oh-my-opencode 써보면서 정리
요즘 oh-my-opencode를 로컬 프로젝트에 붙여서 쓰고 있는데,
막연히 “AI 코딩툴”로 생각하면 헷갈리는 포인트가 꽤 있어서 정리해본다.
oh-my-opencode는 뭐냐면
한 줄 요약하면 에이전트 기반 LLM 워크플로우 프레임워크다.
- Plan / Build / Review 같은 작업 단계를 나눌 수 있고
- Prometheus / Sisyphus / Atlas 같은 역할 기반 에이전트를 둬서
- “생각하는 놈 / 구현하는 놈 / 정리하는 놈”을 분리한다
👉 그냥 채팅형 AI가 아니라
개발 프로세스를 구조화하는 도구에 가깝다.
에이전트 역할 감각적으로 정리
- Prometheus
→ 설계, 방향성, 큰 그림 - Sisyphus
→ 반복 구현, 디버깅, 노가다 - Atlas
→ 통합, 정리, 리뷰, 안정화
여기에 Prometheus 안에서 사고 단계를 더 쪼개서 쓰면 체감이 확 좋아진다.
Oracle / Explorer / Executor 식 분해
나는 Prometheus를 이렇게 굴린다.
- Oracle: 요구사항 해석, 제약 조건 정리
- Explorer: 선택지 비교, 아키텍처 후보 탐색
- Executor: 실제 코드/설정 산출
이걸 System Prompt에 고정해두면
매번 “정리부터 해줘” 같은 말을 안 해도 자동으로 분해된다.
Ultrawork vs 직접 호출 — oh-my-opencode에서 뭐가 다른가
oh-my-opencode를 쓰다 보면
Ultrawork를 써야 하나, 그냥 직접 호출하면 되나 고민하게 된다.
결론부터 말하면 목적이 다르다.
Ultrawork - ?
Ultrawork는 한마디로 “작업 단위 실행기”다.
- 한 번의 질문/응답이 아니라
- 여러 단계의 작업을 하나의 워크플로우로 묶어서
- 실패/재시도/역할 분리를 전제로 실행한다
👉 “AI에게 질문”이 아니라
👉 “AI에게 일을 시킨다”에 가깝다.
직접 호출 - ?
직접 호출은 우리가 익숙한 방식이다.
- 프롬프트 하나
- 응답 하나
- 끝
빠르고 단순하다.
하지만 그만큼 컨텍스트 관리와 책임은 전부 사람이 진다.
요약
Ultrawork = 프로세스 중심
직접 호출 = 프롬프트 중심
비교
직접 호출
-
장점
- 빠르다
- 가볍다
- 실험·아이디어 정리에 좋다
-
단점
- 작업이 길어질수록 맥락이 깨진다
- “이걸 왜 이렇게 했지?”가 남는다
- 반복 작업에 취약하다
👉 사고 정리 / 단발성 질문에 적합
Ultrawork
-
장점
- 작업 흐름이 남는다
- 역할 분리가 된다 (설계 / 탐색 / 구현)
- 중간 결과를 기반으로 다음 단계가 이어진다
-
단점
- 세팅이 귀찮다
- 단순 질문엔 과하다
👉 실제 개발 작업 / 반복되는 업무에 적합
oh-my-opencode에서 Ultrawork가 이기는 경우
다음 같은 경우엔 직접 호출보다 Ultrawork가 압승이다.
- 기능 설계 → 구현 → 리뷰까지 이어질 때
- 한 작업이 여러 파일/결정을 건드릴 때
- “일의 맥락”을 나중에 다시 봐야 할 때
- 같은 패턴의 작업을 계속 반복할 때
이때 Ultrawork는
기억하는 AI처럼 행동한다.
쓰는 기준
개인적으로 이렇게 나눈다.
- 생각 정리 / 아이디어 / 구조 질문
→ 직접 호출 - 실제 코드 만들기 / 작업 단위 반복
→ Ultrawork
둘은 대체 관계가 아니라
역할이 다른 도구다.
결론
Ultrawork를 쓰는 순간부터
AI는 “대화 상대”가 아니라 “작업자”가 된다.
단발성 질문이면 직접 호출
일이 되면 Ultrawork
이 기준만 잡아도
oh-my-opencode 쓰는 체감이 확 달라진다.
제일 많이 헷갈리는 과금 이슈
- oh-my-opencode 자체는 무료
- API 모델 쓰면 과금
- 로컬 모델 쓰면 0원
중요한 포인트
- ChatGPT Plus / Claude Pro 구독형
→ 웹/앱 UI 전용
→ opencode에서 쓰면 적용 안 됨 - opencode에서
OPENAI_API_KEY쓰는 순간
→ API 호출 = 과금
반대로,
- Ollama / LM Studio 같은 로컬 모델만 쓰면
→ 완전 무료
확인 방법
opencode config listopenai:gpt-*,anthropic:*→ 과금ollama:*,local:*→ 무료
내가 쓰는 현실적인 조합
- 설계/사고: 웹 ChatGPT (구독)
- 반복 구현: Sisyphus + 로컬 LLM
- 통합/리뷰: Atlas + 로컬
👉 비용 0원 + 생산성 유지
총평
oh-my-opencode는
“AI를 잘 쓰게 해주는 도구”라기보다
“개발 사고를 강제 구조화하는 도구”다.
에이전트랑 프롬프트를 어떻게 설계하느냐에 따라
체감이 완전히 달라진다.
한 번 세팅해두면
“생각 → 탐색 → 구현” 흐름이 자동으로 굴러간다.
