리기 시작했습니다. "아니, 조금 더 세련된 구조야."

OpenCode는 클라이언트-서버 아키텍처로 설계되어 있습니다. 사용자가 보는 TUI가 클라이언트이고, 실제 AI 통신과 파일 처리를 담당하는 백엔드가 서버입니다.

이 구조 덕분에 UI와 로직이 분리되어 확장성과 안정성이 높아집니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

// OpenCode 아키텍처 개념도

// [사용자] <-> [TUI 클라이언트] <-> [OpenCode 서버] <-> [AI Provider]
//                    |                    |
//                    |                    +-> [파일 시스템]
//                    |                    +-> [LSP 서버]
//                    |
//                    +-> 화면 렌더링, 입력 처리

// 서버가 처리하는 작업들
const serverResponsibilities = {
  aiCommunication: "AI API 호출 및 응답 처리",
  fileOperations: "파일 읽기, 쓰기, 검색",
  lspIntegration: "코드 인텔리전스 정보 수집",
  sessionManagement: "대화 기록 및 컨텍스트 관리",
  toolExecution: "쉘 명령어 실행"
};

// 클라이언트가 처리하는 작업들
const clientResponsibilities = {
  rendering: "터미널 UI 렌더링",
  input: "키보드 입력 처리",
  display: "AI 응답 표시"
};

박시니어 씨가 그린 그림에는 세 개의 상자가 있었습니다. 사용자, OpenCode, 그리고 AI 프로바이더.

"대부분의 사람들은 OpenCode를 하나의 프로그램으로 생각해. 하지만 내부적으로는 두 부분으로 나뉘어 있어." 이것을 레스토랑에 비유해보겠습니다.

레스토랑에서 손님이 직접 접하는 것은 웨이터입니다. 웨이터는 주문을 받고, 음식을 가져다주고, 계산을 처리합니다.

하지만 실제 요리는 주방에서 이루어집니다. 손님은 주방을 볼 수 없지만, 주방이 없으면 레스토랑은 돌아가지 않습니다.

OpenCode에서 클라이언트는 웨이터와 같습니다. 사용자의 입력을 받아 서버에 전달하고, 서버의 응답을 화면에 예쁘게 표시합니다.

터미널에서 보이는 모든 것이 클라이언트의 역할입니다. 서버는 주방과 같습니다.

실제 무거운 작업을 처리합니다. AI 프로바이더와 통신하고, 파일을 읽고 쓰고, LSP 서버와 연동하여 코드 정보를 수집합니다.

사용자 눈에는 보이지 않지만, 모든 핵심 기능이 여기서 동작합니다. 이런 분리가 왜 중요할까요?

첫째, 안정성이 높아집니다. 서버에서 문제가 생겨도 클라이언트는 영향을 받지 않고 에러 메시지를 표시할 수 있습니다.

마치 주방에서 불이 나도 웨이터가 손님에게 상황을 설명할 수 있는 것처럼요. 둘째, 확장성이 좋아집니다.

나중에 웹 기반 클라이언트나 GUI 클라이언트를 추가하더라도 서버 코드는 그대로 사용할 수 있습니다. 같은 주방에서 만든 음식을 홀에서 먹을 수도 있고, 배달로 받을 수도 있는 것과 같습니다.

셋째, 테스트가 쉬워집니다. UI와 로직이 분리되어 있으면 각각을 독립적으로 테스트할 수 있습니다.

김개발 씨가 질문했습니다. "그러면 서버가 따로 실행되어 있어야 하는 건가요?" 박시니어 씨가 답했습니다.

"아니, 사용자 입장에서는 신경 쓸 필요 없어. opencode 명령어를 실행하면 내부적으로 알아서 처리되거든.

단지 구조적으로 그렇게 설계되어 있다는 거야."

실전 팁

💡 - 아키텍처를 이해하면 문제가 생겼을 때 어디서 원인을 찾아야 할지 알 수 있습니다

• 서버 로그를 확인하면 AI 통신 관련 문제를 디버깅하기 쉽습니다

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5. 다양한 설치 방법

"자, 이제 이론은 충분해. 직접 설치해보자." 박시니어 씨가 터미널을 열었습니다.

김개발 씨는 노트북을 가져와 옆에 앉았습니다. "저는 맥을 쓰는데, 설치가 복잡하지 않겠죠?" 박시니어 씨가 웃으며 답했습니다.

"운영체제별로 가장 편한 방법이 있어."

OpenCode는 다양한 설치 방법을 제공합니다. macOS에서는 Homebrew, Windows에서는 Scoop, 모든 플랫폼에서는 npm이나 go install을 사용할 수 있습니다.

각자의 환경과 선호에 맞는 방법을 선택하면 됩니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 방법 1: npm으로 설치 (Node.js가 있다면 가장 보편적)
npm install -g @opencode/cli

# 방법 2: Homebrew로 설치 (macOS, Linux)
brew install opencode

# 방법 3: Scoop으로 설치 (Windows)
scoop bucket add extras
scoop install opencode

# 방법 4: Go로 직접 빌드 (개발자용)
go install github.com/opencode-ai/opencode@latest

# 방법 5: 바이너리 직접 다운로드
# GitHub Releases 페이지에서 운영체제에 맞는 파일 다운로드
# https://github.com/opencode-ai/opencode/releases

# 설치 확인
opencode --version
# 출력: opencode version 0.x.x

박시니어 씨가 설명을 시작했습니다. "설치 방법은 크게 다섯 가지가 있어.

상황에 맞는 걸 고르면 돼." 첫 번째는 npm을 이용한 설치입니다. Node.js 개발자라면 이미 npm이 설치되어 있을 겁니다.

터미널에서 한 줄만 입력하면 끝입니다. 운영체제에 관계없이 동일하게 동작한다는 장점이 있습니다.

두 번째는 Homebrew입니다. macOS 사용자라면 가장 친숙한 방법일 겁니다.

brew install 명령어 한 줄로 설치되고, 업데이트도 brew upgrade로 간단히 처리됩니다. 최근에는 Linux에서도 Homebrew를 사용하는 개발자가 많아졌습니다.

세 번째는 Scoop입니다. Windows에서 Homebrew와 비슷한 역할을 하는 패키지 관리자입니다.

관리자 권한 없이도 프로그램을 설치할 수 있고, 환경 변수도 자동으로 설정해줍니다. 네 번째는 go install입니다.

Go 언어 개발 환경이 있다면 소스 코드에서 직접 빌드하여 설치합니다. 최신 버전을 바로 사용하고 싶거나, 코드를 수정해서 사용하고 싶을 때 유용합니다.

다섯 번째는 바이너리 직접 다운로드입니다. 패키지 관리자를 사용하지 않거나, 회사 정책상 사용할 수 없는 환경에서 유용합니다.

GitHub Releases 페이지에서 운영체제에 맞는 파일을 다운로드하고, 실행 권한을 부여한 뒤 PATH에 추가하면 됩니다. 김개발 씨가 물었습니다.

"어떤 방법이 가장 좋아요?" 박시니어 씨가 답했습니다. "정답은 없어.

하지만 일반적으로 추천하자면, 맥에서는 Homebrew, 윈도우에서는 Scoop, 둘 다 아니면 npm을 추천해. 패키지 관리자를 쓰면 업데이트 관리가 편하거든." 설치가 완료되면 opencode --version 명령어로 제대로 설치되었는지 확인할 수 있습니다.

버전 정보가 출력되면 성공입니다. 김개발 씨가 터미널에 명령어를 입력했습니다.

잠시 후 설치가 완료되었습니다. "생각보다 쉽네요!"

실전 팁

💡 - 패키지 관리자를 사용하면 나중에 업데이트할 때도 편리합니다

• 회사에서 프록시를 사용한다면 npm 설정을 먼저 확인하세요

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6. 첫 실행과 기본 사용법

설치가 완료된 김개발 씨의 화면에는 깜빡이는 커서만 보였습니다. "설치는 했는데, 이제 뭘 해야 하죠?" 박시니어 씨가 의자를 당겨 앉으며 말했습니다.

"자, 이제 진짜 재미있는 부분이야. 첫 실행을 해보자."

OpenCode를 처음 실행하면 API 키 설정이 필요합니다. 설정이 완료되면 프로젝트 디렉토리에서 opencode 명령어를 실행하여 AI와 대화를 시작할 수 있습니다.

파일 읽기, 코드 수정, 명령어 실행 등 다양한 작업을 자연어로 요청할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 1. API 키 설정 (환경 변수)
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"
# 또는 OpenAI를 사용한다면
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

# 2. 프로젝트 디렉토리로 이동
cd /path/to/your/project

# 3. OpenCode 실행
opencode

# 4. 대화 시작 (TUI 내에서)
> 이 프로젝트의 구조를 설명해줘
> src/auth.ts 파일을 보여줘
> 로그인 함수에 에러 처리를 추가해줘
> 테스트 코드를 작성해줘

# 5. 유용한 단축키
# Ctrl+N: 새 대화 시작
# Ctrl+C: 현재 작업 취소
# Tab: 자동 완성
# 위/아래 화살표: 이전 명령어 탐색

박시니어 씨가 첫 번째 단계를 설명했습니다. "먼저 AI 서비스의 API 키가 필요해." API 키는 마치 회원증과 같습니다.

AI 서비스에 접속하기 위한 인증 수단입니다. Anthropic, OpenAI 등의 웹사이트에서 계정을 만들고 API 키를 발급받아야 합니다.

API 키를 환경 변수로 설정하는 이유가 있습니다. 코드에 직접 넣으면 실수로 Git에 올릴 위험이 있기 때문입니다.

환경 변수로 설정하면 이런 실수를 방지할 수 있습니다. 설정이 완료되면 프로젝트 디렉토리로 이동합니다.

OpenCode는 현재 디렉토리를 기준으로 프로젝트를 인식합니다. 프로젝트 루트에서 실행해야 전체 구조를 제대로 파악할 수 있습니다.

opencode 명령어를 입력하면 TUI가 실행됩니다. 화면이 바뀌면서 대화 인터페이스가 나타납니다.

이제부터는 자연어로 AI에게 요청하면 됩니다. 처음에는 간단한 것부터 시작해보세요.

"이 프로젝트가 뭘 하는 프로젝트야?"라고 물어보면 AI가 파일들을 분석해서 설명해줍니다. "package.json 보여줘"라고 하면 해당 파일의 내용을 보여줍니다.

코드 수정도 요청할 수 있습니다. "이 함수에 타입을 추가해줘"라고 하면 AI가 수정안을 제시합니다.

수정을 승인하면 실제로 파일이 변경됩니다. 이 점이 중요합니다.

OpenCode는 단순히 답변만 하는 것이 아니라 실제로 파일을 수정할 수 있습니다. 터미널 명령어 실행도 가능합니다.

"테스트를 실행해줘"라고 하면 npm test나 해당 프로젝트의 테스트 명령어를 실행합니다. 김개발 씨가 직접 타이핑해보았습니다.

"프로젝트 구조를 설명해줘." 잠시 후 AI가 응답했습니다. 파일 목록과 함께 각 디렉토리의 역할을 설명해주었습니다.

김개발 씨의 얼굴에 미소가 번졌습니다. "이거 신기하네요.

마치 진짜 사람이랑 대화하는 것 같아요." 박시니어 씨가 고개를 끄덕였습니다. "맞아.

처음에는 어색하겠지만, 익숙해지면 혼자 코딩하는 것보다 훨씬 효율적이야. 질문이 있으면 바로 물어보고, 코드 리뷰도 받고, 반복 작업은 시킬 수 있거든." 김개발 씨는 그날 밤 집에 가서도 OpenCode를 이것저것 만져보았습니다.

다음 날 출근해서 박시니어 씨에게 말했습니다. "선배, 어젯밤에 사이드 프로젝트 하나 시작했는데, OpenCode 덕분에 진도가 엄청 빨랐어요!"

실전 팁

💡 - API 키는 절대 코드에 직접 넣지 말고 환경 변수나 설정 파일을 사용하세요

• 처음에는 간단한 질문부터 시작해서 AI의 응답 스타일에 익숙해지세요
• 중요한 파일을 수정하기 전에는 Git으로 백업해두는 습관을 들이세요

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이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!