[깃허브 위클리] 클라우드플레어·딥시크가 올랐다…이번 주 스타 TOP 10

핵심 요약 AI 요약

1

기존 저장소 강세:이번 주 상위 10개 중 7개가 지난주에도 순위에 올랐으며, 새로 진입한 3개 중 2개는 코딩 에이전트용 스킬이다.

2

TV 도구 연속 1위:안드로이드 TV의 광고·추적 앱을 끄는 클린유어티비가 2주 연속 1위를 차지했고, 지원 목록은 TV 모델 292개와 브랜드 83개로 늘었다.

3

보안 감사 분리 검증:3위에 오른 클라우드플레어의 보안 감사 스킬은 취약점을 찾은 에이전트와 검증하는 에이전트를 분리하며, 사내 저장소 128개에서 나온 후보 2만799건 중 약 1만2057건이 검증을 통과했다.

4

딥인퍼의 운영 제약:4위 딥인퍼는 딥시크 V4.1 플래시와 엔비디아 SM100·화웨이 어센드 950만 지원하며, KV 캐시와 복제본 간 부하 분산은 이번 공개에서 빠졌다.

5

스타와 사용성 구분:5위 피치는 토렌트 다운로드에 따른 저작권 침해 위험이 있고, 7위 dsh-아워-프리-모델은 일부 대화 채널을 열려면 저장소에 스타를 눌러야 하므로 스타를 품질 보증으로 볼 수 없다.

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이번 주 깃허브(GitHub) 인기 저장소 10개 중 7개는 지난주 명단에 있던 얼굴이다. 새로 들어온 3개 가운데 2개는 코딩 에이전트에 끼워 쓰는 스킬이다. 클라우드플레어(Cloudflare)의 보안 감사 스킬과, 코드를 덜 쓰게 만드는 포니테일(ponytail)이다. 남은 1개는 토렌트 내려받기 기능을 단 성인 영상 관리 도구라 사용법을 싣지 않았다.

이번 주 순위를 읽는 법

순위는 깃허브 인기 저장소를 집계하는 트렌드시프트(Trendshift)의 2026년 10월 25일 주간 순위다. 그 주에 스타를 많이 받은 저장소가 대상이다. 트렌드시프트는 정확한 계산식을 공개하지 않는다.

스타(Star)는 깃허브 계정만 있으면 저장소마다 한 번 누를 수 있는 표시다. 나중에 다시 찾으려는 북마크이자 관심의 표현에 가깝다. 눌렀다고 써봤다는 뜻은 아니고, 품질을 보증하지도 않는다.

이번 주에도 쓰기 전에 따져볼 저장소가 두 개 있다. 5위와 7위다. 두 저장소는 사용법 대신 무엇이 문제인지를 적었다. 지난주 순위와 해설은 지난 기사에 있다.

1위 클린유어티비(cleanyourtv): 2주째 1위, 지원 모델이 292개로 불었다

클린유어티비는 안드로이드 TV와 구글 TV의 광고·추적 앱을 끄고 애플 TV 같은 홈 화면을 깔아주는 도구다. 지난 17일 공개돼 2주 연속 1위에 올랐다. 컴퓨터와 TV를 같은 와이파이에 두고 무선으로 작업한다.

개발자가 올린 TV 정리 전후 사진이 740만 조회를 넘기자, 사용자들이 자기 TV 모델 정보를 보태기 시작했다. 최근 커밋 기준 지원 목록은 TV 모델 292개, 브랜드 83개다. 코딩 에이전트 없이 명령어로 돌리는 경로와 다른 개발자가 만든 휴대폰 앱도 소개돼 있다. 펌웨어 업데이트로 설정이 되돌아가면 점검 스크립트가 바뀐 부분을 찾아낸다. 스마트 TV와 PC를 같은 무선 네트워크에 연결한 뒤 작업하는 절차는 세 단계다.

1. TV 설정의 ‘기기 환경설정 > 정보’에서 ‘빌드’를 7번 눌러 개발자 옵션을 연다. USB 디버깅을 켜고, 네트워크(ADB) 디버깅 항목이 있으면 그것도 켠다.
2. 컴퓨터에서 클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 제미나이 CLI 중 하나를 열고 저장소의 PROMPT.md를 붙여 넣은 뒤 TV 모델명을 적는다. TV에 뜨는 디버깅 허용 창을 승인하고 질문에 답한다.
3. 에이전트 없이 하려면 python3 -m venv tools/venv && tools/venv/bin/pip install -r tools/requirements.txt로 환경을 만든다. 이어 export TV_HOST=<TV IP>, tools/disable.sh examples/<model>/debloat.txt를 실행한다. 되돌릴 때는 tools/restore.sh를 쓴다.

쓸 만한 때는 홈 화면에 광고 줄이 뜨는 보급형 스마트 TV를 정리하고 싶을 때다. 내 모델이 지원 목록에 있는지 먼저 보면 실패할 일이 줄어든다.

삼성(타이젠)과 LG(웹OS) TV는 운영체제가 달라 대상이 아니다. 파이어 TV는 앱 정리만 되고 새 홈 화면은 깔리지 않는다. 개발자는 cleanyourtv.com 같은 비슷한 주소가 이 프로젝트와 무관하다고 밝혔다. 작업이 끝나면 네트워크 디버깅을 꺼두는 편이 안전하다.

2위 REA: 소스 없는 앱을 뜯어보는 에이전트, 2주째 2위

REA(Reverse Engineer Anything)는 코딩 에이전트에 역공학 도구를 묶어 붙이는 MCP(Model Context Protocol) 서버다. 앱의 동작부터 네이티브 바이너리까지 소스 코드 없이 분석한다. 지난 4월 공개됐고 스타는 37만개를 넘겼다.

붙일 수 있는 에이전트는 클로드 코드, 코덱스, 커서(Cursor), 제미나이 CLI, 그록 빌드(Grok Build)다. 로컬 MCP 서버를 지원하는 에이전트라면 직접 등록해 쓸 수도 있다. 네이티브 분석은 사용자가 이미 가진 호퍼(Hopper)나 아이다 프로(IDA Pro) 같은 도구를 불러 쓴다. 로컬 MCP 환경에 등록해 대상 앱을 역분석하는 절차는 세 단계다.

1. Node.js 22.x, 24.x 또는 26.12.1 이상과 npm을 준비한다.
2. npx rea-agents setup을 실행해 쓸 에이전트를 고르고, 변경을 승인한 뒤 에이전트를 다시 켠다.
3. 터미널에서 바로 분석하려면 npx -y rea-agents@latest analyze-javascript-application /absolute/path/to/app --json처럼 앱 경로를 넘긴다.

쓸 만한 때는 문서가 사라진 사내 프로그램을 파악하거나, 내가 배포한 앱에 무엇이 드러나는지 점검할 때다.

개발자는 쓰임새를 합법적 연구, 교육, 호환성 확보, 소프트웨어 보존, 분석 권한이 있는 프로그램으로 한정한다. 아이다 프로(IDA Pro) 같은 상용 도구는 사용자가 정식으로 구해야 하고, REA가 라이선스나 키를 주지 않는다고도 적었다. 실행 중 분석은 내 계정 권한으로 대상 프로그램을 돌린다. 국내 법이 역분석을 어디까지 허용하는지는 지난 기사에서 다뤘다.

3위 클라우드플레어 보안 감사 스킬(security-audit-skill): 찾은 에이전트가 검증하지 않는다

보안 감사 스킬은 코딩 에이전트를 보안 감사관으로 바꾸는 스킬이다. 클라우드플레어가 지난 6월 18일 블로그 글과 함께 공개했다. 이번 주 처음 순위에 들어와 곧장 3위에 올랐다. 라이선스는 MIT다.

감사는 6단계로 나뉜다. 구조와 신뢰 경계를 파악하고, 영역별로 취약점을 찾고, 후보마다 새 에이전트가 반박을 시도한다. 설명서는 ‘발견을 검증하는 에이전트는 그것을 찾은 에이전트가 아니다’라고 적었다. 결과는 확인됨·검증 필요·기각 세 가지로 나뉘어 파일에 남는다.

스스로 짠 코드를 스스로 검증하게 두지 않는다.

클라우드플레어는 이 스킬을 키워 약 6주 만에 사내 저장소 128개를 훑는 체계를 만들었다. 원시 후보 2만799건 중 약 1만2057건이 검증을 통과했다. 3만 줄 규모 저장소 하나를 끝까지 돌리는 데 3~4시간이 걸렸다. 블로그는 이 수치가 독립된 연구 실험에서 나왔다고 밝혔다. 코딩 에이전트에 감사 스킬을 장착해 대상 코드베이스를 점검하는 방식은 간단하다.

1. 도구 호출과 병렬 하위 에이전트를 지원하는 코딩 에이전트, Node.js를 준비한다.
2. npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill --skill security-audit로 설치한다. 모든 프로젝트에서 쓰려면 끝에 --global을 붙인다.
3. 에이전트에게 프롬프트로 대상 코드베이스(codebase)에 대한 보안 감사를 지시한다(예: security audit this codebase). 결과는 따로 지정하지 않으면 홈 폴더의 security-audit-skill 아래에 쌓인다.

쓸 만한 때는 보안 담당자가 따로 없는 팀이 자기 코드를 출시 전에 훑어볼 때다. 오탐을 걸러내는 구조라 결과 보고서를 바로 검토 회의에 올리기 좋다.

대상 코드를 실제로 돌려보려면 외부 네트워크를 막고 쓰기 경로를 제한한 샌드박스가 필요하다. 그런 격리가 없으면 스킬은 대상 코드를 실행하지 않고 ‘검증 필요’로 남긴다. 블로그는 한 번 돌리면 여러 번 돌려 찾은 버그의 절반 정도만 나온다고 적었다. 하위 에이전트를 여럿 띄우는 만큼 API 비용도 커진다. 남의 코드를 감사할 때는 권한부터 확인해야 한다.

4위 딥인퍼(DeepInfer): 한 계단 내려온 블랙웰 클러스터용 엔진

딥인퍼는 딥시크(DeepSeek)가 지난 16일 공개한 대규모 추론 프레임워크다. 지원 모델은 딥시크 V4.1 플래시 하나이고, 기본 체크포인트는 1017 판이다. 라이선스는 아파치 2.0이다.

하드웨어는 엔비디아 SM100 GPU와 화웨이 어센드(Ascend) 950만 지원한다. 대규모 서빙에 필수적인 KV 캐시(Key-Value Cache·앞선 대화 맥락을 잊지 않기 위해 모델이 직전 계산 결과를 실시간으로 올려두는 작업 메모장 체계) 시스템과, 프롬프트를 한 번에 읽는 프리필과 답변 토큰을 하나씩 뽑아내는 디코드를 분리하는 구조, 복제본 간 부하 분산은 이번 공개에서 빠졌다. 공개된 성능 측정도 프리필에 GPU 4장, 디코드에 64장을 투입했다. 클러스터 환경에서 프레임워크를 빌드하고 추론을 구동하는 과정은 다음과 같다.

1. 리눅스에 GCC 13 이상, 파이썬 3.12, CUDA 13(엔비디아) 또는 CANN 9.2(어센드)를 준비한다.
2. 빈 파이썬 3.12 환경에서 export DEEPINFER_ACCELERATOR=nvidia를 설정하고 ./build.sh로 빌드한다. 어센드는 nvidia 대신 ascend를 적는다.
3. python examples/offline_inference.py로 추론을 돌린다. 내려받아 둔 모델을 쓰려면 DEEPINFER_HF_MODEL_DIR에 경로를 지정한다.

쓸 만한 곳은 블랙웰 GPU 클러스터에서 딥시크 모델을 직접 서빙하려는 인프라팀이다. 추론 비용을 줄이는 기법을 공부하려는 연구자에게도 맞다.

개인 PC나 소비자용 그래픽카드로는 돌리지 못한다. 배치 구성과 상관없이 같은 결과를 내는 기능과 결정적 샘플링은 엔비디아에서만 된다.

5위 피치(Peach): 개인 영상 서재에 붙은 토렌트 내려받기

피치는 혼자 쓰는 로컬 우선 영상 관리 시스템이다. 내 하드디스크와 115, 피크팩(PikPak), 원드라이브 같은 클라우드 드라이브의 영상을 한 서재로 묶는다. 저장소는 성인(18세 이상) 전용이라고 표시했고, 주제 태그에 일본 성인 영상을 뜻하는 JAV를 달았다. 저장소는 지난 8월 만들어졌다.

사용법은 싣지 않는다. 문제가 되는 것은 ‘클라우드 다운로드’ 기능이다. 작품 번호로 자료를 검색하거나 마그넷 링크를 붙이면 115나 피크팩에 내려받기를 맡기고, 받은 파일을 서재에 자동 정리한다. 저장소는 이렇게 받는 영상의 권리 관계를 언급하지 않는다.

상업 영상을 품번으로 찾아 토렌트로 받는 흐름은 권리자 허락 없는 복제본을 모으는 경로가 되기 쉽다. 따로 배포하는 브라우저 사용자 스크립트는 JavDB, MissAV, Jable 같은 사이트에서 고른 품번을 바로 이 기능으로 넘긴다. 영상 관리 기능만 떼어 보면 평범한 개인 서재 도구다. 다만 저장소가 스스로 단 주제 태그는 성인 영상 수집에 맞춰져 있다.

토렌트는 내려받는 동안 다른 사용자에게 파일 조각을 올려주는 구조다. 저작권법 제136조 제1항은 복제·공중송신·배포 등의 방법으로 저작재산권을 침해한 사람을 7년 이하 징역이나 1억원 이하 벌금에 처한다. 개인 서재용이라는 설명만으로 이 책임이 사라지지는 않는다.

개인 서재라는 명분이 저작권 침해를 면책하지는 못한다.

보안과 개인정보 쪽도 걸린다. 오류 수집 도구 센트리(Sentry)가 기본으로 켜져 있고, 취향 분석은 시청 기록과 북마크, 브라우저 방문 기록까지 읽는다. 윈도우 설치 파일은 서명이 없는 베타판이고, 맥용 시험판은 애플 공증을 받지 않았다. 피치를 쓸 이유가 영상 정리라면 내려받기 기능과 연결된 계정은 아예 붙이지 않는 편이 낫다.

6위 하네스²(harness2): 모델은 그대로 두고 주변부를 고친다

하네스²는 구글 리서치가 낸 재귀적 에이전트 하네싱 프레임워크다. 모델은 고정한 채 프롬프트, 메모리, 도구 안내, 스킬 같은 주변 장치를 처음 보는 과제에 맞춰 스스로 고친다. 지난주 4위에서 두 계단 내려왔다.

수정안을 내고, 돌려보고, 결과를 비교해 더 나은 조합을 고르는 방식이다. 효과는 법률 업무 벤치마크 LAB와 워크버디 벤치(WorkBuddy-Bench)로 잰다. 구글은 이 저장소가 공식 지원 제품이 아니라고 밝혔다. 연구 환경에서 하네스 데모와 벤치마크 과제를 구동하는 순서는 다음과 같다.

1. 리눅스, 파이썬 3.12, 패키지 관리자 uv를 준비하고 uv venv --python 3.12 .venv, source .venv/bin/activate, uv pip install -e '.[render]'를 차례로 실행한다.
2. harness2-demo --output runs/demo --k 2로 모델 없이 데모를 본다.
3. 실제 모델로 돌릴 때는 Node.js 20 이상과 구글 클라우드 CLI를 깔고 harness2-setup lab, harness2-check --bench lab을 거친다. 첫 실행은 --max-tasks 1로 과제 하나만 고른다.

쓸 만한 때는 사내 에이전트를 모델 교체 없이 개선하고 싶을 때다. 일반 사용자용 앱이 아니라 연구용 실험 도구다.

설명서는 실행기의 네트워크 접근이 제한되지 않고, 코덱스는 샌드박스를 끈 채 돈다고 경고한다. 공개 벤치마크의 채점 기준이 인터넷에 있을 수 있으니 평가 전에 네트워크를 막으라는 주문도 붙였다. 모델을 붙인 실험은 API 비용이 든다.

7위 dsh-아워-프리-모델(dsh-our-free-model): 스타를 눌러야 열리는 채널은 그대로

dsh-아워-프리-모델은 딥시크 하네스(DeepSeek Harness, dsh)에 꽂는 플러그인이다. 로그인이나 API 키 없이 딥시크 V4.1 플래시, 키미(Kimi) K3 같은 모델을 무료로 쓴다고 내세운다. 무료 경로는 오픈코드(OpenCode)의 젠 게이트웨이와 킬로 AI(Kilo AI)의 공개 게이트웨이다.

사용법은 싣지 않는다. 지난주 지적한 구조가 그대로 남았다.

1. 데스크톱 전용 EAC 채널은 깃허브에 로그인해 이 저장소에 스타를 눌러야 대화가 열린다.
2. 플러그인은 기본 30분마다 저장소의 공지를 확인하고, 긴급 공지는 화면 전체 팝업으로 띄운다. 앱 안 업데이트는 새 버전을 받아 해시를 확인한 뒤 바로 교체한다. 해시도 같은 곳에서 오므로 관리자 계정이 뚫리면 막지 못한다.
3. 킬로 무료 경로는 프롬프트가 서비스 개선에 쓰일 수 있다. 개발자도 민감한 내용은 보내지 말라고 적었다.
4. TRAE, Qoder, 제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist) 등 10개 서비스의 계정 채널을 묶고, 계정 풀과 매일 포인트 받기까지 붙였다. 각 서비스가 자기 앱 밖에서 이런 사용을 허용하는지는 설명에 없다.

스타 조건은 숫자에도 드러난다. 이 저장소는 포크 1개당 스타가 약 35개다. 나머지 9개는 3~18개 사이다. 무료 채널을 열려고 누른 스타가 순위를 끌어올렸을 가능성이 있다.

스타를 눌러야 열리는 대화창은 도구가 아닌 미끼에 가깝다.

개발자는 npm에 같은 이름으로 올라온 패키지가 자기 것이 아니며 변조됐다고 경고했다. 무료 모델이 필요하면 오픈코드나 킬로의 무료 경로를 직접 쓰는 편이 중간 단계를 하나 줄인다.

8위 AI 잡 서치(ai-job-search): 조직 계정으로 옮긴 구직 비서

AI 잡 서치는 클로드 코드로 공고 평가, 이력서 맞춤 수정, 자기소개서 작성, 면접 준비를 처리하는 구직 도구다. 모든 작업이 내 컴퓨터에서 돈다. 지구물리학자 출신 매스 로렌첸(Mads Lorentzen)이 자기 구직에 쓰려고 만들었다.

개인 계정(MadsLorentzen) 주소는 이제 ai-job-search-dev 조직 저장소로 연결된다. 설명서의 포크 명령은 아직 개인 계정 주소를 쓴다. 다른 나라 구인 사이트용 스킬을 만들어주는 /add-portal 명령도 들어 있다. 클로드 코드를 활용해 로컬 환경에 구직 파이프라인을 구축하는 절차는 이렇다.

1. 클로드 코드(유료 구독이나 API 크레딧), 파이썬 3.10 이상, 번(Bun), lualatex와 xelatex가 들어간 LaTeX를 준비한다.
2. 저장소를 내 계정으로 가져온 뒤 클로드 코드에서 /setup으로 경력과 희망 조건을 입력한다.
3. /scrape로 공고를 모으고, /apply <공고 주소>로 적합도 평가와 지원서 초안을 받는다. 면접 전에는 /interview를 쓴다.

쓸 만한 때는 해외 기업 여러 곳에 영문 이력서를 공고별로 고쳐 내야 할 때다.

설명서는 포크한 저장소가 항상 공개된다는 점을 짚는다. /setup이 개인 정보를 추적 파일에 쓰므로 개인용은 비공개 저장소로 만들라는 권고다. 링크드인 검색 스킬도 개인용으로만 쓰라고 했다. 자동 접근은 링크드인 이용약관 위반이라는 설명이다. 공고 본문은 신뢰할 수 없는 입력으로 다루지만 방어가 지시문 수준이라 샌드박스는 아니다.

9위 필리(Filee): 한컴오피스 없이 HWP를 바꾸는 변환기

필리는 파일을 끌어다 놓으면 형식을 바꿔주는 무료 오픈소스 변환기다. 모든 변환이 오프라인으로 내 컴퓨터 안에서 끝난다. 지난 9월 말 공개됐다.

국내 사용자에게 쓸모가 큰 기능은 한글 문서다. HWP와 HWPX를 PDF, DOCX, 마크다운 등으로 바꾸고, 다른 문서를 HWPX로 만들 수도 있다. 지원 형식은 저장소 소개란에 255개, 설명서에 263개로 적혀 있다. 로컬 PC에서 필리를 설치하고 파일 변환을 실행하는 방법은 직관적이다.

1. 깃허브 릴리스 페이지에서 내려받는다. 윈도우는 설치판이나 포터블판을 실행하고, 맥과 리눅스는 압축을 푼 뒤 ./install.sh를 실행한다.
2. Ctrl 키(맥은 Option)를 누른 채 파일을 끌면 커서 옆에 도넛 모양 메뉴가 뜬다. 원하는 형식 위에 놓으면 변환이 시작된다.

쓸 만한 때는 한컴오피스가 없는 컴퓨터로 관공서 HWP 문서를 받았을 때다. 온라인 변환 사이트에 올리기 꺼려지는 계약서를 바꿀 때도 맞는다. 이번 10개 중 코딩 지식 없이 바로 쓰는 몇 안 되는 도구다.

주력은 윈도우 10·11이다. 맥(macOS 13 이상)과 리눅스는 미리보기판이고, 맥용은 애플 공증을 받지 않아 첫 실행 때 보안 설정에서 따로 허용해야 한다. 리눅스의 끌어다 놓기는 X11에서만 된다. 윈도우판은 코드 서명을 붙였지만 새 버전은 한동안 스마트스크린 경고가 뜰 수 있다.

10위 포니테일(ponytail): 가장 게으른 시니어 개발자처럼 짜라

포니테일은 코딩 에이전트가 코드를 최소한만 쓰도록 만드는 스킬이다. 소개 문구는 ‘가장 좋은 코드는 쓰지 않은 코드’다. 라이선스는 MIT이고 스타는 17만5000개를 넘었다.

에이전트가 쏟아내는 코드의 양이 곧 실력은 아니다.

핵심은 프롬프트 하나다. 에이전트는 코드를 쓰기 전에 사다리를 오른다. 이 코드가 꼭 필요한지, 기존 코드나 표준 라이브러리, 이미 깔린 의존성으로 해결되는지를 차례로 묻는다. 다만 검증, 오류 처리, 보안, 접근성은 줄이지 않는다고 못 박았다. 저장소는 지난 6월 12일 만들어졌다. 코딩 에이전트에 플러그인 형태로 장착해 코드 비대화를 제어하는 절차는 이렇다.

1. 클로드 코드에서 /plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail, /plugin install ponytail@ponytail를 실행한다.
2. 코덱스는 codex plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail와 codex plugin add ponytail@ponytail를 실행한 뒤 /hooks에서 훅 2개를 신뢰로 표시한다. 다른 에이전트는 AGENTS.md를 프로젝트에 복사한다.
3. /ponytail lite, full, ultra, off로 강도를 바꾼다. /ponytail-review는 현재 변경분을 검토한다.

쓸 만한 때는 에이전트가 간단한 요청에도 파일을 잔뜩 만들어 검토가 버거울 때다. 개발자가 공개한 자체 측정에서는 과제 39개를 5번씩 돌려 코드량이 53%, 비용이 26% 줄었다.

수치는 모두 개발자가 직접 잰 값이고 제3자 검증은 없다. 코덱스에서는 훅 2개를 신뢰로 표시해야 하므로 그 전에 내용을 읽어보는 게 좋다. 공식 배포처는 깃허브 저장소와 npm 패키지 @dietrichgebert/ponytail 두 곳뿐이다.

한눈에 보기

바로 써볼 만한 것은 1·2·3·8·9·10위 여섯 개다. 4·6위는 연구·인프라용이고, 5·7위는 권하지 않는다.

스타·라이선스는 25일 깃허브 API 조회값이다. 스타는 누적 수치라 트렌드시프트 순위와는 순서가 다르다.

설치 전에는 세 가지를 확인한다.

• 받는 곳이 공식인지 본다. 이번 주에도 REA, 포니테일, dsh-아워-프리-모델 개발자가 가짜 저장소나 패키지를 경고했다.
• 도구가 얻는 권한을 본다. TV 디버깅, 훅 실행, 샌드박스 해제처럼 사용자가 직접 문을 여는 경우가 많다.
• 비용을 본다. 도구는 무료여도 함께 쓰는 코딩 에이전트는 대개 구독료나 API 사용료가 든다.