[EP3] oh-my-opencode vs MoAI-ADK - Enhancement Layer 심층 분석

분석 개요

1. 기본 아키텍처 비교

2. ToS 및 안정성 비교

2.1 2026년 1월 Anthropic 기술적 제한

🚨 CRITICAL UPDATE

오류 메시지: "This credential is only authorized for use with Claude Code."

영향:
├── Claude Code OAuth 토큰을 제3자 도구(OpenCode 포함)에서 사용 불가
├── OAuth 구독으로 OpenCode 사용 시 계정 정지 사례 다수 보고
└── 권장 우회: Anthropic API 키 직접 사용 (추가 비용 발생)

"START WITH YOUR ChatGPT, Claude, Gemini SUBSCRIPTIONS. WE ALL COVER THEM."

3. 에이전트 생태계 비교

3.1 oh-my-opencode 팀 구성 (6개 전문 에이전트)

Sisyphus (Claude Opus 4.5, 32K 토큰) - 오케스트레이터
├── Oracle (GPT-5.2): 전략적 추론 및 디버깅
├── Librarian (Claude Sonnet 4.5 / Gemini 3 Flash): 문서화 및 분석
├── Frontend UI/UX (Gemini 3 Pro): UI/UX 개발
├── Document-Writer: 문서 작성 전문
├── Multimodal-Looker: 이미지/스크린샷 분석
└── Explore: 빠른 코드베이스 패턴 매칭

"최근 oh-my-opencode로 오래된 PostgreSQL 호환 SQL 레이어를 재작성했다."

"8,000개 ESLint 경고를 하루 만에 처리했다."

"45,000줄 Tauri 앱을 하룻밤 사이에 SaaS로 전환했다."

3.2 MoAI-ADK 에이전트 생태계 (20개)

Alfred 오케스트레이터
├── Manager Agents (8개)
│   ├── manager-git: 커밋, 브랜치, PR 관리
│   ├── manager-spec: EARS 형식 요구사항, 인수 기준
│   ├── manager-tdd: RED-GREEN-REFACTOR 사이클
│   ├── manager-docs: README, API 문서, 기술 문서
│   ├── manager-quality: TRUST 5 검증, 코드 리뷰
│   ├── manager-project: 프로젝트 설정, 구성
│   ├── manager-strategy: 아키텍처 결정, 기술 평가
│   └── manager-claude-code: Claude Code 구성, MCP 통합
├── Expert Agents (8개)
│   ├── expert-backend: API 설계, 인증, 데이터베이스
│   ├── expert-frontend: React, Vue, Next.js, 컴포넌트
│   ├── expert-security: OWASP, 취약점 평가, 보안 코딩
│   ├── expert-devops: CI/CD, Docker, Kubernetes
│   ├── expert-performance: 프로파일링, 최적화, 벤치마킹
│   ├── expert-debug: 오류 진단, 문제 해결, 원인 분석
│   ├── expert-testing: E2E, 통합 테스트, QA 자동화
│   └── expert-refactoring: AST 기반 변환, 대규모 변경
└── Builder Agents (4개)
    ├── builder-agent: 커스텀 에이전트 생성
    ├── builder-command: 슬래시 명령 개발
    ├── builder-skill: 지식 스킬 작성
    └── builder-plugin: 마켓플레이스 플러그인 개발

4. 핵심 기능 비교

5. 실행력 비교

5.1 oh-my-opencode: "Relentless Execution"

• 에이전트가 중간에 포기하지 않도록 강제
• 목표 완료까지 무제한 실행
• <promise>DONE</promise> 마커로 완료 감지

5.2 MoAI-ADK: "Checkpoint-Based Execution"

1. AskUserQuestion 체크포인트: 주요 결정 지점에서 사용자 확인
2. Type A 명령어 제약: 워크플로우 명령은 Task만 허용
3. TRUST 5 품질 게이트: 품질 기준 미달 시 진행 차단
4. Git 체크포인트: 자동 백업으로 롤백 가능
5. Subagent 격리: 각 에이전트의 권한 범위 제한
6. 구성 기반 제어: .moai/config/로 동작 커스터마이징
7. 재개 가능 패턴: agentId로 중단된 작업 재개
8. Output Style 강제: R2-D2, Yoda 등 일관된 응답 스타일

oh-my-opencode 실행 모델

MoAI-ADK 실행 모델

5.3 사용자 통제력

6. 컨텍스트 효율성 비교

6.1 oh-my-opencode

• Preemptive Compaction: 85% 컨텍스트 사용 시 자동 요약
• 멀티모달 분석으로 필요한 정보만 추출
• Directory-Specific Context Injection (AGENTS.md 자동 수집)

6.2 MoAI-ADK

• 200K 토큰 예산 관리: 7.5% 시스템 + 75% 대화 + 10% 참조 + 7.5% 예비
• /clear 권장 시스템 (토큰 예측 + 자동 안내)
• Progressive Disclosure (5-Tier 로딩)
• Preemptive Compaction: 85% 컨텍스트 사용 시 자동 요약
• 구성 모듈화 (sections/*.yaml)
• 절감율: 60-70%

7. 워크플로우 철학 비교

7.1 oh-my-opencode 자동 작업 분해 및 팀 배분

7.2 MoAI-ADK 워크플로우: /moai:alfred 원클릭 자동화

Intelligent Routing (지능형 라우팅)

3-Phase Workflow

Quality Gate (품질 게이트) 체크포인트

Multi-LLM Mode (멀티 LLM 모드)

중단/재개 지원

# 중단된 워크플로우 재개
/moai:alfred SPEC-AUTH-001 이어서 계속 진행 해줘!!

# 상태 저장 위치: .moai/cache/alfred-{spec-id}.json

사용 예시

# 기본 사용
/moai:alfred "사용자 인증 with JWT 토큰"

# 브랜치 자동 생성
/moai:alfred "쇼핑카트 기능" --branch

# PR까지 자동 생성
/moai:alfred "결제 연동" --branch --pr

7.3 품질 보증

8. 선택 가이드

oh-my-opencode가 적합한 경우

1. 자율 실행을 선호하는 경우: 작업 시작 후 완료까지 개입 없이 진행되길 원하는 경우
2. 다양한 모델을 활용하고 싶은 경우: GPT, Claude, Gemini를 상황에 맞게 전환하며 사용하고자 하는 경우
3. 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우: 품질보다 속도가 중요한 초기 개발 단계

MoAI-ADK가 적합한 경우

1. ToS 준수가 중요한 경우: 계정 정지 위험 없이 안정적으로 사용하고자 하는 경우
2. 품질 중심 개발이 필요한 경우: TDD, 코드 리뷰, 품질 게이트가 필수인 엔터프라이즈 환경
3. 통제된 자동화를 원하는 경우: AI의 강력한 실행력과 사용자의 통제력 사이 균형이 필요한 경우
4. 장기 프로젝트를 진행하는 경우: 안정적인 도구 지원과 일관된 품질이 중요한 경우

다음 에피소드 예고

1. /moai:alfred: 759줄의 원클릭 개발 자동화 명령
2. Ralph Engine: LSP + AST-grep + Loop Controller 통합 품질 엔진
3. Anti-Hallucination(환각 방지) 전략: 90+ 도메인 스킬 시스템

참고 자료