CodeGPT

CodeGPT는 한 공급자로 밀어붙이지 않는다. Claude, GPT, Gemini, Grok, 오픈 모델에 연결하며, 방식은 CodeGPT 크레딧이어도 되고 열몇 곳에 걸친 자체 API 키여도 된다. 작업마다 모델을 바꾸고 코드는 있던 자리에 남는다. 모델마다 강점이 다르기 때문에 중요한 점이고, 하나에 묶는 도구는 결국 너무 좁아진다.

에이전트는 먼저 코드베이스를 읽고, 네가 조정할 수 있는 계획을 낸 다음에야 코드를 쓴다. 기능 추가나 모듈 리팩터링 같은 여러 단계 작업을 다루지, 다음 한 줄을 제안하는 데 그치지 않는다. 주도권은 네게 있다. 변경은 하나씩 승인해야 들어간다. 이것이 어시스턴트와 자동조종의 차이다.

AI가 내놓는 변경에는 실시간 디프 미리보기가 붙는다. 파일에 닿기 전에 하나씩 승인, 거부, 편집할 수 있다. 돌아가는 코드를 AI가 조용히 고쳐 쓰는 게 불안한 사람에게, 이 검토 단계가 바로 에이전트 모드를 실제 프로젝트에서 쓸 수 있게 만든다.

자동완성은 타이핑 중에 코드베이스와 프로젝트 구조에 기반한 맥락을 반영한 제안을 내놓는다. AI 코드 자동완성은 챗과 에이전트 작업과 따로 돌고, 유료 플랜에서는 무제한이다. 빠른 인라인 제안은 여전히 편집 시간의 큰 몫을 차지하므로, 가장 자주 쓰는 상황을 덮는다.

자기 공급자 계정에 바로 연결하거나, Ollama, LM Studio, Docker로 모델을 로컬에서 돌릴 수 있다. 키를 가져오면 사용과 청구가 이미 믿는 공급자에게 가고, 로컬 모델은 코드를 외부 서버에서 멀어진다. 기본적으로 코드를 제3자에게 보낼 수 없는 팀에게 두 선택 모두 중요하다.

Model Context Protocol 지원이 어시스턴트를 외부 API, 문서, 데이터베이스에 잇는다. 규칙은 어시스턴트가 따를 코딩 표준을 정해 결과를 일관되게 만든다. 터미널 접근은 명령을 실행하게 하되, 무엇이든 바뀌기 전에 승인을 기다린다. 이들이 모여 편집기를, 에이전트가 주도권을 네게 남긴 채 실제로 일하는 장소로 만든다.