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CLI-JAW

나만의 AI 에이전트. 2줄이면 설치 끝. 13개 AI 런타임 표면을 하나의 대시보드에서.

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설치

안전 설치 — 기존 사용자용, 최소 변경

# macOS / Linux
JAW_SAFE=1 npm install -g cli-jaw    # skips optional tool/runtime setup
jaw init                              # 준비되면 대화형 설정

Windows 사용자는 아래 WSL 설치 경로를 사용하세요. 네이티브 PowerShell은 지원되는 CLI-JAW 설치 대상이 아닙니다.

# macOS / Linux / WSL, Node.js 22.4+가 이미 설치된 경우
npm install -g cli-jaw
jaw dashboard

끝입니다. 매니저 대시보드는 http://localhost:24576 에서 열립니다. 개별 에이전트 Web UI는 jaw serve 실행 시 http://localhost:3457 에서 동작합니다. Node.js 22.4+ 필요.

처음이세요? 기본 npm 설치는 CLI-JAW 초기화와 네이티브 Claude 설정을 시도합니다. 다른 AI CLI는 선택 사항입니다. macOS/Linux에서 npm 설치 중 모두 설치하려면 CLI_JAW_INSTALL_CLI_TOOLS=1 npm install -g cli-jaw를 사용하세요. Windows에서는 아래 WSL 설치 경로를 사용하세요.

macOS 원클릭 — Node.js가 없다면 이걸로

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/master/scripts/install.sh | bash
source "${ZDOTDIR:-$HOME}/.zshrc" 2>/dev/null || true
bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh"

Windows (WSL — Windows Subsystem for Linux) — 처음부터 원클릭

# 1. WSL 설치 (관리자 권한 PowerShell)
wsl --install

재시작 후 Ubuntu를 열고:

# 2. CLI-JAW + 전체 의존성 설치
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/master/scripts/install-wsl.sh | bash
source ~/.bashrc
jaw dashboard
bash "$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-fresh-install.sh"

Windows PowerShell에서 WSL로 실행할 때는 WSL 프로필 PATH가 로드되도록 login shell을 거치세요:

wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc "jaw dashboard"

Fresh-machine evidence — maintainer release check

설치 스크립트나 릴리스 설치 경로를 바꾸기 전에는 깨끗한 VM에서 이 절차를 실행하세요. collector는 환경 스냅샷, installer 로그, 실제 실행된 collector/installer/verifier 스크립트와 SHA-256 해시, verifier 로그, 새 shell PATH probe를 ~/cli-jaw-fresh-install-evidence-*에 저장합니다.

# macOS Terminal
COLLECTOR=/tmp/cli-jaw-collect-fresh-install-evidence.sh
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/master/scripts/collect-fresh-install-evidence.sh -o "$COLLECTOR"
bash "$COLLECTOR" --target macos

# Ubuntu inside WSL
COLLECTOR=/tmp/cli-jaw-collect-fresh-install-evidence.sh
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/master/scripts/collect-fresh-install-evidence.sh -o "$COLLECTOR"
bash "$COLLECTOR" --target wsl

Windows PowerShell에서는 지원되는 WSL 경로로 실행하세요:

wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc 'COLLECTOR=/tmp/cli-jaw-collect-fresh-install-evidence.sh; curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lidge-jun/cli-jaw/master/scripts/collect-fresh-install-evidence.sh -o "$COLLECTOR"; bash "$COLLECTOR" --target wsl'

각 evidence 디렉터리를 릴리스 증거로 쓰기 전에 audit하세요:

EVIDENCE_DIR="$(ls -dt ~/cli-jaw-fresh-install-evidence-* | head -1)"
AUDITOR="$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/audit-fresh-install-evidence.mjs"
node "$AUDITOR" "$EVIDENCE_DIR" --target macos
node "$AUDITOR" "$EVIDENCE_DIR" --target wsl

릴리스 전 matrix gate에는 macOS와 WSL evidence를 모두 넘깁니다:

GATE="$(npm root -g)/cli-jaw/scripts/verify-release-evidence.mjs"
node "$GATE" --macos /path/to/macos-evidence --wsl /path/to/wsl-evidence

Docker

docker compose up -d       # → http://localhost:3457

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CLI-JAW가 뭔가요?

CLI-JAW는 여러분이 이미 사용하는 AI 코딩 CLI — Pi, Antigravity, AI-E, Claude, Claude E, Codex, Codex App, Cursor, Gemini, Grok, Kiro, OpenCode, Copilot — 를 하나의 비서, 하나의 메모리, 하나의 대시보드로 통합하는 오픈소스 플랫폼입니다.

메인 CLI(Boss)가 다른 CLI를 "직원"으로 부릅니다. 앱을 왔다 갔다 할 필요 없이 한 곳에서 지시하면 됩니다.

• API 키 불필요 — 이미 결제 중인 구독으로 라우팅
• 토큰당 과금 없음 — 기존 월정액 그대로
• 로컬 실행 — 코드가 외부로 나가지 않음

데스크톱 앱

브라우저 탭보다 네이티브 창이 편하다면 Electron 데스크톱 셸을 사용할 수 있습니다. 데스크톱 앱은 manager dashboard를 부팅하고 내부 jaw dashboard serve 프로세스를 감독합니다. 패키징된 빌드는 Node.js sidecar 서버를 포함하므로, 전역 터미널 설치보다 앱에 번들된 jaw shim을 먼저 사용할 수 있습니다.

최종 사용자는 GitHub Releases에서 데스크톱 아티팩트를 받으면 됩니다:

• macOS: DMG를 다운로드하고 CLI-JAW를 Applications에 드래그한 뒤 실행합니다. 현재 빌드는 unsigned / un-notarized 상태라 첫 실행 시 Finder에서 우클릭 → Open이 필요할 수 있습니다.
• Windows: NSIS installer를 다운로드합니다. 같은 sidecar 서버가 포함되어 있고, 패키징된 jaw shim을 PATH에 추가합니다.
• Linux: AppImage를 다운로드하고 실행 권한을 준 뒤 실행합니다.

첫 실행 후 Install CLI command 프롬프트를 승인하면 번들 sidecar 기반 터미널 jaw 명령이 생성됩니다. 건너뛰었다면 나중에 tray menu의 Install CLI to Terminal 항목을 사용하세요. 이 경로는 패키징된 앱과 터미널 shim에 전역 npm 설치를 요구하지 않습니다.

개발자 빌드:

# 저장소 루트에서 1회
npm install && npm --prefix electron install

npm run electron:dev          # hot reload 개발
npm run electron:dist:mac     # bundled sidecar 포함 macOS arm64 .dmg + .zip 빌드

패키징 산출물은 electron/dist/에 생성됩니다. GitHub Actions desktop release workflow는 release publish 또는 manual dispatch에서 macOS arm64 DMG/ZIP, Windows x64 NSIS/ZIP, Linux AppImage 아티팩트를 빌드합니다. better-sqlite3 같은 네이티브 모듈은 manager/sidecar 서버 안에 머물고 Electron main process는 직접 import하지 않습니다.

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인증

하나만 있으면 됩니다. 이미 결제 중인 서비스를 골라서 인증하세요:

# 무료 (신용카드 불필요)
copilot login        # GitHub Copilot (무료 티어 있음)
opencode             # OpenCode — 무료 모델 사용 가능
kiro                 # AWS Kiro (AWS 계정 무료 티어)

# 유료 (이미 결제 중인 월 구독)
claude auth login    # Anthropic Claude Pro 이상
codex login          # OpenAI ChatGPT Pro 이상
cursor-agent login   # Cursor
gemini               # Google Gemini Advanced
grok login --oauth   # xAI Grok / Grok Heavy

한꺼번에 확인: jaw doctor

jaw doctor 출력 예시

🦈 CLI-JAW Doctor — 13 checks

 ✅ Node.js        v22.15.0
 ✅ Claude CLI      installed
 ✅ Codex CLI       installed
 ✅ Cursor CLI      installed
 ⚠️ Gemini CLI      not found (optional)
 ✅ OpenCode CLI    installed
 ✅ Copilot CLI     installed
 ✅ Database        jaw.db OK
 ✅ Skills          29 active, 238 reference
 ✅ MCP (플러그인)   3 servers configured
 ✅ Memory          structured/ exists
 ✅ Server          port 3457 available

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대시보드

대시보드는 jaw dashboard가 http://localhost:24576에서 띄우는 로컬 제어판입니다. 개별 에이전트 Web UI는 jaw serve가 http://localhost:3457 및 인접 managed port에서 제공합니다. Web/TUI 실시간 업데이트는 SSE-first GET /api/events 채널을 사용하며, WebSocket은 SSE가 한 번도 열리지 않는 오래된 서버용 fallback입니다.

인스턴스 매니저

실행 중인 AI 인스턴스를 한 눈에 볼 수 있습니다. 시작, 정지, 재시작을 클릭 한 번으로 처리하고, Web UI를 대시보드 안에서 바로 프리뷰합니다.

칸반 보드

인스턴스 카드를 레인(Backlog → Ready → In Progress → Review → Done)에 드래그해서 배치합니다. 각 AI 세션이 무슨 작업을 하는지 추적할 수 있습니다.

우선순위 매트릭스

할 일과 리마인더를 아이젠하워 매트릭스로 정리합니다. 중요한 것부터 처리하세요.

노트

대시보드 안의 미니 옵시디언입니다. 폴더, 비주얼(WYSIWYG) + 원본 + 분할 편집, KaTeX(수식 렌더링), Mermaid(다이어그램), 구문 강조 코드 블록을 지원합니다.

에이전트 상태

각 AI 엔진의 상태와 사용량을 한 눈에 모니터링합니다.

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직원(Employee) 시스템

핵심 아이디어: 메인 CLI가 다른 CLI를 워커로 부립니다.

하나의 AI(Boss)에게 말하면, 전문 작업이 필요할 때 직원들에게 태스크를 배분합니다 — 각 직원은 자체 CLI와 자체 모델로 동작합니다:

나: "프론트엔드 스타일 고치고, API 엔드포인트도 업데이트해"

Boss (Claude) 판단 중...
  ├── Frontend 직원 (OpenCode)에게 디스패치 → "dashboard.tsx의 CSS 그리드 레이아웃 수정"
  ├── Backend 직원 (Codex)에게 디스패치     → "/api/users에서 페이지네이션 메타데이터 반환하도록 수정"
  └── 양쪽 결과를 종합해서 보고

# 내부적으로는 이 명령어 하나:
jaw dispatch --agent "Frontend" --task "dashboard.tsx의 CSS 그리드 레이아웃 수정"
jaw dispatch --agent "Backend" --task "읽기 전용 검증 실행" --watch
jaw worker status Backend

직원은 설정에 등록된 다른 AI CLI입니다. 각각 자체 세션, 자체 모델, 자체 컨텍스트를 가집니다. Boss가 결과를 검토한 뒤 최종 보고합니다.

직원 vs 서브에이전트

이 둘은 다른 것입니다:

	직원	서브에이전트
뭔가요	다른 AI CLI (Codex, OpenCode 등)를 워커로 설정한 것	단일 CLI 안의 병렬 태스크 도구
언제 쓰나요	여러 전문가가 서로 다른 코드베이스/도메인을 다룰 때	내부 리서치, 파일 읽기, 병렬 분석
어떻게 쓰나요	jaw dispatch --agent "이름" --task "..."	자동 — CLI가 내부적으로 생성

직원은 "Frontend는 CSS, Backend는 API"용. 서브에이전트는 "결정 전에 파일 5개를 병렬로 읽기"용.

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AI 런타임

토큰당 API 과금 없음. 이미 결제 중인 구독으로 라우팅합니다.

CLI	기본 모델	인증	비용
Pi	grok-composer-2.5-fast	Settings profile API key, local proxy, 또는 PI_CODING_AGENT_BIN	격리된 PI_CODING_AGENT_DIR로 로컬/API 엔드포인트를 연결하는 first-class pi --mode rpc 런타임
Claude	claude-opus-4-8	claude auth login	Claude Pro 구독 이상
Claude E	claude-opus-4-8	underlying claude auth login	Claude Pro 구독 이상; 6월 구독 포함 사용량 권장 런타임
AI-E	provider-selected	선택 provider 인증	다중 provider runtime wrapper
Antigravity	AGY-selected	agy 실행 시 확인	--conversation resume을 쓰는 실험적 AGY print-mode runtime; 모델 변경은 native AGY UI 표면
Codex	gpt-5.5	codex login	ChatGPT Pro 구독 이상
Codex App	gpt-5.5	codex login	ChatGPT Pro 구독 이상
Cursor	composer-2.5	cursor-agent login 또는 CURSOR_API_KEY	Cursor 구독; 쿼터는 인증/상태 전용
Gemini	gemini-3-flash-preview	gemini	Gemini Advanced 구독
Grok	grok-build	grok login --oauth	Grok 구독; 쿼터는 인증/상태 전용
Kiro	registry-selected	kiro	AWS Kiro 무료 티어
OpenCode	opencode-go/kimi-k2.6	opencode	무료 모델 사용 가능
Copilot	claude-sonnet-4.6	copilot login	무료 티어 사용 가능

GPT 5.5와 Claude Opus 4.8은 Pro 구독 이상부터 허용됩니다. 6월부터 구독제에 포함된 Claude 사용량을 쓰려면 claude-e 런타임을 선택하세요.

쿼터/상태 패널은 registry와 같은 runtime 키셋을 유지합니다. Wrapper runtime(ai-e, claude-e, codex-app)은 underlying provider로 위임하고, Pi/AGY/Cursor/Grok/OpenCode처럼 CLI가 quota window를 노출하지 않는 경우 auth/status-only로 표시합니다.

Fallback 체인: 한 엔진이 레이트 리밋되면 다음이 이어받습니다. /fallback [cli1 cli2...]로 설정.

OpenCode 와일드카드: OpenRouter, 로컬 LLM(대규모 언어 모델), OpenAI 호환 API 등 어떤 모델 엔드포인트든 연결 가능.

엔진 전환: /cli codex | 모델 전환: /model gpt-5.5 | Web, Terminal, Telegram, Discord 어디서든 가능.

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PABCD 오케스트레이션 (Plan → Audit → Build → Check → Done)

복잡한 작업에 CLI-JAW는 5단계 워크플로를 사용합니다. 매 단계마다 사용자가 확인하고 승인합니다 — 승인 없이는 아무것도 진행되지 않습니다.

P (Plan) → A (Audit) → B (Build) → C (Check) → D (Done) → IDLE
   ⛔          ⛔          ⛔         auto        auto

단계	하는 일
P — Plan	Boss AI가 diff 수준의 구체적인 계획을 세웁니다. 사용자 확인을 위해 멈춥니다
A — Audit	읽기 전용 워커가 계획의 실행 가능성을 검증합니다 (import 경로, 시그니처 일치 등)
B — Build	Boss가 직접 구현합니다. 읽기 전용 워커가 결과를 검증합니다
C — Check	타입 체크 (tsc --noEmit), 문서 업데이트, 일관성 검사
D — Done	모든 변경 사항 요약. IDLE로 복귀

상태는 데이터베이스에 저장되므로 재시작해도 이어서 작업할 수 있습니다. 워커는 파일을 수정할 수 없습니다 — 검증만 합니다. jaw orchestrate, /orchestrate, /pabcd로 시작하고, 진행 중인 worklog는 /continue로 명시적으로 재개합니다. Workflow helper slash command는 /plan, /interview, /deliberate, /planaudit, /goal로 제공됩니다. /goal run ...은 bounded automation preview이며, durable goal은 update/done/cancel/pause/resume 상태를 보존합니다.

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메모리

세 개의 계층이 각기 다른 회상 범위를 담당합니다.

계층	저장 대상	동작 방식
History Block	최근 세션 맥락	마지막 10개 세션(최대 8,000자), 작업 디렉터리 기준. 프롬프트 시작부에 자동 주입
Memory Flush	대화에서 추출한 구조화된 지식	일정 턴(기본 10턴) 후 트리거. 에피소드, 일일 로그, 시맨틱 노트를 마크다운으로 추출
Soul + Task Snapshot	정체성과 시맨틱 검색	핵심 가치, 톤, 경계를 정의. 전문 검색(full-text search) 인덱스에서 프롬프트당 최대 4건의 관련 결과를 반환

세 계층 모두 시스템 프롬프트에 자동으로 주입됩니다. 메모리 검색:

jaw memory search "API 인증은 어떻게 설정했지?"

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스킬

200개 이상의 참조 스킬과 활성 런타임 스킬이 개발 워크플로, 오피스 문서, 자동화, 미디어를 커버합니다.

분류	스킬	할 수 있는 것
오피스	pdf, docx, xlsx, pptx, hwp	문서 읽기, 생성, 편집. HWP/HWPX(한글 문서 형식) 네이티브 지원
자동화	browser, vision-click, screen-capture, desktop-control	Chrome DevTools Protocol(CDP) 브라우저 제어, AI 좌표 클릭, macOS 스크린샷, Computer Use
미디어	video, imagegen, lecture-stt, tts	Remotion 영상, OpenAI 이미지 생성, 강의 녹음 변환, 음성 합성
연동	github, notion, telegram-send, memory	Issue/PR/CI, Notion 페이지, Telegram 미디어 전송, 영구 메모리
시각화	diagram	SVG 다이어그램, 차트, 인터랙티브 시각화를 채팅 안에서 렌더링
개발 가이드	dev, dev-frontend, dev-backend, dev-data, dev-testing, dev-pabcd	에이전트 프롬프트에 주입되는 엔지니어링 가이드라인

참조 스킬은 skills_ref/에 있으며 필요 시 활성화합니다.

jaw skill install <name>    # 참조 스킬 활성화
jaw skill list              # 사용 가능한 스킬 목록

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브라우저 & 데스크톱 자동화

기능	동작 방식
Chrome DevTools Protocol	탐색, 클릭, 입력, 스크린샷, JS 실행, 스크롤, 키 입력 — Chrome 원격 제어
Vision-click	화면 캡처 → AI가 대상 좌표 추출 → 클릭. jaw browser vision-click "로그인 버튼"
Computer Use	Codex Computer Use를 통한 데스크톱 앱 자동화. Safari로 localhost에 접속하면 Codex 앱처럼 동작
Web-AI 벤더	jaw browser web-ai --vendor chatgpt|gemini|grok — 세션 생명주기, 진단, 소스 감사, ChatGPT code-mode zip 회수 지원
Diagram 스킬	SVG 다이어그램과 인터랙티브 시각화 생성, 채팅 안에서 인라인 렌더링

Computer Use로 Finder, Safari, 시스템 설정, Xcode 등 모든 macOS 앱을 자연어로 제어할 수 있습니다.

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메시징

Telegram

📱 Telegram ←→ 🦈 CLI-JAW ←→ 🤖 AI Engines

텍스트 채팅, 음성 메시지(다중 프로바이더 STT — 음성을 텍스트로 자동 변환), 파일/사진 업로드, 슬래시 명령어(/cli, /model, /status), 예약 작업(every/cron — 반복 스케줄) 결과 자동 전달.

설정 (3단계)

1. @BotFather에서 /newbot → 토큰 복사
2. jaw init --telegram-token YOUR_TOKEN 또는 Web UI 설정에서 입력
3. 봇에 아무 메시지나 보내면 Chat ID 자동 저장

Discord

Telegram과 동일한 기능 — 텍스트, 파일, 명령어. 채널/스레드 라우팅, /api/channel/send 정규 엔드포인트, 에이전트 결과 브로드캐스트 포워더 지원. Web UI 설정에서 세팅.

음성 & STT

Web(마이크 버튼), Telegram(음성 메시지), Discord에서 음성 입력 가능. 프로바이더: OpenAI 호환, Google Vertex AI, 커스텀 엔드포인트.

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MCP (Model Context Protocol)

MCP는 AI 도구가 기능을 공유할 수 있게 해주는 표준입니다 — AI 에이전트용 플러그인이라고 생각하면 됩니다. CLI-JAW는 모든 엔진의 MCP 설정을 하나의 파일로 관리합니다.

jaw mcp install @anthropic/context7
# → Claude, Codex, Gemini, Kiro, OpenCode, Copilot, Antigravity 설정 파일에 동시에 동기화

여러 JSON 파일을 따로 편집할 필요 없습니다. 한 번 설치하면 MCP 지원 엔진 전체에 반영됩니다. Grok CLI는 표준 런타임이지만, Grok 쪽에 호환 MCP 설정이 확인될 때까지 MCP 동기화 대상으로 표기하지 않습니다. Antigravity MCP 동기화는 agy runtime registry entry와 별개의 config target입니다.

jaw mcp sync       # 수동 편집 후 다시 동기화

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CLI 명령어

# 기본
jaw dashboard                     # 매니저 대시보드 실행
jaw serve                         # 서버 시작 (http://localhost:3457)
jaw chat                          # 터미널 채팅 UI
jaw chat search "query"           # 채팅 히스토리 검색
jaw doctor                        # 설치/런타임 진단

# 인스턴스
jaw clone ~/project               # 인스턴스 복제
jaw --home ~/project serve --port 3458  # 두 번째 인스턴스 실행
jaw service install               # 부팅 시 자동 시작
jaw project set ~/repo            # review/orchestration용 projectDirs 설정
jaw lock                          # stop-all 흐름에서 현재 인스턴스 보호

# AI & 오케스트레이션
jaw employee list                         # 설정된 직원 + static 직원 목록
jaw dispatch --agent "Backend" --task "..."  # 직원 디스패치
jaw dispatch --agent "Backend" --task "..." --watch  # 안전 progress 스트리밍
jaw worker status Backend            # 현재/이전 직원 progress 확인
jaw orchestrate                   # PABCD 워크플로 시작/제어
jaw goal status                   # 영구 goal lifecycle
jaw task list                     # 에이전트 네이티브 task checklist
# 채팅 안에서는: /continue         # worklog/PABCD 명시 재개

# 스킬 & MCP
jaw skill install <name>          # 스킬 활성화
jaw skill list                    # 사용 가능한 스킬 목록
jaw mcp install <package>         # MCP 설치 → MCP 지원 엔진 동기화
jaw mcp sync                      # MCP 설정 재동기화

# 메모리
jaw memory search <query>         # 전체 메모리 계층 검색
jaw memory save <file> <content>  # 구조화된 메모리에 저장

# 브라우저
jaw browser start                 # Chrome 자동화 시작
jaw browser fetch "https://example.com" --json --trace  # URL 적응형 읽기
jaw browser snapshot              # 페이지 상태 캡처
jaw browser vision-click "로그인"  # AI 기반 클릭
jaw browser web-ai status         # ChatGPT/Gemini/Grok web-AI 세션 도구
jaw browser web-ai code --vendor chatgpt --model thinking --effort heavy --prompt "MVP 만들기" --output-zip ./result.zip

# 대시보드 커넥터
jaw dashboard memory search "query"  # read-only cross-instance memory search
jaw dashboard chat search "query"    # cross-instance chat search
jaw connector board add --title "문서 수정"
jaw reminders add "내일 확인"

# 유지보수
jaw reset                         # 전체 초기화

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멀티 인스턴스

설정, 메모리, 데이터베이스가 완전히 분리된 독립 인스턴스를 실행합니다:

jaw clone ~/my-project
jaw --home ~/my-project serve --port 3458

각 인스턴스는 완전히 독립적 — 작업 디렉터리, 메모리, MCP 설정 모두 별개. 매니저 대시보드에서 전부 볼 수 있습니다.

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개발

npm run build          # tsc → dist/
npm run build:frontend # vite → public/dist/
npm run dev            # tsx server.ts (핫 리로드)
npm test               # Node.js 네이티브 테스트 러너
npm run gate:all       # named release/docs parity gates
bash structure/check-doc-drift.sh

아키텍처 상세: ARCHITECTURE.md · 테스트 커버리지: TESTS.md · 내부 구조 문서: structure/

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비교

	CLI-JAW 2.x	Hermes Agent	Claude Code
모델 접근	Pi, Antigravity, AI-E, Claude, Claude E, Codex, Codex App, Cursor, Gemini, Grok, Kiro, OpenCode, Copilot — 벤더/네이티브 인증으로 연결	API 키 (OpenRouter 200+, Nous Portal)	Anthropic 전용
비용 모델	이미 결제 중인 월 구독 그대로	토큰당 API 과금	Anthropic 구독
메인 UI	매니저 대시보드 + 웹앱 + Mac앱 + 터미널 UI	터미널 전용	CLI + IDE 플러그인
대시보드	멀티 인스턴스 매니저, 칸반, 노트 워크스페이스	없음	없음
메시징	Telegram (음성) + Discord	Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal	없음
메모리	3계층 (History/Flush/Soul) + 전문 검색	Self-improving loop + Honcho	파일 기반 자동 메모리
멀티 에이전트	직원 시스템 (다른 CLI 디스패치) + PABCD	서브에이전트 스폰	Task 도구
브라우저 자동화	Chrome DevTools + vision-click + Computer Use	제한적	MCP 경유
실행 환경	로컬 + Docker	로컬/Docker/SSH/Daytona/Modal	로컬
스킬	200+ 참조 스킬 + 활성 런타임 스킬	자가 생성 + agentskills.io	유저 설정
다국어	영어, 한국어, 중국어, 일본어	영어	영어

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문제 해결

문제	해결 방법
cli-jaw: command not found	npm install -g cli-jaw 재실행. macOS/Linux/WSL에서는 ~/.local/bin 또는 npm prefix -g + /bin이 $PATH에 있는지 확인. Windows PowerShell에서는 wsl.exe -d Ubuntu -- bash -lc "jaw dashboard"처럼 WSL login shell로 실행
Error: node version	Node.js 22.4+로 업그레이드: nvm install 22
NODE_MODULE_VERSION mismatch	npm run ensure:native (네이티브 모듈 자동 재빌드)
EADDRINUSE: port 3457	다른 인스턴스 실행 중. --port 3458 사용 또는 기존 프로세스 종료
Telegram / Discord 인증 실패	jaw doctor 실행 후 jaw serve 재시작
브라우저 명령 실패	Chrome/Chromium 설치 후 jaw browser start 먼저 실행
직원 디스패치가 멈춤	jaw employee list를 실행하고, 직원 CLI가 인증됐는지 확인한 뒤(jaw doctor) jaw dispatch --watch로 다시 시도
직원 디스패치가 non-JSON 또는 HTML을 반환	서버가 오래됐거나 route가 누락됐을 수 있습니다. npm run build를 실행하거나 manager/dashboard 프로세스를 재시작
Computer Use 안됨	macOS 전용. Codex CLI 필요. 시스템 설정에서 자동화 권한 확인

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기여하기

1. master에서 Fork하고 브랜치를 만듭니다
2. npm run build && npm run build:frontend && npm test
3. release-sensitive 변경은 npm run gate:all과 touched surface focused check도 실행합니다
4. PR을 제출합니다

버그 리포트, 기능 아이디어: Issue 열기

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MIT License · AI 앱을 왔다 갔다 하는 게 지겨운 개발자들이 만들었습니다.