Kilo Code 완벽 가이드: 오픈소스 AI 코딩 어시스턴트의 모든 것

코딩 생산성을 획기적으로 높여줄 AI 코딩 어시스턴트를 찾고 계신가요? GitHub Copilot이나 Cursor IDE에 매달 수십 달러를 지불하고 계신가요? 오늘 소개할 Kilo Code는 완전히 무료로 사용 가능한 오픈소스 AI 코딩 에이전트로, 여러분의 개발 워크플로우를 완전히 바꿔놓을 것입니다.

Kilo Code는 VS Code와 JetBrains IDE에서 작동하는 강력한 AI 코딩 어시스턴트로, Roo Code와 Cline의 장점을 모두 결합한 도구입니다. 단순한 코드 자동완성을 넘어, 자연어로 설명만 하면 전체 기능을 구현하고, 스스로 오류를 찾아 수정하며, 터미널 명령을 실행하고, 심지어 브라우저까지 자동화할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Kilo Code의 핵심 기능부터 실전 활용법, 다른 AI 도구와의 비교, 그리고 비용 절감 팁까지 모든 것을 상세히 다루겠습니다.

⚡ Kilo Code란 무엇인가?

🌟 핵심 개념

Kilo Code는 Visual Studio Code와 JetBrains 에디터용 오픈소스 AI 에이전트 확장 프로그램입니다. 2025년 기준으로 500,000명 이상의 개발자가 사용하고 있으며, OpenRouter에서 1위를 차지한 인기 도구입니다. 월간 6.1조 개의 토큰이 사용될 정도로 활발하게 활용되고 있습니다.

기존 AI 코딩 도구들과 달리, Kilo Code는 완전한 개발 파트너 역할을 합니다. 단순히 코드 몇 줄을 자동완성하는 수준이 넘어, 복잡한 멀티스텝 작업을 처리하고 전체 코드베이스를 이해하며 작업을 수행합니다.

🎯 다른 AI 도구와의 차이점

GitHub Copilot/Cursor IDE: 정액제 구독 모델로 월 20~200달러 고정 비용 발생
Kilo Code: 사용한 만큼만 지불하는 토큰 기반 요금제로 가벼운 사용자는 훨씬 저렴하게 이용 가능. 도구 자체는 100% 무료 오픈소스

실제 사용자의 경우, 복잡한 프로젝트를 진행해도 단 몇 달러만 소요되었다고 보고했습니다. 고정 구독료 없이 필요한 만큼만 AI 모델 토큰을 구매하면 되기 때문에, 프리랜서나 개인 개발자에게 특히 경제적입니다.

🔑 주요 특징

에이전트 기반 아키텍처: 단순 자동완성이 아닌 다단계 작업을 계획하고 실행하는 에이전트
모델 자유도: Claude 4, GPT-5, Gemini 2.5 Pro 등 500개 이상의 AI 모델 중 선택 가능
API 키 선택 옵션: Kilo Gateway 사용 또는 자체 API 키(BYOK) 가져오기 가능
로컬 모델 지원: Ollama, LM Studio를 통해 완전 무료로 로컬 모델 실행 가능
벤더 종속 없음: 특정 서비스에 묶이지 않는 오픈소스 구조

🚀 Kilo Code 시작하기

📱 1단계: 설치 및 로그인

VS Code 마켓플레이스 접속

VS Code 실행 후 확장 프로그램 패널 열기
"Kilo Code" 검색 후 설치
JetBrains IDE 사용자는 해당 마켓플레이스에서 설치 가능

Google 계정으로 로그인

설치 후 Kilo Code 아이콘 클릭
Google 계정으로 로그인하면 $20 무료 크레딧 제공
무료 크레딧으로 Claude 4 Sonnet, Opus, Gemini 2.5 Pro 등 사용 가능

📂 2단계: 첫 번째 작업 시작하기

1. Kilo Code 패널 열기

VS Code 사이드바에서 Kilo Code 아이콘(🤖)을 클릭하여 채팅 인터페이스를 엽니다.

2. 자연어로 작업 설명

특별한 명령어나 문법 없이 평범한 자연어로 원하는 작업을 설명하면 됩니다:

"hello.txt 파일을 생성하고 'Hello, world!'를 작성해 줘"
"두 숫자를 더하는 Python 함수를 작성해 줘"
"간단한 웹사이트 HTML 파일을 만들어줘"

3. 작업 승인 및 실행

Kilo Code는 작업을 분석한 후 구체적인 액션을 제안합니다:

파일 읽기: 접근이 필요한 파일 내용 표시
파일 쓰기: 변경사항을 diff 형식으로 표시 (추가는 초록색, 삭제는 빨간색)
명령 실행: 터미널에서 실행할 정확한 명령어 표시
브라우저 사용: 브라우저 액션(클릭, 입력 등) 설명
질문하기: 명확화가 필요할 때 추가 질문

각 액션을 검토한 후 승인 버튼을 클릭하면 실행됩니다. 자동 승인 설정도 가능하여 워크플로우를 더욱 빠르게 만들 수 있습니다.

🎵 핵심 기능 완전 정복

🎧 1. 다중 모드 시스템 (Multi-Mode)

Kilo Code의 Orchestrator 모드 - 여러 AI 에이전트가 협업하는 방식

Kilo Code의 가장 강력한 기능은 5가지 전문화된 모드입니다. 각 모드는 특정 작업에 최적화된 전문가처럼 작동합니다.

Code 모드

용도: 일반적인 코딩 작업, 기능 구현, 간단한 버그 수정
특징: 숙련된 소프트웨어 엔지니어처럼 작동하며 파일 읽기/쓰기 권한이 기본적으로 활성화
활용 예시: "사용자 인증 기능을 구현해 줘", "이 API를 호출하는 함수 만들어줘"

Architect 모드

용도: 시스템 설계, 기술 계획 수립, 구현 전략 작성
특징: 기술 플래너 역할로 코드를 직접 작성하지 않고 상세한 구현 계획만 생성
활용 예시: "체스 게임의 전체 아키텍처를 설계해 줘", "마이크로서비스 구조를 계획해 줘"

Debug 모드

용도: 체계적인 문제 진단, 버그 추적, 테스트 스위트 실행
특징: 자동으로 에러를 감지하고 테스트를 실행하며 실패 시 복구
활용 예시: "왜 이 함수가 작동하지 않는지 찾아줘", "모든 테스트를 실행하고 실패한 것을 수정해 줘"

Ask 모드

용도: 코드베이스에 대한 질문 답변, 정보 제공
특징: 코드를 수정하지 않고 설명과 정보만 제공
활용 예시: "이 함수의 복잡도는 얼마나 되나요?", "이 코드가 어떻게 작동하는지 설명해 줘"

Orchestrator 모드

용도: 복잡한 프로젝트를 하위 작업으로 분해하고 다른 모드에 위임
특징: 프로젝트 매니저처럼 작동하며 각 하위 작업은 독립된 컨텍스트에서 실행
워크플로우
- Orchestrator가 프로젝트를 분석하여 하위 작업으로 분해
- Architect 모드에 설계 작업 위임
- Code 모드에 구현 작업 위임
- Debug 모드에 테스트 및 버그 수정 위임
- 각 하위 작업의 요약만 받아 메인 컨텍스트 유지

커스텀 모드

자신만의 전문화된 모드를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 "보안 감사 모드", "성능 최적화 모드", "문서화 모드" 등을 만들어 특정 작업에 특화시킬 수 있습니다.

📊 2. Orchestrator 모드 심화 활용

Orchestrator 모드는 Kilo Code를 다른 도구들과 차별화시키는 핵심 기능입니다. 복잡한 프로젝트를 처리할 때 컨텍스트 전환의 부담을 없애줍니다.

왜 Orchestrator를 사용해야 하나?

복잡성 관리: 대규모 멀티스텝 프로젝트를 관리 가능한 작은 작업으로 분해
전문화된 모드 활용: 각 하위 작업을 가장 적합한 모드에 자동 위임
효율성 및 집중력 유지: 각 하위 작업이 독립된 컨텍스트에서 실행되어 메인 대화가 복잡한 실행 세부사항으로 어지럽혀지지 않음
컨텍스트 윈도우 최적화: Orchestrator는 각 하위 작업의 요약만 받아 전체 컨텍스트 윈도우를 작게 유지하여 비용을 대폭 절감
원활한 워크플로우: 한 하위 작업의 결과가 자동으로 다음 작업에 전달

실전 예시

Orchestrator가 작업을 설계, 구현, 테스트 단계로 분해
Architect 모드가 기술 스펙 작성
Code 모드가 실제 코드 구현
Debug 모드가 자동으로 테스트 실행 및 엣지 케이스 버그를 발견

Pro 팁

Orchestrator에는 비싼 모델(예: Claude Opus)을 사용하고, 하위 작업에는 저렴한 모델(예: Gemini Flash)을 사용하여 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다.

📝 3. MCP 서버 마켓플레이스

MCP(Model Context Protocol)는 Kilo Code의 기능을 무한히 확장할 수 있게 해주는 혁신적인 기능입니다. MCP 서버는 AI 에이전트가 다양한 외부 도구 및 서비스와 상호작용할 수 있게 해 줍니다.

MCP가 해결하는 문제

모든 AI 코딩 어시스턴트는 오래된 지식 문제를 가지고 있습니다. LLM은 학습 데이터의 스냅샷으로만 답변을 생성하기 때문에 최신 프레임워크, 라이브러리 업데이트, 최신 베스트 프랙티스를 놓칠 수 있습니다.
MCP 서버는 Kilo Code에게 실시간으로 웹을 검색하고 최신 정보를 가져올 수 있는 능력을 제공합니다. 마치 AI가 제어할 수 있는 "웹 브라우저 + 데이터 스크레이퍼"를 갖는 것과 같습니다.

주요 MCP 도구

Bright Data Web MCP

search_engine: Google, Bing, Yandex에서 실시간 웹 검색 수행
scrape_as_markdown: 웹페이지 콘텐츠를 깨끗한 Markdown으로 추출
월 5,000건 무료 티어 제공

Context7 MCP

라이브러리 문서를 자동으로 검색하여 환각(hallucination) 없는 코드 생성
AI가 실제 베스트 프랙티스를 따르도록 보장

Playwright MCP

브라우저 자동화 작업 수행
웹 스크래핑, E2E 테스트 자동화

데이터베이스 MCP

PostgreSQL, MongoDB 등 데이터베이스 연결
스키마 쿼리, 데이터 조작 가능

프로젝트 관리 도구 MCP

Jira, Linear, GitHub Issues와 통합
이슈 생성, 업데이트, 추적 자동화

MCP 설치 방법

마켓플레이스에서 설치

설정 메뉴에서 "MCP Server" 선택
MCP 마켓플레이스에서 원하는 도구 검색
클릭 한 번으로 설치 완료 - JSON 설정 불필요

수동 설치

Install 탭에서 "Edit Global MCP" 또는 "Project MCP" 선택
JSON 설정 파일에 MCP 서버 구성 붙여 넣기
Global MCP는 모든 프로젝트에서 사용, Project MCP는 현재 프로젝트만

실전 활용 예시

웹 개발 중 최신 React 18 문서 참조

"React 18의 새로운 Suspense 기능을 사용하는 컴포넌트를 만들어줘"
→ MCP가 공식 문서를 실시간으로 검색하여 정확한 최신 코드 생성

스택오버플로우 에러 해결

"이 에러 메시지의 최신 해결책을 찾아서 적용해줘"
→ MCP가 최신 Stack Overflow 답변을 검색하여 해결책 제시

📌 4. 코드베이스 인덱싱 및 메모리 뱅크

코드베이스 인덱싱은 Kilo Code가 대규모 프로젝트를 의미론적으로 이해하도록 돕는 실험적 기능입니다.

작동 원리

파싱: Tree-sitter를 사용하여 코드를 파싱하고 함수, 클래스, 메서드 등 시맨틱 블록 찾기
임베딩 생성: 코드를 AI 임베딩 모델을 사용하여 벡터로 변환
저장: Qdrant 벡터 데이터베이스에 저장
검색: 코드베이스 검색 도구 활성화로 의미 기반 검색 가능 (단순 텍스트 매칭이 아님)

실용적 이점

프로젝트 구조를 자동으로 인덱싱하여 빠른 탐색
전체 프로젝트에서 시맨틱 검색 가능
프로젝트 컨텍스트 기반의 더 정확한 코드 제안
코드의 여러 부분 간 관계 이해

메모리 뱅크

메모리 뱅크는 코드베이스 인덱싱을 보완하는 기능으로, AI가 프로젝트에 대한 기록을 유지하도록 합니다

AI가 작업한 내용 기억
개발자 선호도 학습
프로젝트별 컨텍스트 유지
매번 동일한 설명을 반복할 필요 없음

설정 방법

Qdrant 설치 (로컬 또는 클라우드)
Kilo Code 설정에서 Qdrant API 키 및 엔드포인트 입력
임베딩 모델 선택 (Gemini, Ollama Nomic 등)
인덱싱 시작 버튼 클릭

주의사항

무료 티어에서는 인덱싱이 제한될 수 있으므로 유료 API 또는 로컬 모델 사용 권장

🔧 5. 자동 실패 복구

개발에서 가장 짜증 나는 것 중 하나는 AI가 생성한 코드에 에러가 있을 때 다시 설명해야 하는 것입니다. Kilo Code는 자동 실패 복구 기능으로 이 문제를 해결합니다.

작동 방식

코드를 실행한 후 에러가 발생하면 자동으로 감지
테스트 스위트를 자동 실행
실패 시 에러를 분석하고 스스로 수정을 시도
개발자 개입 없이 여러 번 시도하여 문제 해결

이는 Orchestrator 모드와 결합될 때 특히 강력합니다. Debug 모드가 자동으로 에러를 추적하고 수정하는 동안, 개발자는 다른 작업에 집중할 수 있습니다.

💼 사용자별 활용 가이드

🎓 학생 및 초보 개발자

학습 도구로 활용

프로그래밍 개념을 자연어로 설명받기
코드 패턴과 베스트 프랙티스 학습
Ask 모드로 코드가 어떻게 작동하는지 이해

프로젝트 구축

Architect 모드로 전체 앱 구조 설계
Code 모드로 단계별 구현
완전 초보자도 복잡한 앱 구축 가능

과제 및 프로젝트

"간단한 TODO 앱 만들어줘"
"React로 포트폴리오 웹사이트 구축해 줘"
"Python으로 데이터 분석 스크립트 작성해 줘"

💼 프로페셔널 개발자

생산성 극대화

실제 사용자 보고: 스프린트 속도 30% 증가
코드 리뷰 사이클 단축
반복적인 작업 자동화로 창의적 작업에 집중

복잡한 워크플로우

엔드투엔드 자동화: 계획부터 구현, 디버깅, 문서화까지
멀티스텝 워크플로우: 고객 서비스 자동화, 데이터 파이프라인 구축
팀 시뮬레이션: 여러 에이전트 페르소나가 협업

레거시 코드 리팩토링

기존 코드 자동 개선
코드 가독성 및 유지보수성 향상
성능 최적화 제안

🏢 기업 및 팀

팀 플랜 활용

$29/사용자/월: 중앙화된 결제, 팀 관리 대시보드, 프로젝트별 사용량 분석
역할 기반 권한 관리
공유 모드 및 우선 지원

엔터프라이즈 플랜

SSO, OIDC, SCIM 지원
감사 로그 및 SLA 보장
모델/제공자 제한 기능
전담 지원 채널

프라이버시 및 보안

코드로 AI 학습하지 않음
로컬 모델 실행 옵션으로 완전한 데이터 제어
에어갭 환경에서 실행 가능

🔥 고급 활용 팁 & 비용 최적화

✨ 비용 절감 전략

1. 작업별 모델 최적화

모든 작업에 가장 비싼 모델을 사용할 필요는 없습니다. 작업 유형에 따라 모델을 전략적으로 선택하세요.

고비용 모델 (Claude Opus, GPT-5)

Orchestrator 모드 (전략적 결정)
복잡한 아키텍처 설계
중요한 비즈니스 로직

중간 비용 모델 (Claude Sonnet, Gemini 2.5 Pro)

Code 모드 (일반 구현)
Debug 모드

저비용 모델 (Haiku, Gemini Flash, Qwen Coder)

Ask 모드 (단순 질문)
반복적인 작업
코드 완성

한 사용자는 이 전략으로 하루 $80에서 $1 이하로 비용을 절감했습니다.

2. 로컬 모델 활용

완전 무료로 사용하고 싶다면 로컬 모델을 실행하세요

Ollama 또는 LM Studio로 로컬 LLM 실행
인터넷 연결 없이 오프라인 사용
민감한 코드의 프라이버시 완벽 보장
$0 비용으로 무제한 사용

3. Kilo Gateway vs BYOK

Kilo Gateway

60개 이상 제공자, 500개 이상 모델
제공자 정가 그대로 - 수수료나 마크업 없음
사용한 만큼만 지불, 구독 없음
일일 리셋, 속도 제한, 느린 풀 없음

BYOK (Bring Your Own Key)

OpenRouter, Vercel, Requestly 등 다른 게이트웨이 사용
AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google AI Studio 같은 관리형 서비스
무료, 스텔스, 예산 모델 (Llama, Mistral 등)

4. 코드베이스 인덱싱으로 토큰 절약

코드베이스 인덱싱을 활성화하면 AI가 매번 전체 파일을 읽는 대신 관련 부분만 검색하여 토큰 사용량을 크게 줄입니다.

🚀 프로 워크플로우

멀티 소스 컨텍스트 전략

@ 기호를 사용하여 여러 컨텍스트 소스를 참조하세요

@파일명: 특정 파일 참조
@URL: 외부 문서 참조
@git: Git 히스토리 참조

예시: "이 기능을 @README.md와 @https://react.dev/docs 를 참고하여 구현해 줘"

병렬 에이전트 활용

여러 AI 에이전트를 동시에 실행하여 복잡한 프로젝트의 작업 속도를 극적으로 높일 수 있습니다. 각 에이전트가 독립적인 작업을 처리하므로 생산성이 배가됩니다.

자동 승인 설정

신뢰할 수 있는 작업에 대해서는 자동 승인을 활성화하여 워크플로우를 더욱 빠르게 만드세요. 설정에서 자동 승인 레벨을 조정할 수 있습니다.

⚠️ 한계점 및 주의사항

🔍 현재 제약사항

인터페이스 안정성

일부 사용자가 MCP 설치 문제 및 설정 관련 버그 보고. 활발한 개발로 인해 버전 간 호환성 이슈가 가끔 발생할 수 있습니다.

비용 추적 불일치

OpenRouter와 Kilo Code 간 비용 계산 차이 보고. GitHub Copilot 에이전트 사용 시 요청 카운팅 방식이 공식 Copilot 확장과 다름

학습 곡선

강력한 기능이 많지만 초기에는 모드 선택, Orchestrator 활용, MCP 설정 등을 이해하는 데 시간이 필요합니다.

💡 해결 방안

커뮤니티 활용

Discord 커뮤니티에서 질문하고 피드백 공유
GitHub Issues에서 버그 리포트 및 기능 요청
YouTube 튜토리얼 시청 (공식 채널 제공)

크로스 검증

중요한 코드는 다른 도구나 수동 검토로 교차 확인하는 것이 좋습니다.

버전 관리

안정적인 버전을 찾았다면 자동 업데이트를 일시적으로 비활성화하는 것을 고려하세요.

🎯 Kilo Code vs 경쟁 도구 비교

GitHub Copilot과 비교

가격

Copilot: $10~$39/월 정액제
Kilo Code: 사용량 기반, 도구 자체는 무료

통합

Copilot: GitHub Issues와 완벽한 통합
Kilo Code: VS Code/JetBrains 통합, 더 강력한 에이전트 기능

모델 선택

Copilot: GPT-5, Claude Sonnet 4, Gemini 2.0 Flash 등 제한적 선택
Kilo Code: 500+ 모델 중 자유 선택

에이전트 기능

Copilot: Agent Mode 제공
Kilo Code: Orchestrator, Architect, Debug 등 더 세분화된 모드

추천 대상

Copilot: GitHub 생태계에 깊이 통합된 팀, 안정성과 신뢰성 우선시
Kilo Code: 비용 효율성, 모델 유연성, 오픈소스 선호

Cursor IDE와 비교

가격

Cursor: $20~$200/월 정액제
Kilo Code: 토큰 기반 요금

IDE 경험

Cursor: 완전히 재설계된 전용 IDE, 세련된 UX
Kilo Code: VS Code/JetBrains 확장으로 기존 환경 유지

멀티스텝 워크플로우

Cursor: 자연어 기반 워크플로우 강점
Kilo Code: Orchestrator 아키텍처로 더 체계적인 복잡 작업 처리

프라이버시

Cursor: 클라우드 기반
Kilo Code: 로컬 모델 지원으로 완전한 제어 가능

추천 대상

Cursor: 세련된 UX와 올인원 IDE 경험 선호
Kilo Code: 기존 에디터 유지, 비용 절감, 오픈소스 제어 선호

🌟 실전 활용 시나리오

시나리오 1: 풀스택 앱 구축

1. Architect 모드: "Next.js와 Supabase를 사용한 TODO 앱의 전체 아키텍처를 설계해줘"
2. Orchestrator 모드로 전환: "위 계획을 실행해줘"
   - 프론트엔드 컴포넌트 구현 (Code 모드)
   - API 라우트 생성 (Code 모드)
   - Supabase 스키마 설정 (Code 모드)
   - 테스트 실행 (Debug 모드)
3. 결과: 완전히 작동하는 풀스택 앱, 몇 분 만에 완성

시나리오 2: 레거시 코드 리팩토링

1. 코드베이스 인덱싱 활성화
2. "이 프로젝트의 모든 클래스 컴포넌트를 함수 컴포넌트로 변환해줘"
3. Code 모드가 파일별로 자동 리팩토링
4. Debug 모드로 모든 테스트 통과 확인
5. 결과: 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 현대화된 코드베이스

시나리오 3: API 통합 및 문서화

1. MCP Web Search 활성화
2. "Stripe API를 통합하고 결제 기능을 구현해줘, 최신 문서를 참조해"
3. MCP가 실시간으로 Stripe 문서 검색
4. Code 모드가 베스트 프랙티스에 따라 구현
5. "이 코드에 대한 상세한 문서를 작성해줘"
6. 결과: 정확한 구현 + 완벽한 문서화

📈 커뮤니티 및 리소스

공식 리소스

웹사이트: https://kilocode.ai
문서: https://kilocode.ai/docs
GitHub: https://github.com/Kilo-Org/kilocode
Discord: 활발한 커뮤니티, 실시간 지원
블로그: https://blog.kilocode.ai

학습 자료

YouTube 공식 채널: 튜토리얼, 데모, 기능 소개
"Kilo in 100 Seconds": 빠른 개요 영상
커뮤니티 가이드 및 베스트 프랙티스 공유

커뮤니티 참여

피드백 공유하고 추가 크레딧 획득
GitHub에서 기능 요청 및 버그 리포트
Discord에서 다른 개발자와 팁 교환

Kilo Code는 단순한 코드 자동완성 도구가 아닙니다. 완전한 AI 개발 파트너로서 계획부터 구현, 디버깅, 문서화까지 전체 개발 워크플로우를 변화시킵니다

핵심 장점 요약

완전 무료 오픈소스: 도구 자체는 $0, 사용한 AI 토큰만 지불
비용 효율적: 정액제가 아닌 사용량 기반 요금으로 가벼운 사용자는 월 몇 달러면 충분
모델 자유도: 500+ AI 모델 중 선택, 로컬 모델 지원
강력한 에이전트: Orchestrator, Architect, Debug 등 전문화된 모드로 복잡한 작업 처리
무한 확장성: MCP 마켓플레이스로 기능 무한 확장
프라이버시 보장: 코드로 학습하지 않으며 로컬 실행 가능
활발한 커뮤니티: 50만+ 개발자, 지속적인 개선

성공적인 활용을 위한 핵심 포인트

무료 크레딧으로 시작: $20 무료 크레딧으로 부담 없이 시작
모드 이해: 각 작업에 적합한 모드 선택으로 효율 극대화
Orchestrator 활용: 복잡한 프로젝트는 Orchestrator로 분해
MCP 확장: 필요한 MCP 서버 설치로 기능 강화
비용 최적화: 작업별 모델 선택 및 로컬 모델 활용
커뮤니티 참여: Discord와 GitHub에서 지속적인 학습

GitHub Copilot이나 Cursor에 매달 수십 달러를 지불하고 있거나, 단순한 자동완성을 넘어선 진정한 AI 개발 파트너가 필요하다면, 지금 바로 Kilo Code를 시작해 보세요!

지금 시작하기: https://kilocode.ai에서 VS Code 확장을 설치하고, Google 계정으로 로그인하여 $20 무료 크레딧을 받으세요. 코딩의 미래가 여러분을 기다리고 있습니다! 🚀

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📱 1단계: 설치 및 로그인

📂 2단계: 첫 번째 작업 시작하기

🎵 핵심 기능 완전 정복

🎧 1. 다중 모드 시스템 (Multi-Mode)

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🔧 5. 자동 실패 복구

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