CLI-Anything: 모든 소프트웨어를 AI 에이전트 친화적으로 만드는 7단계 자동 CLI 생성 프레임워크 (feat. HKUDS)

CLI-Anything 프로젝트 소개

AI 코딩 에이전트가 빠르게 발전하면서, 에이전트가 다양한 소프트웨어를 자유롭게 제어할 수 있는 표준 인터페이스의 필요성이 커지고 있습니다. 웹 브라우저, GIMP, Blender 등의 기존 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반으로 설계되어 있어, AI 에이전트가 이를 자동화하려면 복잡한 커스텀 연동을 직접 구현해야 했습니다. 홍콩과학기술대학교 데이터 사이언스 연구실(HKUDS, Hong Kong University Data Science Lab)이 공개한 CLI-Anything 프로젝트는 이 문제를 근본적으로 해결하고자 합니다. 어떤 소프트웨어든 7단계 자동 파이프라인을 통해 AI 에이전트 친화적인 커맨드라인 인터페이스(CLI)로 변환해주는 오픈소스 프레임워크이며, 2026년 4월 기준으로 GitHub에서 31,000개 이상의 스타를 획득하며 개발자 커뮤니티의 큰 주목을 받고 있습니다.

CLI가 AI 에이전트에게 이상적인 인터페이스인 이유는 명확합니다. 명령어는 LLM이 생성하는 텍스트 형식과 자연스럽게 호환되며, --help 플래그를 통해 자기 설명적(self-documenting)으로 동작합니다. JSON 출력 형식을 통해 구조화된 데이터를 전달할 수 있어 에이전트가 파싱하기 쉽고, 의존성이 최소화되어 경량으로 운용 가능합니다. 또한 명령어는 조합 가능(composable)하여 복잡한 워크플로우를 순차적으로 구성하기 용이하며, 결과가 결정론적으로 재현 가능합니다. Claude Code가 하루에도 수천 개의 CLI 명령어를 실행하는 것이 이 철학의 실증적 증거입니다.

CLI-Anything의 7단계 자동 CLI 생성 파이프라인

CLI-Anything의 핵심은 소프트웨어를 분석하고 완전한 CLI를 생성하는 7단계 자동 파이프라인(Fully Automated 7-Phase Pipeline) 입니다. 이 파이프라인은 대상 소프트웨어의 소스 코드나 저장소를 입력받아, 프로덕션 수준의 CLI 패키지를 자동으로 생성합니다. 각 단계는 명확하게 정의된 산출물을 가지며, 전체 과정은 사람의 개입 없이 완전 자동으로 수행됩니다.

1단계: 분석(Analyze): 소프트웨어의 소스 코드를 스캔하고, GUI 동작들을 내부 API에 매핑합니다. 어떤 기능이 자동화 가능한지 파악하는 단계입니다.

2단계: 설계(Design): 커맨드 그룹과 상태(state) 모델을 아키텍처링합니다. 에이전트가 가장 직관적으로 사용할 수 있는 명령어 구조를 설계합니다.

3단계: 구현(Implement): Python의 Click 라이브러리를 사용하여 REPL(Read-Eval-Print Loop) 모드와 JSON 출력을 지원하는 실제 CLI를 구축합니다.

4단계: 테스트 계획(Plan Tests): 어떤 기능을 어떻게 테스트할지 전략을 담은 TEST.md 문서를 작성합니다.

5단계: 테스트 작성(Write Tests): 유닛 테스트와 엔드-투-엔드(End-to-End) 테스트를 포함하는 포괄적인 테스트 슈트를 구현합니다.

6단계: 문서화(Document): 테스트 결과를 반영하여 전체 문서를 업데이트합니다.

7단계: 배포(Publish): setup.py를 생성하고 시스템 PATH에 설치 가능한 패키지로 만듭니다.

이 파이프라인을 통해 생성된 CLI는 2,130개 이상의 테스트를 통과하는 프로덕션 수준의 품질을 갖추며, GIMP, Blender, LibreOffice, Krita, FreeCAD, Godot, Safari, Obsidian, n8n 등 40개 이상의 사전 제작 CLI 하네스가 저장소에 이미 포함되어 있습니다.

CLI-Anything이 생성한 CLI의 실제 사용 예시

drawio_demo

CLI-Anything이 생성한 CLI는 모든 AI 에이전트 플랫폼에서 통일된 방식으로 동작합니다. GIMP를 위해 생성된 CLI를 예시로 살펴보면 다음과 같습니다.

# 도움말 조회 (자기 설명적 인터페이스)
cli-anything-gimp --help

# 새 1920x1080 프로젝트 생성 및 JSON으로 결과 반환
cli-anything-gimp project new --width 1920 --height 1080 -o output.json

# JSON 출력 모드로 레이어 추가 (AI 에이전트가 파싱 가능)
cli-anything-gimp --json layer add -n "Layer1" --type solid

# 인터랙티브 REPL 모드 진입 (undo/redo 지원)
cli-anything-gimp

REPL 모드는 세션 내에서 상태를 유지하며 undo/redo 기능도 지원합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 소프트웨어와 복잡한 대화형 워크플로우를 수행할 수 있습니다. 특히 --json 플래그를 통해 모든 출력이 구조화된 JSON 형식으로 반환되므로, 에이전트가 결과를 파싱하여 다음 단계의 입력으로 활용하는 파이프라인 구성이 용이합니다.

지원하는 AI 에이전트 플랫폼 및 설치 방법

example_preview

CLI-Anything은 다양한 AI 코딩 에이전트 플랫폼과 통합됩니다. Claude Code를 위한 마켓플레이스 플러그인 방식부터, Pi Coding Agent, OpenCode, OpenClaw, Qodercli, Codex, GitHub Copilot CLI, Goose 등 주요 에이전트 플랫폼을 모두 지원합니다.

# Claude Code (마켓플레이스 플러그인 방식)
/plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything
/plugin install cli-anything
/cli-anything ./gimp

# Pi Coding Agent
bash .pi-extension/cli-anything/install.sh
/cli-anything ./gimp

# OpenCode
cp opencode-commands/*.md ~/.config/opencode/commands/
/cli-anything ./gimp

또한 CLI-Anything은 생성된 CLI에 SKILL.md 파일을 자동으로 포함시켜, AI 에이전트가 이 CLI의 사용 방법을 자동으로 발견(discovery)할 수 있게 합니다. 이는 에이전트가 새로운 CLI를 만났을 때 별도의 학습 없이 바로 활용할 수 있도록 하는 중요한 특징입니다.

CLI-Hub: 커뮤니티 CLI 패키지 관리자

HKUDS 연구실은 커뮤니티가 제작한 CLI들을 공유하고 설치할 수 있는 CLI-Hub를 함께 운영합니다. pip install cli-anything-hub 명령으로 CLI-Hub를 설치하면, 웹 인터페이스(https://hkuds.github.io/CLI-Anything/)를 통해 다양한 애플리케이션 용 CLI를 검색하고 설치할 수 있습니다. CLI-Hub v0.2.0은 pip, npm, brew, 번들 방식 등 다중 소스 설치를 지원하며, 2026년 4월 현재 Safari, Obsidian, Eth2-Quickstart, n8n 등 새로운 CLI 하네스들이 지속적으로 추가되고 있습니다.

HKUDS 연구실의 AI 에이전트 생태계

CLI-Anything은 HKUDS 연구실이 AI 에이전트 생태계를 위해 개발하는 일련의 프로젝트 중 하나입니다. 같은 연구실에서 Claude Code보다 44배 가벼운 Python 기반 AI 에이전트 하네스 프레임워크인 OpenHarness, 사용자의 모든 디지털 활동을 기억하는 메모리 시스템 CatchMe도 공개하였습니다. CLI-Anything은 이 생태계에서 기존 소프트웨어와 AI 에이전트 사이의 다리 역할을 담당하며, 에이전트가 접근할 수 있는 소프트웨어의 범위를 크게 확장합니다.

라이선스

CLI-Anything 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스로 공개되어 있어 개인 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다. 단, GitHub 저장소의 LICENSE 파일에는 Apache-2.0 라이선스로, README 문서에는 MIT 라이선스로 기재되어 있어 추가 확인 필요합니다.

:house: CLI-Anything 공식 CLI-Hub 홈페이지

:github: CLI-Anything 프로젝트 GitHub 저장소

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