trailofbits/claude-code-config

해결하는 문제

이 프로젝트는 Claude Code 사용을 위한 의도적인 기본값, 구성, 워크플로우 세트를 제공합니다. 특히 보안 감사 및 연구와 같은 고보안 환경에 특화되어 있습니다. 권한 프롬프트를 우회하여 고처리량으로 자율형 AI 에이전트를 실행하는 동시에, 사전 설정된 사전 보호 장치와 격리 기술을 통해 안전성을 유지하는 일반적인 과제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code를 제어하고 최적화하기 위한 다층적 접근 방식을 구현합니다:

• 사전 격리 및 격리: macOS에서는 Seatbelt, Linux에서는 bubblewrap를 활용하며, 개발 컨테이너 및 원격 클라우드 드롭레트에 대한 구성도 제공하여 에이전트를 호스트 시스템에서 격리합니다.
• 후크: PreToolUse 및 PostToolUse 후크를 사용해 도구 호출을 실시간으로 가로챕니다. 이로써 rm -rf와 같은 위험한 명령어를 차단하거나, 메인 브랜치에 직접 푸시하는 것을 방지하는 등 특정 워크플로우를 강제할 수 있습니다. 오류 메시지를 에이전트로 다시 전달함으로써 구현됩니다.
• 메모리 관리: 일반적인 지침을 위한 글로벌 CLAUDE.md 파일과 경로 기반 규칙(예: rules/python.md)을 사용합니다. 에이전트가 특정 파일 유형과 상호작용할 때만 규칙이 로드되므로, 컨텍스트 창의 과도한 부피 증가를 줄일 수 있습니다.
• 사용자 정의 도구: 터미널 내에서 모델 사용량, 세션 비용, 프롬프트 캐시 히트율을 직접 추적할 수 있는 사용자 정의 상태 줄 스크립트를 포함합니다.

대상 사용자

보안, 감사 가능성, 효율성을 중시하며 Claude Code를 전문 워크플로우에 통합하고자 하는 개발자, 보안 연구자, 팀에게 적합합니다.

주요 특징

• 보안 가드레일: SSH 키, 클라우드 자격 증명, 암호화 지갑과 같은 민감한 파일에 대한 접근을 차단하는 사전 구성된 거부 규칙.
• --dangerously-skip-permissions 워크플로우: 권한 스킵 모드와 엄격한 사전 격리 기술을 결합한 추천 설정으로, 에이전트의 처리량을 극대화합니다.
• 컨텍스트 효율적인 규칙: 경로 기반 규칙을 통해 에이전트가 관련 있는 경우에만 언어별 지침을 받도록 보장합니다.
• 감사 로깅: CLI 도구 변경 사항 및 bash 명령어 로그에 대한 감사 추적을 생성하는 후크 예시 제공.
• 로컬 모델 지원: LM Studio를 통해 로컬 모델로 Claude Code를 실행하기 위한 구성 및 쉘 별칭 제공.