Deveoler Lee

코딩을 몰라도 웹사이트를 만들 수 있다면? Claude Code로 웹사이트 만들기는 프롬프트 한 줄로 시작할 수 있습니다. 설치, 프롬프트 작성법, 실전 활용 팁까지 비개발자를 위한 완벽 가이드를 준비했습니다. 📋 목차 Claude Code란? 시작 전 준비사항 1단계 — Claude Code 설치와 기본 설정 2단계 — 웹사이트 구조를 프롬프트로 설계하기 3단계 — 코드 생성부터 수정까지 4단계 — 무료 배포로 세상에 공개하기 Claude Code vs 다른 웹사이트 제작 방법 비교 Claude Code로 웹사이트 만들기 실전 팁 자주 하는 실수와 주의사항 FAQ Claude Code란? Claude Code는 Anthropic이 만든 AI 코딩 에이전트 입니다. 터미널(명령줄)에서 자연어로 지시하면 파일을 직접 생성하고, 코드를 작성하고, 수정까지 해주는 도구입니다. 기존 AI 챗봇과의 차이점은 코드를 채팅창에 보여주는 데 그치지 않고, 실제 프로젝트 폴더에 파일을 만들어준다 는 것입니다. "포트폴리오 웹사이트를 만들어줘"라고 입력하면 HTML, CSS, JavaScript 파일이 바로 생성됩니다. Claude Code로 웹사이트 만들기가 주목받는 이유는 분명합니다. 코딩 경험이 전혀 없는 사람도 자연어 프롬프트만으로 실제 작동하는 웹사이트 를 완성할 수 있기 때문입니다. 시작 전 준비사항 Claude Code로 웹사이트 만들기를 시작하려면 아래 3가지를 먼저 준비하세요. ① Node.js 설치 Claude Code는 Node.js 환경에서 실행됩니다. nodejs.org 에서 LTS 버전을 다운로드해서 설치하세요. 설치 후 터미널에서 node --version 을 입력해 정상 설치를 확인합니다. ② Anthropic 계정 Claude Code를 사용하려면 Anthropic 계정이 필요합니다. claude.ai에서 회원가입 후 API...

GitHub Copilot vs Cursor AI, Codex vs Claude Code까지 — 2026년 실무에서 검증된 AI 코딩 도구 비교 총정리. 가격·성능·추천 대상을 한눈에 확인하고 나에게 맞는 도구를 골라보세요. 📋 목차 1. AI 코딩 도구 비교, 왜 지금 필요한가 2. 2026년 주요 AI 코딩 도구 한눈에 비교 3. GitHub Copilot vs Cursor AI — 자동완성 대 IDE 혁신 4. Codex vs Claude Code — 클라우드 에이전트 맞대결 5. AI 코딩 도구 가격 비교 — 예산별 최적 선택 6. 초보자용 AI 코딩 도구 — 진입장벽 없이 시작하기 7. 실무 개발자 추천 도구 — 상황별 최적 조합 8. 자주 묻는 질문 (FAQ) 9. 마무리: 도구 선택보다 중요한 것 1. AI 코딩 도구 비교, 왜 지금 필요한가 2026년 현재, AI 코딩 도구의 종류는 너무 많아졌습니다. GitHub Copilot, Cursor AI, Codex, Claude Code — 이름만 들어도 머리가 복잡해지죠. 다 써볼 수도 없고, 잘못 선택하면 매달 쓸데없는 구독료만 나갑니다. 이 글은 AI 코딩 도구 비교 를 통해 여러분의 상황에 딱 맞는 도구를 고를 수 있도록 돕기 위해 썼습니다. 가격, 성능, 사용 편의성을 기준으로 직접 비교했으니, 끝까지 읽고 나면 결정이 훨씬 쉬워질 거예요. 2. 2026년 주요 AI 코딩 도구 한눈에 비교 먼저 전체 그림을 잡아보세요. 세부 분석은 아래 섹션에서 다룹니다. 도구 유형 핵심 강점 월 가격 난이도 추천 대상 GitHub Copilot IDE 플러그인 자동완성, GitHub 통합 무료~$39 ...

왜 로컬에서 LLM을 돌려야 할까? 클라우드 AI API는 편리하지만, 매번 따라오는 문제가 있어요. 요금 폭탄, 속도 제한, 개인정보 유출 우려, 그리고 네트워크 지연까지. 특히 코드 리뷰, 초안 작성, 프롬프트 테스트처럼 빠른 반복이 필요한 작업에서는 매 요청마다 클라우드를 거치는 게 병목이 돼요. Gemma 4 로컬 실행 은 이런 문제를 근본적으로 해결하는 접근법이에요. Google이 공개한 Gemma 4는 mixture-of-experts(MoE) 구조를 채택해서 26B 파라미터 모델이면서도 추론 시 4B 파라미터만 활성화해요. 덕분에 M4 Pro MacBook(48GB) 같은 소비자용 하드웨어에서도 초당 51토큰이라는 실용적인 속도를 낼 수 있어요. 이 글에서는 LM Studio의 새로운 Headless CLI를 활용해 Gemma 4 로컬 실행 환경을 구축하고, Claude Code와 연동해 완전한 오프라인 코드 어시스턴트를 만드는 과정을 다뤄요. Gemma 4 아키텍처: MoE가 개발자에게 의미하는 것 10B급 품질, 4B급 비용의 비밀 Gemma 4 26B-A4B 모델은 128개 전문가(expert) 중 8개만 활성화해서 실제 연산에 사용하는 파라미터는 3.8B에 불과해요. 벤치마크 성능은 MMLU Pro 82.6%, AIME 2026 88.3%로 31B dense 모델에 근접하면서도 훨씬 적은 연산 자원을 소모해요. Per-Layer Embeddings 구조를 사용하며, 도구 호출(tool use) 학습도 완료된 상태라 에이전트 워크플로우에 바로 투입할 수 있어요. MoE의 메모리 특성 — 흔한 오해 바로잡기 한 가지 주의할 점이 있어요. MoE는 연산량(FLOPs)은 줄여주지만, 메모리(VRAM/RAM) 사용량은 dense 모델과 크게 다르지 않아요. 비활성 전문가들도 여전히 메모리에 로드되어 있어야 하거든요. 다만 tok/s(초당 토큰 생성 속도)는 확실히 개선돼요. NVIDIA GPU 사용자라면 비활성 전문가를 CPU RAM으로 오프로드하...

Claude Code와 GitHub 검색 기능, 왜 주목해야 할까요? Claude Code 는 Anthropic이 개발한 AI 기반 코딩 어시스턴트로, 개발자의 워크플로우에 깊숙이 통합되는 것을 목표로 해요. 그 중에서도 GitHub와의 연동은 실무 개발자에게 특히 중요한 주제예요. 이번 포스트에서는 GitHub 이슈 #42796을 중심으로, Claude Code 가 코드·저장소·사용자·이슈·풀 리퀘스트(Pull Request) 검색을 어떻게 다루는지, 그리고 개발자 입장에서 어떤 실질적인 의미가 있는지 살펴볼게요. GitHub 검색 기능의 범위와 한계 GitHub의 검색(Search) 기능은 단순한 키워드 매칭을 넘어 다양한 범주를 커버해요: 코드(Code) : 특정 함수명, 패턴, 라이브러리 사용 예시를 전체 공개 저장소에서 탐색 저장소(Repositories) : 스타 수, 언어, 토픽 기반으로 프로젝트 필터링 사용자(Users) : 기여자 프로필, 조직 멤버 검색 이슈(Issues) : 레이블, 담당자, 상태별 이슈 추적 풀 리퀘스트(Pull Requests) : 리뷰 상태, 브랜치, 머지 여부 기반 탐색 검색 API의 실제 제약 GitHub Search API는 인증 여부에 따라 분당 10~30회 요청 제한이 걸려요. 특히 코드 검색은 기본 브랜치(default branch)만 인덱싱되며, 포크(fork) 저장소는 기본적으로 제외돼요. Claude Code 가 이런 API를 통해 컨텍스트를 수집할 때 이 제약을 인지하고 있어야 해요. # GitHub CLI를 활용한 이슈 검색 예시 gh search issues "claude code search" --repo anthropics/claude-code --state open # 코드 검색 gh search code "def search_repositories" --language python 이슈 #42796이 다루는 핵심 문제 Claude Code GitHub ...