Problem
LLM CLI를 실제로 쓰다 보면 모델 품질만이 아니라 provider 설정 오류, reachability, 잘못된 키, localhost 문제처럼 운영 문제 때문에 쉽게 불안정해진다. 이 프로젝트는 그 문제를 줄이는 runtime workbench를 목표로 했다.
Context
Obsidian wiki 기준으로 OpenClaude는 OpenAI, Codex auth, DeepSeek, Gemini/OpenRouter, Ollama, LM Studio 등을 같은 실행면에서 다루기 위한 도구 프로젝트다. profile 기반 전환과 doctor/hardening 명령이 핵심이다.
My role
provider/model switching을 실제 운영 절차로 고정하고, 진단/하드닝/추천 명령을 중심으로 runtime UX를 설명 가능한 형태로 정리했다.
What it proves
- 모델/tooling 문제를 runtime 운영 문제로 재구성해 다룰 수 있다
- agent-native workflow를 단순 실험이 아니라 usable system으로 정리한다
- CLI UX, diagnostics, reliability를 중요하게 본다
What was built
- profile 기반 provider/model 고정 흐름 설계
- doctor / report / hardening 명령 중심 operating pattern 정리
- 문제 생겼을 때 troubleshooting matrix로 원인 분리하는 playbook 정리
Constraints
- provider별 환경 변수와 auth 방식이 제각각임
- CLI는 설정 오류가 나면 모델 자체보다 먼저 runtime이 깨짐
- reader-facing하게 설명하지 않으면 단순 tool pile처럼 보이기 쉬움
How it was verified
- profile-init / profile-recommend / doctor / hardening command set 정의
- 운영 패턴을 wiki에서 canonical하게 정리
- project-overview와 runtime-profile-system이 각각 value와 procedure를 분리해 설명