OnlyTerp/UltraCode-Shim

해결하는 문제

UltraCode-Shim은 사용자가 이미 지불하고 있는 어떤 LLM 백엔드라도 사용하여 Claude Code의 "UltraCode" 모드(고도의 노력, 심층적 사고 활용)를 실행할 수 있도록 해주는 루프백 프록시입니다. Anthropic의 표준 모델에 종속되지 않고, 사용자가 선택한 모델을 엔드투엔드로 일관되게 사용할 수 있도록 합니다. Claude Code의 동적 워크플로우 내부의 백그라운드 "워커 에이전트"가 표준 모델로 자동 전환되는 것을 방지하여, 사용자의 선택 모델을 끝까지 사용할 수 있도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code CLI와 LLM API 사이의 프록시 역할을 합니다. 요청을 가로채고, 모든 요청에 "UltraCode 레이어"(특정 파라미터인 effort=xhigh 및 적응형 사고 등)를 추가합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• 오케스트레이터와 워커 분리: 메인 인터랙티브 루프(오케스트레이터)용과 백그라운드 서브에이전트(워커)용으로 별도의 모델을 지정할 수 있으며, 둘 다 동일한 모델을 사용할 수도 있습니다.
• 자동 라우터: 선택 기능으로, 저렴한 분류 모델이 작업의 난이도에 따라 후보 백엔드를 평가하여, 간단한 작업은 저렴한 모델로, 어려운 작업은 강력한 모델로 라우팅합니다.
• 신뢰성 레이어: 일반적인 API 실패에 대한 내성 강화 기능을 포함하며, 빈 턴에 대한 자동 재시도, 정지된 스트림의 타임아웃 처리, 엄격한 백엔드용 도구 호출 시퀀스 복구 기능이 있습니다.
• 호환성: OpenAI 호환 엔드포인트, Codex OAuth, Cursor Agent 등 다양한 라우트 유형을 지원합니다.

대상 사용자

비용 절감을 원하거나, DeepSeek, OpenRouter, 또는 Ollama를 통해 로컬 모델을 사용하고 싶은 Claude Code 사용자, 또는 오케스트레이터와 워커 역할을 분리하여 성능을 최적화하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 모델 유연성: OpenAI 호환 백엔드 또는 Codex를 통한 GPT-5.5와 같은 특정 통합을 사용 가능.
• 표준 모델을 위한 제로 설정: 실제 Claude 모델 목록을 자동으로 포함하고 업데이트합니다.
• 표준 라이브러리만 사용: Python 3.8+로 작성되었으며, 표준 라이브러리만 사용하므로 pip install이 필요 없습니다.
• 스마트 라우팅: 주어진 작업에 대해 품질 기준을 충족하는 가장 비용 효율적인 모델을 자동으로 선택합니다.
• 비破壊적: 전역 Claude Code 설치나 자격 증명을 수정하지 않습니다.