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ZDNET의 주요 시사점
- Claude Code는 마침내 Linux 데스크톱 앱을 갖게 되었습니다.
- 규칙을 준수하면 앱이 원활하게 작동합니다.
- 로컬에서 작동시키려는 노력은 헛된 일이었습니다.
열렬한 Linux 사용자로서 저는 항상 Linux가 경쟁 플랫폼과 보조를 맞출 수 있게 해주는 앱을 찾고 있습니다. AI 시대에도 경쟁력 있는 오픈 소스 옵션을 찾기가 어렵지 않다는 사실에 놀랄 수도 있습니다. 예를 들어, 저는 한동안 문제 없이 Alpaca와 Moose를 모두 사용해 왔습니다. 이 두 앱 모두 로컬에 설치된 Ollama 인스턴스의 GUI 역할을 합니다(저는 일반적으로 AI를 사용하는 방식입니다). 잘 설계된 GUI, 로컬 또는 클라우드에서 작업할 수 있는 유연성, 시스템 리소스의 효율적인 사용을 제공합니다.
하지만 때로는 좀 더 주류적인 옵션으로 작업하고 싶을 때도 있습니다.
MacOS 및 Windows 버전에 있는 모든 기능을 제공하고 기능 세트를 확장하기 위해 개발자 옵션을 활성화할 수도 있는 새로 출시된 Claude Code Linux 데스크톱 앱의 경우도 마찬가지입니다.
또한: 저는 Ollama라는 무료 비공개 로컬 AI를 위해 ChatGPT를 종료했습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
본 내용에 들어가기 전에 AI를 사용할 때 거의 항상 로컬에서 사용한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 나는 내가 가지고 있는 대부분의 컴퓨터에 Ollama를 설치했습니다. 왜? 전력망에 부담을 주거나 개인정보를 침해하지 않습니다. 나는 항상 클라우드 기반 AI보다 로컬 AI를 선택할 것입니다.
그렇긴 하지만, 저는 여전히 Claude Code Linux 데스크톱 앱을 시험해 보고 경쟁 제품과 비교하여 어떤지 확인하고 싶었습니다.
나에게 중요한 부분은 다음과 같습니다.
- 앱에는 모델과 간단하게 상호 작용할 수 있도록 잘 설계된 GUI가 있어야 합니다.
- 앱은 로컬에 설치된 AI(예: Ollama)에 쉽게 연결되어야 합니다.
- 앱은 다른 운영 체제에서와 동일하게 작동해야 합니다.
- 앱은 시스템 리소스를 현명하게 사용해야 합니다.
Claude Code Linux 데스크톱 앱이 해당 체크리스트를 충족합니까? 알아봅시다.
Linux에 Claude 코드 설치
가장 먼저 해야 할 일: Linux에 Claude Code를 설치하세요. 많은 GUI AI 앱을 사용하면 배포판의 앱 스토어를 열고 앱(예: Alpaca 또는 Moose)을 검색하여 설치할 수 있습니다. Claude Code를 사용하면 설치 전에 필요한 저장소를 추가해야 했습니다. 염두에 두어야 할 한 가지 사항: 현재 Claude Code 데스크탑은 Debian 및 Ubuntu 기반 배포판에서만 사용할 수 있습니다.
추가 항목: Claude Code를 단계별로 설치하고 구성하는 방법
필요한 명령은 다음과 같습니다.
Anthropic의 서명 키 추가: sudo 컬 -fsSLo /usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc https://downloads.claude.ai/claude-desktop/key.asc
저장소를 추가합니다. echo “deb (arch=amd64,arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc) https://downloads.claude.ai/claude-desktop/apt/stable stable main” | sudo 티 /etc/apt/sources.list.d/claude-desktop.list
업데이트 및 설치: sudo apt update && sudo apt install claude-desktop
설치가 완료되면 데스크탑 메뉴에서 Claude Code 앱을 열었고 잘 디자인된 GUI가 나타났습니다.
Claude Code Linux 데스크톱 앱에는 잘 설계된 GUI가 있습니다.
Jack Wallen/ZDNET의 스크린샷
이제 뛰어들 시간입니다.
로컬에 설치된 AI에 연결
이것은 상황이 약간 울퉁불퉁해지는 부분입니다(그렇게 놀라운 것은 아닙니다). 다양한 데스크톱 클라이언트를 위해 많은 로컬 AI를 설정했지만 (슬프게도) Claude Code가 가장 쉬운 것은 아니었습니다. 사실 이는 다소 복잡했으며 Ollama 자체 내에서 Claude Code를 설치하지 않고서는 작동시킬 수 없었을 것입니다(ollama launch claude 명령을 사용하여 다운로드하고 Claude Code와 함께 사용할 LLM을 선택할 수 있었습니다).
15GB인 Qwen6 LLM을 다운로드했으니 원하는 것에 주의하세요. 모델을 가져올 때까지 GUI는 모델을 찾을 수 없습니다.
또한: 현지 분위기의 코딩을 원하시나요? 이 AI 스택은 Claude Code 및 Codex를 무료로 대체할 수 있습니다.
이를 처리한 후 Claude Code에서 개발자 옵션을 활성화해야 했습니다(도움말 > 문제 해결 > 개발자 옵션 활성화. 다시 시작한 후 개발자 > 타사 추론 구성으로 이동할 수 있습니다. 여기에서 로컬에 설치된 AI에 연결할 수 있어야 합니다. 설정은 다음과 같습니다.
이는 예상대로 작동합니다. 안타깝게도…
Jack Wallen/ZDNET의 스크린샷
완료한 후 변경사항 적용을 클릭하세요. 그런 다음 사용할 모델을 선택해야 합니다. 모델 섹션까지 아래로 스크롤하고 모델 추가를 클릭합니다. 여기서 나는 극복할 수 없을 것 같은 장애물에 부딪혔다. Claude Code에 로컬 게이트웨이 기본 URL을 사용하도록 지시했지만 내가 가져온 모델은 하나도 표시되지 않았고, 어떻게 구성하려고 해도 Claude Code 데스크톱 앱은 이를 따르기를 거부했습니다.
이것이 의미하는 바는 제가 무료 Anthropic 계획을 사용하는 데 갇혀 있다는 것입니다. 이는 꽤 제한적입니다(특히 Claude Code를 통해 앱을 작성하려고 할 때). 결국 클로드코드 데스크탑 앱은 로컬 AI와 함께 안정적으로 사용할 수 없습니다. 버머.
앱이 다른 운영 체제에서처럼 작동하나요?
여기서 우리는 좋은 소식을 듣게 됩니다. MacOS 앱에 대해 Linux 앱을 테스트했는데 동일합니다. 기능에 대한 기능으로 둘 사이에는 약간의 UI 변경 외에는 차이점이 없습니다.
또한: 내가 여전히 다른 AI 챗봇보다 Perplexity를 선호하는 5가지 이유
후자.
앱이 시스템 리소스를 현명하게 사용합니까?
Claude Code 데스크톱 앱이 로컬에 설치된 AI와 함께 작동했다면 이것은 훨씬 더 공개적인 테스트였을 것입니다. 그대로, 대부분 클라우드 기반 리소스에 의존했기 때문에 데스크탑 앱을 사용해도 내 컴퓨터에 조금도 흠집이 나지 않았습니다.
테스트에 사용한 쿼리는 다음과 같습니다.
클라이언트를 위한 송장 생성을 위한 Pop!_OS COSMIC Desktop용 Linux GUI 앱을 작성합니다. 클라이언트와 다양한 결과물(예: 기사 및 비디오)을 추적하고, 사용자 정의 필드를 포함하고, 송장을 PDF 문서로 내보낼 수 있어야 합니다.
내 무료 계정이 쿼리를 완료할 수 없더라도 작동하는 동안 내 컴퓨터는 계속해서 정상적으로 작동했습니다. 로컬 AI와 함께 작동하는 로컬에 설치된 AI 데스크톱 앱에 대해 테스트했을 때 작업을 수행하는 동안 쿼리로 인해 내 컴퓨터가 일시적으로 정지되었습니다.
또한: 수많은 데스크톱 AI 도구를 테스트했지만 Ollama가 포함된 Hermes가 제가 가장 좋아하는 도구입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
결국 Claude Code 데스크톱 앱을 로컬에 설치된 AI에 연결할 수 없어 실망했지만 여전히 이렇게 말할 수 있습니다. Anthropic 계정이 있고 Linux 데스크톱에서 Claude Code 사용을 단순화하는 도구를 찾고 있다면 이것이 확실히 좋은 방법입니다. 나는 Ollama를 통해 Claude Code를 시작했지만(아주 잘 작동함) 그 길을 가는 것은 마음이 약한 사람을 위한 것이 아닙니다.
단순성을 원한다면 이 새로운 Linux용 Claude Code 데스크톱 앱이 좋은 선택입니다. 귀하의 Anthropic 계정에 대한 비용이 지불되었으며 사용할 준비가 되었는지 확인하십시오. 그러나 Linux에서 로컬 AI를 사용하려면 Alpaca나 Moose를 사용하는 것이 좋습니다.
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