AI로 코드 자동화하기, 로컬 LLM으로 Claude Code 직접 만든 개발자

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AI로 코드 자동화하기, 근데 돈 한 푼 안 쓰고

AI로 코드 자동화하기를 Claude Code 없이 해낸 개발자가 있어 — 로컬 LLM만으로 자연어 한 줄 입력하면 리포지토리 전체가 뚝딱 생성되는 도구를 직접 만든 거야.

배경

이 사람이 불편했던 건 크게 세 가지였어.

• Claude Code 세션이 너무 짧아서 작업이 툭툭 끊기는 것
• API 쓸 때마다 과금되는 구조
• 소스 코드를 클라우드 서버로 전송해야 한다는 찜찜함

특히 사내 코드나 개인 프로젝트를 외부 서버에 올리기 싫은 사람한테는 치명적인 문제거든. 그래서 "그냥 내가 만들지"로 방향을 틀었어.

사용한 AI 툴과 방법

핵심은 로컬에서 돌리는 LLM — 인터넷 연결 없이 자기 컴퓨터 안에서만 모델이 실행되는 구조야.

자연어로 "이런 기능을 가진 프로젝트 만들어줘"라고 입력하면, LLM이 디렉토리 구조부터 각 파일 코드까지 한 번에 생성해. Claude Code가 하던 방식이랑 똑같은데, 외부 API 호출이 없어.

오프라인 환경에서도 동작하고, 세션 제한도 없고, 비용도 0원이야.

결과

Claude Code 구독을 실제로 해지했어. 그게 이 사람이 직접 밝힌 결과야.

• API 비용 → 0원
• 코드 외부 전송 리스크 → 제거
• 세션 끊김 문제 → 해결
• 오프라인 환경 → 완전 지원

수익 창출 사례는 아니지만, 매달 나가던 구독료를 끊은 것 자체가 실질적인 절약이지.

따라할 수 있는 포인트

AI로 코드 자동화하기를 비슷하게 적용하고 싶다면 이 흐름을 참고해봐.

1. Ollama 같은 툴로 로컬 LLM 환경을 먼저 세팅해 (설치 자체는 어렵지 않아)
2. 모델은 코딩 특화인 DeepSeek Coder 나 Qwen2.5-Coder 계열이 실용적이야
3. 자연어 → 파일 생성까지 연결하는 스크립트를 작게 먼저 만들어봐
4. 처음부터 리포지토리 전체 생성을 노리기보다, 단일 파일 자동 생성부터 시작하는 게 현실적이야

회사 코드를 절대 외부에 못 보내는 환경이거나, API 과금이 부담스러운 개인 개발자한테 특히 맞는 접근이야.

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로컬 LLM으로 Claude Code를 대체한 이 사례, 결국 핵심은 "내 환경에 맞게 직접 만드는 것" 이 가장 확실한 자동화라는 거야.

🔗 참고 링크

• 원본 출처: Claude Codeのように自然言語でリポジトリ丸ごと生成——ローカルLLMだけで実現した（しかもClaude Code解約）
• 관련 AI 툴: Claude · Ollama · DeepSeek Coder · Qwen2.5-Coder