TL;DR

Vet는 코드 변경과 coding agent의 행동을 함께 점검하는 standalone Python CLI tool입니다. 저장소 스냅샷과 diff에 사용자 목표와 agent 대화 기록을 더한 뒤 LLM 검사를 실행하고, 결과를 필터링·중복 제거해 실행 가능한 이슈 목록으로 만듭니다. 터미널, CI, GitHub Actions에서 사용할 수 있으며 Claude Code, Codex, OpenCode용 agent skill도 제공합니다. API 키를 직접 관리하고 AGPL-3.0 조건을 수용할 수 있으며, CI에서 이슈 발견을 exit code 10으로 처리하려는 팀이라면 도입을 검토할 만합니다.

핵심 포인트

• Vet는 독립 실행형 Python CLI 도구로 코드 변경과 coding agent의 작업 결과를 함께 검증합니다. 저장소 스냅샷, diff, 목표, 대화 기록을 입력으로 받아 LLM 검사를 실행합니다. Claude Code, Codex, OpenCode용 agent skill과 GitHub Actions도 지원합니다.
• LLM 제공자를 직접 선택하는 구조라 Anthropic, OpenAI, Gemini와 OpenAI-compatible endpoint를 연결할 수 있습니다. API 키는 사용자가 관리하고 요청은 선택한 inference provider로 직접 전송됩니다. `.vet/models.json`과 TOML profile로 팀별 모델, 출력 형식, 임계값을 고정할 수 있습니다.
• 검사 결과는 이슈를 필터링하고 중복 제거한 뒤 text, json, github 형식으로 출력됩니다. 이슈가 발견되면 exit code 10을 반환하므로 CI에서 실패 조건으로 연결할 수 있습니다. GitHub Action은 merge base 계산과 PR 리뷰 게시까지 처리합니다.
• AGPL-3.0 라이선스의 무료 오픈소스 도구지만 `--history-loader`는 현재 사용자 권한으로 지정된 shell command를 실행합니다. 따라서 공유 설정과 history loader 명령을 확인한 뒤 도입해야 합니다. 코드 변경 검토와 coding agent의 목표 이탈을 한 단계에서 검사하려는 팀에 적합합니다.

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