Claude Code에 OTEL 적용하고 모니터링 사이트 만든거 자랑(?)(codex, gemini 포함)
여러 구독 요금제로 개발을 하면서 Agent 사용 현황을 지켜보고 싶다는 욕구가 생겼습니다.
그래서 만들었습니다
전체를 한눈에 볼 수 있는 대시보드입니다. 아직 좀 허전하네요
일간 대시보드 입니다.
주간 대시보드입니다. 이번주 열일 했네요.
에이전트 비교도 해봤습니다만.. 큰 의미는 없네요
일주일간 API로 치면 $673 정도 썻다고 하네요
개인 homelab 개발인데.. 사실 API 과금 안할꺼지만 이게 회사였다면 저혼자 $1391 사용이 예상된다고 합니다.
혼자 쓰는거라 의미 없는 데이터이긴 하지만 ㅎㅎ 그냥 만들어봤습니다
제가 제일 많이 들어가는 화면입니다
어떤 agent를 많이 써야 할지 파악하는 용도이죠
이상으로 제 agent 모니터링 사이트 소개를 마칩니다.
AI 코딩 도구로 빠르게 성장한 Cursor가 이제 코드 에디터를 넘어 코드 호스팅 영역까지 확장하고 있습니다. 2026년 8월 17일 Cursor는 Origin이라는 새로운 코드 호스팅 서비스를 early beta로 공개했습니다. 쉽게 말하면 GitHub처럼 Git 저장소를 만들고, 코드를 올리고, Pull Request(PR)를 만들고 리뷰할 수 있는 서비스입니다. 그런데 단순히 "Cursor가 GitHub 비슷한
Codex 화면에 집계된 누적 사용량은 약 866억 토큰이었다. Claude는 내가 확인할 수 있었던 로컬 머신의 집계값만 합쳐도 약 127억 토큰이었다. 다만 Claude는 여러 워크스테이션과 서버에서 사용했고, 중간에 사용량 데이터를 한 번 날려버리기도 했다. 누락된 머신과 기간을 감안하면 실제 사용량은 300억 토큰을 넘었을 가능성이 높다. 여기에 Ollama Cloud로 사용한 GLM, Qwen
최근 많은 팀이 AI 코딩 어시스턴트나 에이전트를 도입하면서 코드 생산 속도가 비약적으로 상승했습니다. 하지만 속도가 빨라졌다는 것은 그만큼 잠재적인 결함이 프로덕션 환경으로 유입되는 속도 또한 빨라졌음을 의미합니다. DevOps.com의 이번 글은 AI가 생성한 코드의 특성과 그로 인해 발생하는 새로운 유형의 리스크, 그리고 이를 제어하기 위한 '신뢰성 가드레일(Reliability Guardrails)
최근 AI 도구들이 비약적으로 발전하면서 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기술적 기법에 많은 관심이 쏠렸습니다. 하지만 실제 현업에서 LLM을 극한으로 활용해 고도의 결과물을 만들어내는 사람들의 공통점은 정교한 프롬프트 템플릿을 쓰는 능력이 아니라, 해당 분야에 대한 깊은 '도메인 전문성'을 갖추고 있다는 점입니다. 많은 이들이 LLM이 지식의 격차를 줄여준다고
