local-commander

로컬 LLM을 판단 역할로 삼는 개발 오케스트레이터입니다. 태스크의 난도를 분류하고, 필요한 국면에만 사람의 승인을 거쳐, 구현·리뷰·머지까지를 자동화합니다.

local-commander는 로컬 LLM을 실행 시점의 사령탑으로 삼는 AI 개발 오케스트레이터입니다. MacBook Pro M3 + LM Studio에서 검증했으며, NVIDIA DGX Spark 상에서의 상시 가동으로 이전하는 것을 전제로 한 시제품 앱입니다. 개발 태스크를 분류하고, Implementation Brief, Codex용 프롬프트, Codex 결과 평가, 토큰 사용량(실측 API usage + 개산)을 기록합니다.

Codex CLI나 Claude Code를 사령탑으로 삼지 않습니다. Codex CLI는 로컬 LLM이 `cloud-needed`로 판단하고, 이용자가 `--run-codex`를 명시하며, 사람의 승인 게이트를 통과한 경우에만 호출되는 외부 에이전트입니다.

주요 기능

태스크 분류와 Implementation Brief 생성

로컬 LLM이 태스크를 local-ok / cloud-needed / spec-missing으로 분류하고, 그에 대응하는 Implementation Brief를 생성합니다.

사람의 승인 게이트가 있는 외부 에이전트 연동

cloud-needed이고 이용자가 --run-codex를 명시하며 사람의 승인(--human-approved)을 통과한 경우에만 Codex CLI(--agent claude 지정 시 Claude Code)를 호출합니다.

토큰 사용량 기록과 비용 집계

각 단계의 문자 수와 개산 토큰 수(chars ÷ 3.5)를 기록하고, OpenAI 호환 API가 usage를 반환하는 경우 실측 토큰 수도 저장합니다. npm run cost로 모델별·runId별 집계를 생성합니다.

라이브 통제반(Web UI)

npm run server로 기동하는 상주 Web UI(기본 http://localhost:4317)에서 작업 목록·승인 인박스·비용을 한눈에 볼 수 있습니다.

Claude Code MCP 연동(eln-judge)

stdio MCP tool로 로컬 LLM의 판단만을 오프로드합니다. 파일 본문은 심(shim)이 로컬에서 읽으며, tool의 반환값에는 판단과 요약만 포함됩니다(v1은 읽기 전용).

Asana / GitHub 연동과 분류 벤치마크

Asana API·GitHub API에서 태스크를 가져오는 TaskSource를 지원하며, npm run benchmark로 여러 모델을 횡단하여 분류 정확도·안전성·속도를 측정합니다(M1~M6).

사내 운영

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