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justrach/codegraff

Zig0 / 0

여러 AI provider와 MCP를 묶어 코드 작업을 자율 실행하는 Zig 기반 에이전트 CLI입니다.

TL;DR

graff는 특정 모델이나 편집기에 종속되지 않고 여러 provider와 MCP를 연결하는 독립형 AI 코딩 에이전트 CLI입니다. 사용자가 자연어로 작업을 주면 모델이 codedb·bash·파일·subagent·workflow를 조합해 탐색부터 실행과 검증까지 반복하며, 기본 권한 게이트가 변경 작업을 통제합니다. Zig 단일 바이너리와 낮은 메모리 사용량을 내세우고, one-shot CLI·JSONL·TypeScript/Python SDK·원격 HTTP 실행 경로를 제공해 CI와 제품 임베딩에도 맞춥니다. 다만 README의 비용·메모리·지연시간 수치는 자체 비교 환경의 측정값이며, 실제 사용에는 각 provider의 API 키나 OAuth 로그인과 모델 비용이 필요합니다.

핵심 포인트

  • graff는 Zig로 만든 독립형 AI 코딩 에이전트 CLI이자 REPL로, 모델에게 자연어 작업을 받아 코드 작성·실행과 파일 조작을 수행합니다. HTTPS로 Anthropic Messages, OpenAI-compatible API, ChatGPT Codex Responses API에 연결하고 도구 호출이 끝날 때까지 반복합니다. macOS·Linux·Windows에서 단일 바이너리로 실행하며 Zed에서는 ACP External Agent로 연동할 수 있습니다.
  • 내장 도구와 MCP를 함께 사용해 bash·파일·codedb·웹 요청·subagent·workflow를 조합하고 여러 하위 에이전트를 병렬 실행합니다. 기본 권한 게이트가 쓰기·수정·MCP·위험한 bash 명령 전에 승인을 요구하며, plan·yolo·strict 모드와 pre_tool·post_tool·turn_end 훅으로 실행 정책을 조정합니다. 외부 샌드박스에 연결할 때는 --no-local-tools로 로컬 실행 도구를 광고와 디스패치 양쪽에서 차단할 수 있습니다.
  • 각 실행을 .graff/trajectories에 계보 트리로 기록하고 prompt_sha, 도구 호출, 점수와 HMAC 서명을 저장해 DGM 스타일의 프롬프트 진화와 로컬 학습 루프를 지원합니다. codedb를 먼저 사용하도록 모델을 유도해 전체 파일 대신 구조·심볼·호출자 단위의 결과를 컨텍스트에 넣고 검색 출력은 64 KB로 제한합니다. TypeScript·Python SDK는 --schema에서 자동 생성되며 로컬 프로세스용 JSONL과 graff serve를 통한 원격 HTTP 클라이언트를 제공합니다.

벤치마크

벤치마크지표비교
동일 작업 비용 비교task costgraff $0.022 vs Claude Code $0.51 vs Codex $0.42README의 macOS 동일 장비·동일 읽기 전용 작업 측정값이며 모델과 네트워크에 따라 달라질 수 있습니다.
동일 작업 피크 메모리 비교peak memorygraff ~25 MB vs Claude Code ~410 MB vs Codex ~206 MBREADME의 동일 작업 비교 측정값이며 graff는 코드 읽기량이 많으면 증가할 수 있습니다.
gpt-5.5 원샷 지연시간latencygraff 4.4초 vs Codex 8.9초동일 ChatGPT endpoint에서 8회 동시 쌍별 테스트를 수행한 README 측정값이며 장시간 세션에서는 차이가 모델 지연시간에 수렴합니다.
Zig harness 리소스 비교binary size / peak RSS2.74 MB / 11.3 MBREADME가 같은 모델과 endpoint에서 Rust codegraff의 39 MB·48.5 MB와 비교한 값이며 Zig 버전이 더 작고 메모리를 적게 사용했습니다.
병렬 subagent 오버헤드additional peak RSS per subagent+0.4 MB each, 15 MB total for 8 parallel subagents

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