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title: "DeepSeek로 코드베이스를 생성하고 고치는 CLI 도구 ‘Deep’"
published: 2026-05-20T23:16:07.000Z
canonical: https://jeff.news/article/2977
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# DeepSeek로 코드베이스를 생성하고 고치는 CLI 도구 ‘Deep’

Deep은 DeepSeek API를 써서 자연어 설명만으로 프로젝트를 만들고, 평가하고, 실패하면 고치고, 다음 실행에 학습 내용을 반영하는 CLI와 REPL 도구야. 웹 인터페이스, 모바일 접속, 디버그 로그, 프로젝트별 규칙과 스킬까지 붙어 있어서 단순 코드 생성기보다는 작은 에이전트형 개발 도구에 가까워.

- Deep은 DeepSeek API를 이용해 전체 프로젝트를 생성하고 반복 수정하는 CLI·REPL 도구임
  - 자연어로 만들고 싶은 프로젝트를 설명하면 파일을 생성함
  - 단순히 코드만 뱉는 게 아니라, 결과를 평가하고 실패하면 수정 루프까지 이어감
  - 설치는 `pip install deepseek-builder`로 진행하고, Python 3.9 이상이 필요함

- 기본 실행 흐름은 꽤 에이전트스럽게 짜여 있음
  - 1단계는 계획 수립으로, 이전에 저장된 비슷한 경험을 참고해 아키텍처를 설계함
  - 2단계는 코드 생성, 3단계는 파일 쓰기, 4단계는 결과 평가임
  - 5단계에서는 실행 경험을 저장해서 다음 빌드에 반영함
  - 평가가 실패하면 수정할지 물어보고, `-f` 옵션을 쓰면 묻지 않고 자동으로 고침

> [!IMPORTANT]
> 핵심은 ‘코드 생성’보다 ‘생성 → 평가 → 수정 → 학습’ 루프임. 이 루프가 제대로 작동하면 작은 프로젝트 초안 만들기에는 꽤 유용할 수 있음.

- 사용 방식은 터미널 명령과 REPL을 둘 다 지원함
  - `deep`을 실행하면 자동완성과 히스토리가 있는 REPL이 열림
  - 작업 설명은 직접 입력하거나 `.txt` 파일로 넘길 수 있음
  - `ask`는 대화 모드로 들어가고, 컨텍스트 한계에 가까워지면 대화를 자동으로 압축함
  - 수동으로 대화를 초기화하는 기능도 있음

- 이미 만들어진 프로젝트를 계속 다루는 기능도 있음
  - `deep fix`는 `.deep/`에 저장된 컨텍스트를 이용해 프로젝트를 고침
  - `deep update`는 전체를 다시 만들지 않고 현재 디렉터리의 파일을 수정함
  - `deep show`는 원래 작업, 사용 모델, 계획, 생성된 파일, 평가 결과를 보여줌
  - 각 프로젝트에는 `.deep/` 폴더가 생기고, 여기 저장된 메타데이터를 후속 명령이 재사용함

- 웹 인터페이스와 모바일 접속까지 챙긴 점도 특이함
  - `deep serve`로 같은 네트워크 안의 다른 기기에서 접근 가능한 웹 UI를 띄울 수 있음
  - Tailscale을 쓰면 휴대폰이 다른 와이파이나 모바일 데이터에 있어도 고정된 100.x.x.x 주소로 접근 가능함
  - `deep serve --https`는 로컬 HTTPS 인증서를 자동 생성하고, 휴대폰에 설치하면 앱처럼 홈 화면에서 실행할 수 있음
  - 자체 서명 인증서는 사설 네트워크용이고 인터넷으로 나가지 않는다고 설명함

- 디버깅 기능은 꽤 자세한 편임
  - `--debug`를 켜면 프롬프트, 모델 응답, 토큰 사용량, 지연시간, 파일 쓰기, 파이프라인 단계가 `debug.log`에 기록됨
  - 로그는 덮어쓰지 않고 이어 붙이며, 세션마다 구분 라인이 생김
  - 일반적인 빌드는 200~500줄 정도의 로그를 만들 수 있다고 안내함
  - 프롬프트와 응답 전체가 들어갈 수 있으니 공유 전에 민감정보 확인은 필요해 보임

> [!TIP]
> 이 도구를 실제 프로젝트에 붙여 보려면 먼저 작은 샘플 디렉터리에서 `--debug`를 켜고 돌려보는 게 좋음. 어떤 프롬프트가 나가고 어떤 파일을 쓰는지 로그로 확인해야 신뢰도를 판단할 수 있음.

- 프로젝트별 제약과 대화용 스킬도 지원함
  - `.deeprules` 파일을 루트에 두면 build, update, fix에서 모델이 지켜야 할 규칙으로 읽음
  - skill은 `ask` 명령에서 응답 방식을 바꾸는 역할로 쓰이고, 전역 또는 프로젝트 단위로 둘 수 있음
  - 전역 스킬은 `~/.config/deep/skills/`, 프로젝트 스킬은 `.deep/skills/`에 둠
  - 같은 이름이면 프로젝트 스킬이 우선함

- 지원 환경은 리눅스, 맥, 윈도우, WSL을 모두 포함함
  - 리눅스·맥·WSL은 완전 지원으로 표시됨
  - 윈도우 10 이상과 Windows Terminal도 완전 지원이라고 되어 있음
  - cmd.exe는 동작하지만 색상 지원이 제한됨
  - `deep doctor`는 Python, API 키, DeepSeek 연결, 의존성, PATH 설정을 점검함

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## 기술 맥락

- Deep이 고른 구조는 단발성 코드 생성기가 아니라 로컬 프로젝트 상태를 기억하는 반복 실행 도구예요. `.deep/`에 작업 원문, 계획, 평가 결과 같은 메타데이터를 남기기 때문에 `fix`, `update`, `show`가 이전 맥락을 다시 활용할 수 있어요.

- 5단계 파이프라인을 둔 이유는 모델 출력이 한 번에 맞는다는 보장이 없기 때문이에요. 계획을 만들고, 코드를 쓰고, 평가한 뒤, 실패하면 수정하는 구조를 명시하면 사용자는 단순 복붙보다 조금 더 예측 가능한 흐름을 얻게 돼요.

- `.deeprules`와 skill을 나눈 것도 의미가 있어요. `.deeprules`는 생성되는 코드가 지켜야 할 제약에 가깝고, skill은 대화 중 모델의 역할과 응답 스타일을 바꾸는 쪽이라 목적이 다르거든요.

- `--debug` 로그가 상세한 건 이런 류의 도구에서 꽤 중요해요. 프롬프트, 응답, 토큰, 지연시간, 파일 쓰기 내역을 봐야 결과가 왜 그렇게 나왔는지 추적할 수 있고, 팀에서 써도 되는 수준인지 판단할 근거가 생겨요.

## 핵심 포인트

- 자연어 작업 설명을 받아 계획, 생성, 파일 쓰기, 평가, 학습까지 5단계로 실행함
- 평가 실패 시 자동 수정 플로우를 제공하고, 기존 프로젝트는 fix와 update로 이어서 수정할 수 있음
- REPL, 웹 서버, 모바일 설치, Tailscale 기반 원격 접속, HTTPS 인증서 생성까지 지원함
- debug.log에 프롬프트, 응답, 토큰, 지연시간, 파일 쓰기, 평가 결과를 상세히 남김

## 인사이트

요즘 코드 생성 CLI가 다 비슷해 보이지만, Deep은 ‘한 번 생성하고 끝’이 아니라 평가와 기억, 수정 루프를 명시적으로 제품 기능으로 묶은 게 포인트야. 다만 프로젝트 README 성격의 글이라 실제 품질은 생성 결과와 평가기의 신뢰도를 따로 봐야 함.