AI 코딩 에이전트 오케스트레이션 플러그인 두 종의 철학, 아키텍처, 기능, 사용 전략을 비교 분석한 문서. 2026-02-13 기준 최신 정보.
| Oh My OpenCode (OMO) | Oh My ClaudeCode (OMC) | |
|---|---|---|
| 저자 | code-yeongyu (김영규) | Yeachan-Heo (허예찬) |
| GitHub Stars | ⭐ 30,999 / Fork 2,307 | ⭐ 6,054 / Fork 431 |
| 최신 릴리스 | v3.5.3 (2026-02-12) | v4.2.6 (2026-02-13) |
| 베이스 플랫폼 | OpenCode (Go 기반, SST 개발) | Claude Code (Anthropic 공식 CLI) |
| 라이선스 | SUL-1.0 (커스텀) | MIT |
| 슬로건 | "the best agent harness" | "Teams-first Multi-agent orchestration" |
| 관계 | 원본 (Original) | OMO에서 영감 ("Inspired by oh-my-opencode") |
| GitHub | code-yeongyu/oh-my-opencode | Yeachan-Heo/oh-my-claudecode |
"Claude Code가 macOS라면, OpenCode는 Linux. Oh My OpenCode는 Ubuntu다."
핵심 철학은 모델 주권(Model Sovereignty). 어떤 프로바이더에도 종속되지 않고, 사용자가 에이전트별로 최적 모델을 직접 선택한다.
"Don't learn Claude Code. Just use OMC."
핵심 철학은 팀 기반 단계적 품질 보장. 28명의 전문 에이전트가 실제 소프트웨어 개발 프로세스를 따르며, 각 단계에서 증거 기반으로 완료를 검증한다.
| 에이전트 | 기본 모델 | 역할 |
|---|---|---|
| Sisyphus | Claude Opus | 메인 오케스트레이터 |
| Hephaestus | GPT Codex | 자율 실행자 (목표만 주면 끝까지) |
| Oracle | GPT | 아키텍처/디버깅 전략가 |
| Librarian | Claude Sonnet | 문서/오픈소스 코드 검색 |
| Explore | Claude Haiku | 초고속 코드베이스 탐색 |
| Multimodal Looker | Gemini Flash | 이미지/PDF 분석 |
| Prometheus | Claude Opus | 기획/태스크 분해 |
| Metis | Claude Opus | 계획 검증/컨설팅 |
| Momus | GPT | 비평/품질 리뷰 |
| Atlas | Claude Sonnet | 오케스트레이션 보조 |
부족한 전문 영역을 카테고리로 보완. 카테고리별로 다른 프로바이더/모델을 자유롭게 매핑 가능.
| 카테고리 | 용도 | 추천 모델 |
|---|---|---|
| visual-engineering | 프론트엔드/UI/UX | Gemini Pro |
| ultrabrain | 고난이도 로직 | GPT Codex (xhigh) |
| deep | 자율 문제 해결 | GPT Codex |
| artistry | 창의적 비정형 문제 | Gemini Pro |
| quick | 간단한 수정 | Claude Haiku |
| unspecified-low/high | 기타 | Claude Sonnet |
| writing | 문서 작성 | Gemini Flash |
| 레인 | 에이전트 수 | 구성 |
|---|---|---|
| Build/Analysis | 8개 | explore, analyst, planner, architect, debugger, executor, deep-executor, verifier |
| Review | 6개 | style-reviewer, quality-reviewer, api-reviewer, security-reviewer, performance-reviewer, code-reviewer |
| Domain Specialists | 9개 | dependency-expert, test-engineer, quality-strategist, build-fixer, designer, writer, qa-tester, scientist, git-master |
| Product | 4개 | product-manager, ux-researcher, information-architect, product-analyst |
| Coordination | 2개 | critic, vision |
모든 에이전트는 Claude 모델 티어 내에서 자동 라우팅: haiku(경량) → sonnet(표준) → opus(고급)
OMO: 에이전트 수를 의도적으로 적게 유지하고, 카테고리별로 다른 프로바이더/모델 직접 지정. "최강의 무기를 직접 고르는 용병단"
OMC: 역할별 전담 에이전트 28개, 각각 전용 시스템 프롬프트 보유. "체계적으로 움직이는 전문가 조직"
| OMO | OMC | |
|---|---|---|
| 모델 제어 | 에이전트별 프로바이더+모델+variant 직접 지정 | 티어 기반 자동 라우팅 (haiku/sonnet/opus) |
| 외부 모델 | 1급 시민 (GPT, Gemini, Ollama 네이티브) | MCP 경유 보조 (Codex CLI, Gemini CLI) |
| 로컬 모델 | ✅ Ollama 프로바이더 지원 | ❌ 미지원 |
| 프로바이더 | OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, 커스텀 | Anthropic (네이티브) + OpenAI/Google (MCP) |
OMO에서의 모델 매핑 설정 예시:
{
"agents": {
"sisyphus": { "model": "anthropic/claude-opus-4-6", "variant": "max" },
"hephaestus": { "model": "openai/gpt-5.3-codex", "variant": "medium" },
"oracle": { "model": "openai/gpt-5.2", "variant": "high" }
},
"categories": {
"visual-engineering": { "model": "google/gemini-3-pro" },
"ultrabrain": { "model": "openai/gpt-5.3-codex", "variant": "xhigh" }
}
}
이 수준의 세밀한 모델 제어는 OMO에서만 가능. OMC에서는 모든 에이전트가 Claude 티어 안에서만 움직인다.
| OMO v3.5.3 | OMC v4.1.9 | |
|---|---|---|
| 총 수 | 44개 | 31개 |
todo-continuation-enforcer, ralph-loop, comment-checker, context-window-monitor, session-recovery, keyword-detector, edit-error-recovery, delegate-task-retry, unstable-agent-babysitter, compaction-context-injector
| 훅 | 역할 |
|---|---|
| subagent-question-blocker | 서브에이전트가 사용자에게 질문하는 것 차단 |
| preemptive-compaction | 컨텍스트 한계 전 선제적 압축 |
| compaction-todo-preserver | 압축 시 TODO 보존 |
| task-reminder / task-resume-info | 태스크 상태 리마인드 |
| write-existing-file-guard | 기존 파일 덮어쓰기 방지 |
| anthropic-effort | Anthropic 모델 effort 동적 제어 |
| 기능 | 역할 |
|---|---|
| project-memory | 세션 간 프로젝트 지식 축적 |
| learner | 문제 해결 패턴 자동 추출 |
| notepad (priority/working/manual) | 3계층 세션 메모 |
| HUD statusline | 실시간 오케스트레이션 메트릭 |
| Team pipeline 상태 관리 | plan→prd→exec→verify→fix 추적 |
| 모드 | OMO | OMC | 용도 |
|---|---|---|---|
Ultrawork (ulw) |
✅ | ✅ | 최대 병렬 실행 |
| Ralph | ✅ | ✅ | 끈질긴 완수 (verify/fix 루프) |
| Team | ❌ | ✅ (정식 추천) | plan→prd→exec→verify→fix 파이프라인 |
| Autopilot | ❌ | ✅ | 단일 에이전트 자율 실행 |
| Ecomode | ❌ | ✅ | 토큰 비용 절약 |
| Pipeline | ❌ | ✅ | 순차 체이닝 |
Think Mode (ultrathink) |
✅ | ❌ | 확장 추론 |
| Hephaestus | ✅ | ❌ | 목표 지향 자율 실행 |
| OMO | OMC | |
|---|---|---|
| 빌트인 스킬 | 5개 (playwright, agent-browser, dev-browser, frontend-ui-ux, git-master) | 37개 (실행/강화/유틸리티 포괄) |
| 빌트인 MCP | 3개 (Exa, Context7, Grep.app) | 3개 서버 (OMC Tools, Codex CLI, Gemini CLI) |
| 스킬 호환 | Claude Code 스킬 로드 가능 (claude-code-* 훅) | 네이티브 |
OMO의 Claude Code 호환 레이어 덕분에, 커스텀 스킬을 한 번 만들면 양쪽에서 모두 사용 가능.
| 강점 | 설명 |
|---|---|
| 진정한 멀티모델 자유 | 에이전트마다 OpenAI/Anthropic/Google/Ollama 중 최적 모델 직접 매핑 |
| 압도적 커뮤니티 | GitHub 31K stars, 활발한 Discord |
| Hephaestus 자율 에이전트 | 목표만 주면 2-5개 병렬 탐색 후 끝까지 실행 |
| 로컬 모델 지원 | Ollama로 셀프호스트 모델 사용 가능 (비용 0원) |
| 44개 훅 | 에이전트 안정성/복구 훅이 촘촘함 |
| Claude Code 호환 레이어 | Claude Code 스킬/에이전트/MCP/훅 로드 가능 |
| 터미널 성능 | Go 기반, 화면 깜빡임 없음 |
| 플랫폼 독립성 | Anthropic에 종속되지 않음 |
| 약점 | 설명 |
|---|---|
| 전문 에이전트 부족 | 코드 리뷰, 보안 감사, 테스트 전략 전용 에이전트 없음 |
| 팀 오케스트레이션 없음 | 단계별 다중 에이전트 협업 파이프라인 부재 |
| 프로덕트 레인 없음 | PM, UX 리서처 등 비코딩 전문 에이전트 없음 |
| 세션 간 학습 약함 | 프로젝트 메모리/패턴 학습 기능 없음 |
| Open Issues 275개 | 미해결 이슈가 상당히 많음 |
| 강점 | 설명 |
|---|---|
| 28개 초전문화 에이전트 | 코드 리뷰 6종, 프로덕트 4종 등 실제 조직 구조 반영 |
| Team 파이프라인 | plan→prd→exec→verify→fix 체계적 품질 보장 |
| 프로젝트 메모리 & 학습 | 컨벤션/노트/디렉티브 축적, 패턴 자동 추출 |
| 다양한 실행 모드 | Team/Autopilot/Ultrawork/Ralph/Ecomode/Pipeline |
| 37개 스킬 | 실행/강화/유틸리티 스킬 촘촘 |
| Claude Code 네이티브 | 공식 플러그인, Anthropic ToS 완전 준수 |
| Open Issues 0개 | 안정적 관리 |
| 약점 | 설명 |
|---|---|
| Claude 종속 | Anthropic 구독 필수 |
| 외부 모델은 2급 시민 | GPT/Gemini는 MCP 경유 간접 사용만 가능 |
| 로컬 모델 미지원 | Ollama 등 사용 불가 |
| 모델 선택 자유도 낮음 | 에이전트별 프로바이더 직접 지정 불가 |
| 커뮤니티 규모 | OMO 대비 1/5 수준 |
| 상황 | 추천 | 이유 |
|---|---|---|
| 프론트엔드 UI/UX | OMO | Gemini 3 Pro 직접 사용 (1M 컨텍스트) |
| 빠른 버그 수정 | OMO | 가벼운 터미널 + Explore(Haiku) |
| GPT 강점 영역 (로직/수학) | OMO | GPT Codex를 ultrabrain(xhigh)으로 직접 호출 |
| 문서/글 작성 | OMO | Gemini Flash를 writing 카테고리로 |
| 장시간 자율 실행 | OMO | Hephaestus + Ralph Loop |
| 다양한 모델 실험 | OMO | 모든 프로바이더 자유 매핑 |
| 로컬/오프라인 | OMO | Ollama 프로바이더 |
| 대규모 리팩토링 | OMC | Team 파이프라인 |
| 코드 리뷰 | OMC | 5종 전문 리뷰어 |
| 보안 감사 | OMC | security-reviewer 전문 에이전트 |
| 아키텍처 설계 | OMC | analyst→planner→critic 3단 검증 |
| 프로덕트 기획 | OMC | PM, UX researcher, product analyst |
| 팀 협업 프로젝트 | OMC | 프로젝트 메모리로 컨벤션 축적 |
| 토큰 비용 절약 | OMC | Ecomode |
두 프로젝트는 "Sisyphus"라는 에이전트 페르소나를 공유하고, 유사한 훅 이름을 사용한다. OMC는 OMO에서 영감을 받아 출발했지만, 전혀 다른 방향으로 진화했다.
OMO → 해커/파워유저 방향 (모델 선택 자유, 터미널 순수주의)
OMC → 엔터프라이즈/팀 방향 (전문화, 프로세스, 메모리)
OMO의 Claude Code 호환 레이어(claude-code-hooks 등 5개 호환 훅) 덕분에, 커스텀 스킬(~/.config/opencode/skills/, ~/.claude/skills/)을 한 번 만들면 양쪽에서 모두 사용 가능하다. 듀얼 운용의 숨겨진 이점.
OMO는 "어떤 모델이든 최강의 조합으로 직접 휘두르는 검객"이고, OMC는 "28인 전문가 팀을 체계적으로 지휘하는 지휘관"이다.