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Gemini CLI는 MCP 서버를 연결해 GitHub, Slack, 데이터베이스 같은 외부 도구를 붙일 수 있습니다. 설정 위치와 처음 연결할 때 헷갈리는 부분을 정리했습니다.

AI 에이전트 코딩은 단순 자동완성과 다릅니다. 스스로 여러 단계를 진행하는 흐름과, 사람이 계속 확인해야 하는 한계를 함께 정리했습니다.

Codex와 Cursor는 둘 다 코딩을 돕지만 구조가 다릅니다. 클라우드 작업형과 에디터 중심형 차이를 기준으로 정리했습니다.

Gemini 3.1 Pro를 개발용으로 볼 때는 긴 컨텍스트와 구글 생태계 연결성이 장점이지만, 실제 선택은 작업 흐름에 따라 달라집니다. 기대할 점과 한계를 함께 정리했습니다.

CLAUDE.md는 프로젝트 규칙과 작업 기준을 팀 단위로 전달할 때 유용합니다. 어디에 두고 무엇을 적어야 하는지 공식 메모리 구조 기준으로 정리했습니다.

클로드 코드 slash commands는 반복 프롬프트를 줄이고 자주 쓰는 흐름을 짧게 실행할 때 유용합니다. 기본 명령과 커스텀 명령 기준으로 정리했습니다.

Gemini CLI는 구글 계정 로그인이나 API 키로 시작할 수 있고, 터미널 중심으로 코드 분석과 파일 작업을 진행할 수 있습니다. 설치부터 첫 실행 흐름까지 정리했습니다.

클로드 코드 /memory는 어떤 메모리가 로드되는지 확인하고 CLAUDE.md 흐름을 관리할 때 유용합니다. 프로젝트 메모리와 사용자 메모리 기준으로 정리했습니다.

클로드 코드 hooks는 승인, 검사, 알림 같은 반복 흐름을 자동화할 때 유용합니다. 언제 쓰고 어디까지 맡길지 기준으로 정리했습니다.

AI 코딩 도구는 무조건 유명한 것을 고르기보다 초보자용, 터미널형, 에디터형처럼 자신의 작업 방식에 맞게 고르는 편이 훨씬 현실적입니다.