프로그래밍/소프트웨어 개발 도구: Reflex CLI로 AI 기반 생산성 추적 도구 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

*개발자 및 터미널 중심 작업자**

- 터미널 기반 생산성 추적 도구 필요성

- 오프라인 작업 환경 선호자

- AI 기반 리뷰 도구 사용자

- 난이도: 중간 (터미널 명령어 사용 기초 필요)

핵심 요약

AI 기반 생산성 추적 도구 : reflex add, reflex focus, reflex review 등 명령어로 작업 관리 및 AI 리뷰 가능
로컬 저장소 활용 : SQLite(~/.reflex/reflex.db)로 모든 데이터 로컬 저장, 오프라인 사용 가능
다양한 LLM 지원 : OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Ollama(로컬 LLM) 지원, .env 파일로 제공자 전환 가능

섹션별 세부 요약

1. 도구 개요 및 목표

개발 배경 : 터미널 기반 작업 환경에서의 생산성 저하 문제 해결
핵심 목표 :

- 개발자 중심의 단순한 인터페이스 제공

- AI 기반의 의미 있는 리뷰 생성

- 데이터 프라이버시 보장

2. 주요 기능

작업 관리 : reflex add 명령어로 작업 추가, reflex log로 작업 기록
포모도로 세션 : reflex start-focus 명령어로 집중 시간 관리
AI 리뷰 : OpenAI, Claude 등 LLM 활용, reflex review --provider openai로 AI 리뷰 생성

3. 기술적 구현

프레임워크 :

- Typer로 명령어 정의 (add, log, focus, stats, review)

- Rich 라이브러리로 터미널 포맷팅 및 테이블 출력

데이터 저장 : SQLite(~/.reflex/reflex.db)로 로컬 저장, 스키마: tasks, focus_sessions, logs

4. 기술적 도전 과제

LLM 통합 :

- 다양한 LLM 제공자(OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama) 지원

- .env 파일을 통해 제공자 전환 가능

CLI UX 설계 :

- 명령어 인터랙션 최적화

- 로깅 및 리뷰 프로세스의 직관성 강화

AI 리뷰 정확도 :

- 희소한 로그 데이터에서 의미 있는 리뷰 생성을 위한 프롬프트 최적화

5. 예시 및 사용법

AI 리뷰 예시 :

- 작업 완료율: 3/4 태스크 완료

- 집중 시간: 85분

- 커밋 기반 진행률 분석

- 대규모 태스크 분할 권장

6. 추가 기능 및 확장성

스레드 기반 로깅 : 태스크/프로젝트별 로그 태깅
주간 AI 요약 : 장기적 인사이트 제공
목표 기반 추적 : "X 목표 달성 여부" 검토
API 플러그인 지원 : GitHub Projects, Linear 등과 연동 가능

결론

설치 및 사용 예시 :

```bash

git clone

cd reflex-cli

pip install -e .

reflex add "Build something useful"

reflex start-focus

reflex review

```

핵심 팁 :

- .env.example 파일을 통해 제공자 설정 및 오프라인 모드 사용

- 로컬 LLM(llama2)을 활용한 AI 리뷰는 무료로 사용 가능

- 터미널 기반 작업 흐름을 방해하지 않는 UX 설계로 개발자 편의성 강화