AI 코드 생성 비중을 README에 표시하는 'agent-badge' 공개

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핵심 요약

로컬 데이터를 분석해 프로젝트의 AI 기여도를 README 배지로 표시해주는 오픈소스 CLI 도구 agent-badge가 공개됐다.

배경

개발자가 자신의 저장소에서 AI 에이전트나 도구를 얼마나 사용했는지 투명하게 공개하기 위해, 개인 정보를 보호하면서도 신뢰할 수 있는 배지 생성 도구를 직접 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 AI 코딩 도구가 보편화됨에 따라 코드의 출처와 기여도를 투명하게 밝히려는 개발자들의 요구를 반영한다. 특히 보안을 위해 로컬 분석 방식을 채택함으로써, 향후 개발 도구들이 프라이버시와 투명성 사이의 균형을 어떻게 잡아야 하는지에 대한 실무적 사례를 제시한다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, AI 기여도를 투명하게 공개하려는 시도와 로컬 우선의 보안 접근 방식에 대해 흥미롭다는 반응이다.

주요 논점

01찬성다수

AI 사용 비중을 투명하게 공개하는 것은 오픈소스 생태계에서 신뢰를 높이는 좋은 방법이다.

02중립소수

로컬 데이터 스캔 방식이 특정 IDE나 환경에 종속될 수 있으므로 더 많은 프로바이더 지원이 필요하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

민감한 개발 데이터를 외부 SaaS로 전송하지 않는 로컬 우선 방식이 적절하다.
README 배지는 프로젝트의 특성을 빠르게 파악하는 데 유용한 도구이다.

논쟁점

어떤 기준으로 AI 기여 세션을 특정 프로젝트에 귀속시킬 것인가에 대한 판별 정확도 문제

실용적 조언

AI 도구 사용량을 공개하고 싶다면 agent-badge를 설치해 로컬에서 분석 후 Gist를 연동하여 배지를 생성하라.
민감한 정보 노출이 걱정된다면 CLI의 스캔 범위를 확인하고 보수적인 속성 옵션을 활용하라.

언급된 도구

agent-badge추천링크

로컬 AI 사용 데이터를 분석하여 README용 통계 배지 생성

Shields.io추천

동적 배지 이미지 렌더링 서비스

섹션별 상세

작성자는 로컬 기기에 저장된 Claude와 Codex의 세션 데이터를 스캔하여 현재 저장소와 관련된 활동을 추출하는 메커니즘을 구현했다. 이 과정에서 프롬프트 내용이나 파일 경로 같은 민감 정보는 제외하고 오직 통계 데이터만 집계하여 사용자의 Gist에 JSON으로 업로드한다. 최종적으로 Shields.io URL을 통해 README에 고정된 배지를 렌더링하여 외부 유출 없이 기여도를 증명한다.

데이터 프라이버시를 위해 SaaS 계층을 완전히 배제하고 로컬 우선(Local-first) 원칙을 고수했다. 로컬 기기에서만 분석이 이루어지며, 모호한 세션은 사용자가 명시적으로 포함하지 않는 한 집계에서 제외하는 보수적인 속성 방식을 채택했다. 이는 텔레메트리나 데이터 수집에 민감한 개발자들에게 보안 신뢰성을 제공하기 위한 설계 의도이다.

배지 자체의 기능보다 로컬 트랜스크립트를 외부로 보내지 않고도 '이 저장소의 얼마나 많은 부분이 에이전트로 작성되었는가'라는 투명성을 확보하는 데 집중했다. 작성자는 이 도구가 단순한 통계 도구를 넘어 개발자들 사이의 새로운 협업 에티켓이나 투명성 지표가 될 수 있는지에 대해 커뮤니티의 피드백을 요청했다.

실무 Takeaway

agent-badge는 로컬의 Claude 및 Codex 데이터를 분석하여 AI 코드 기여도를 README 배지로 시각화한다.
민감한 코드나 대화 내용은 로컬에 머물며, 오직 집계된 통계 수치만 공용 Gist를 통해 배지로 렌더링된다.
SaaS 형태의 데이터 수집을 거부하고 로컬 CLI 도구로서의 정체성을 유지하여 개발자의 프라이버시를 보호한다.

언급된 리소스

GitHubagent-badge GitHub Repository