Orca 사용법 — AI 코딩 에이전트 병렬 실행 입문 가이드

여러 개의 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌리기 위해 만들어진 데스크톱 작업 환경

자, 오늘은 조금 낯선 이름의 도구를 하나 소개해드리려고 합니다. Orca라는 프로그램인데요. 이 글은 지금까지 Claude Code든 ChatGPT든 Cursor든, 딱 하나만 써 보신 분을 위해 썼습니다.

목표는 단순합니다. Orca가 뭔지 이해하고 → 설치하고 → 첫 작업을 끝내고 → 커밋까지 해보는 것. 읽는 데 20분, 손으로 따라 하는 데 30분 정도 잡으시면 됩니다.

한 가지만 미리 말씀드릴게요. 이 글은 2026년 9월 기준입니다. Orca는 기능이 거의 매일 추가되는 프로젝트라, 여러분이 이 글을 읽는 시점에 화면이 조금 다를 수 있습니다. 그건 여러분이 뭘 잘못한 게 아닙니다.

Orca가 도대체 뭔가
핵심 개념 3가지
뭘 하는 데 유용한가
⭐ Claude Code·Codex도 병렬이 되는데, Orca는 뭐가 다른가
누가 쓰는 프로그램인가
설치 전 준비물 체크리스트
설치하기
첫 실행 셋팅
실습 1 — 첫 작업 끝까지 해보기
실습 2 — 에이전트 3개 경주시키기
알아두면 좋은 단축키
자주 막히는 곳
다음 단계
용어 사전

💡 이미 Claude Code나 Codex를 쓰고 있다면 4장을 먼저 읽으세요. "그거 내가 쓰는 도구도 되는데?" 라는 의문이 거기서 풀립니다.

1. Orca가 도대체 뭔가

한 문장 정의

먼저 한 문장으로 못을 박고 가겠습니다.

Orca = 여러 개의 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌리기 위해 만들어진 데스크톱 작업 환경(ADE, Agent Development Environment)

"데스크톱 작업 환경"이라는 말이 좀 뭉툭하죠. 비유로 가겠습니다.

비유로 이해하기

	비유	설명
IDE (VS Code 등)	개발자 1명의 책상	사람이 코드를 직접 친다는 전제로 설계됨
Orca (ADE)	여러 AI 작업자를 관리하는 관제실	내가 코드를 치는 게 아니라, 여러 에이전트에게 일을 시키고 결과를 검수한다는 전제로 설계됨

여기서 갈리는 게 뭐냐면, 화면 한가운데에 뭐가 있느냐입니다.

IDE는 "에디터 중심"이죠. 화면 가운데에 코드가 있습니다. 그런데 Orca는 작업(task) 중심입니다. 화면 왼쪽에 진행 중인 작업 목록이 쭉 나열되고, 각 작업마다 전용 터미널·전용 폴더·전용 브라우저가 세트로 딸려 옵니다. 코드가 주인공이 아니라, "지금 굴러가고 있는 일들"이 주인공인 셈입니다.

기존 방식과 뭐가 다른가

말로만 하면 잘 안 와닿으니, 여러분이 지금 하고 계신 흐름부터 그려보겠습니다.

프로젝트 폴더 1개
  → 터미널에서 Claude Code 실행
  → 작업 A 시킴 → 기다림 → 결과 확인
  → 작업 B 시키려면? 작업 A를 끝내거나(commit) 치워야(stash) 함
  → 순서대로, 한 번에 하나씩

익숙하시죠? 여기서 제일 아까운 게 "기다림" 줄입니다.

Orca를 쓰면 이렇게 바뀝니다.

프로젝트 폴더 1개
  ├─ 작업 A 전용 복사본 → Claude Code 가 여기서 작업 중
  ├─ 작업 B 전용 복사본 → Codex 가 여기서 작업 중
  └─ 작업 C 전용 복사본 → Cursor CLI 가 여기서 작업 중
  → 셋 다 동시에, 서로 파일을 건드리지 않음
  → 나는 결과를 하나씩 검수하고 좋은 것만 합침

핵심 가치는 "병렬"입니다. AI 에이전트는 한 작업에 5~20분씩 걸리는데, 그 시간 동안 사람이 모니터만 쳐다보고 있는 게 제일 큰 낭비거든요. Orca는 그 대기 시간에 다른 작업을 시킬 수 있게 만들어 주는 도구입니다.

Orca가 "아닌" 것 — 오해 방지

여기가 제일 중요합니다. 제가 이 도구를 설명할 때마다 사람들이 똑같은 지점에서 헷갈리시더라고요. 그래서 아예 표로 정리했습니다.

오해	사실
"Orca가 새로운 AI 모델인가?"	❌ 아닙니다. Orca는 AI를 만들지 않습니다. 껍데기(관리 도구)입니다.
"Orca를 깔면 AI가 공짜로 되나?"	❌ 아닙니다. 본인의 Claude / OpenAI / Cursor 구독을 그대로 씁니다.
"Orca를 사려면 돈이 드나?"	✅ Orca 자체는 무료 오픈소스(MIT 라이선스) 입니다. 돈은 AI 구독에만 듭니다.
"VS Code를 버려야 하나?"	❌ 아닙니다. 병행해도 됩니다. Orca 안에도 에디터(Monaco, VS Code와 같은 엔진)가 들어 있긴 합니다.
"AI가 알아서 다 해주나?"	❌ Orca 공식 문서도 사람의 코드 리뷰와 출시 책임을 전제로 설계했다고 명시합니다.
"병렬은 Orca만 되는 거 아닌가?"	❌ 아닙니다. Claude Code도 Codex도 병렬이 됩니다. 진짜 차이는 따로 있습니다 → 4장

한 줄로 줄이면 이렇습니다. Orca는 "AI 에이전트용 작업 관리 + 실행 환경"이고, 두뇌는 내가 이미 쓰는 AI가 담당합니다.

2. 핵심 개념 3가지 (이것만 알면 됩니다)

Orca 문서를 열면 용어가 꽤 많이 쏟아집니다. 그런데 실제로 손에 익혀야 할 건 세 개뿐이에요. 이 세 개만 잡으면 나머지는 읽자마자 이해되실 겁니다.

개념 ① 워크트리(Worktree) — "작업마다 따로 놓는 책상"

Orca의 심장입니다. 여기만 넘으면 나머지는 쉽습니다.

git 브랜치를 이미 아신다면, 이렇게 생각해보세요. 브랜치는 "작업 서랍"입니다. 그런데 서랍이 아무리 여러 개여도 책상(폴더)은 하나라서, 서랍을 바꾸는 순간(checkout) 책상 위 물건이 통째로 갈립니다. 그래서 작업 A를 하다가 B로 못 넘어가는 거죠.

git worktree는 여기서 발상을 하나 더 얹습니다. 서랍마다 책상을 하나씩 더 놓는 겁니다. 같은 저장소인데 폴더가 여러 개고, 각 폴더가 각자 다른 브랜치를 보고 있습니다.

git을 아직 잘 모르신다면 이 한 줄만 가져가세요.

같은 프로젝트의 독립된 사본 폴더라고 생각하세요. 사본끼리는 서로의 파일을 못 건드립니다. 그래서 AI 3개가 동시에 일해도 충돌이 안 납니다.

Orca는 작업을 하나 만들 때마다 git worktree add를 자동으로 실행해서 이 "전용 책상"을 차려 줍니다. 흉내가 아니라 진짜 git 워크트리라서, 그 안에서 평소 쓰던 git 명령어를 그대로 쓰셔도 됩니다.

워크트리 하나가 통째로 가지는 것들은 이렇습니다.

자기 전용 브랜치
자기 전용 파일(디스크상의 실제 폴더)
자기 전용 에이전트 터미널
자기 전용 에디터 탭 / 브라우저 탭

그리고 이 사이클은 외워두시면 좋습니다. 워크트리의 일생(5단계) 입니다.

① 생성(Create) → ② 작업(Work) → ③ 검토(Review) → ④ 출고(Ship) → ⑤ 삭제(Delete)
   작업 이름 짓기    에이전트 실행    diff 보고 주석    커밋·푸시·PR    폴더+브랜치 정리

Orca에서 하게 될 일의 90%가 이 다섯 칸 안에 들어 있습니다.

개념 ② 에이전트(Agent) — "일을 시키는 AI 작업자"

책상을 차렸으면 이제 거기 앉을 사람이 필요하겠죠. 그게 에이전트입니다.

Orca는 40종 이상의 CLI 에이전트를 지원합니다. Claude Code, Codex, Cursor CLI, Gemini, GitHub Copilot CLI, Grok, OpenCode 등이 미리 등록돼 있고, 터미널에서 실행되는 CLI라면 사실상 뭐든 붙일 수 있습니다.

다만 다 똑같이 지원되는 건 아니고, 3단계로 나뉩니다.

등급	대상	되는 것
깊은 통합	Claude Code, Codex, Cursor CLI	사용량 추적, 계정 핫스왑, 훅(hooks) 연동
자동 설정	Gemini, Grok, OpenCode 등 대부분	드롭다운에서 고르면 바로 실행
기본 지원	그 외 모든 CLI	명령어를 직접 입력해 실행

여기서 딱 하나 기억하실 게 있습니다. 에이전트 CLI는 내 컴퓨터에 미리 설치·로그인돼 있어야 합니다. Orca는 이미 로그인된 설정 파일(~/.claude, ~/.codex 등)을 읽어서 그대로 씁니다. 나중에 6장에서 다시 강조할 텐데, 초반에 헤매는 분들 열에 아홉이 이걸 안 해두셔서 그렇습니다.

개념 ③ 탭 / 페인 / 스플릿 — "화면 나누기"

마지막은 화면 구조입니다. 3층으로 되어 있어요.

탭(Tab)          = 하나의 요소 (터미널 1개, 파일 1개, 브라우저 1개, diff 1개)
  ↓ 모이면
탭 그룹(Group)   = 탭 여러 개를 묶은 묶음
  ↓ 나누면
페인(Pane)       = 화면을 실제로 분할한 영역

조작은 손에 익으면 5초입니다. 탭을 끌어서 오른쪽 가장자리에 놓으면 좌우 분할, 아래쪽 가장자리에 놓으면 상하 분할이 됩니다. 무한히 중첩도 가능하고요. 이걸로 "왼쪽엔 Claude 터미널, 오른쪽 위엔 diff, 오른쪽 아래엔 브라우저" 같은 나만의 배치를 만들게 됩니다.

여기서 소소하지만 체감이 큰 기능 하나. 워크트리마다 화면 배치가 따로 저장됩니다. 작업 A로 갔다가 B로 갔다가 다시 A로 돌아오면, A의 배치가 그대로 복원돼 있습니다. 작업 전환할 때마다 창을 다시 정렬할 필요가 없다는 뜻이죠.

3. 뭘 하는 데 유용한가

개념을 알았으니 이제 "그래서 이걸 언제 꺼내 쓰느냐"를 볼 차례입니다. 좋은 얘기만 하면 광고가 되니까, 안 써도 되는 경우까지 같이 보겠습니다.

유용한 상황 (Orca를 쓸 이유)

① 같은 작업을 여러 AI에게 동시에 시키고 제일 좋은 답 고르기 (에이전트 경주)

공식 문서의 표현을 그대로 빌려오면 이렇습니다. "에이전트마다 저지르는 실수가 다르다. 같은 작업을 병렬로 돌리는 게 순차적으로 재시도하는 것보다 싸고, 의견이 갈리는 지점 자체가 신호가 된다."

뒷부분이 특히 좋습니다. 3개가 같은 결론을 내면 믿을 만하고, 3개가 제각각이면 그 부분이 진짜 어려운 문제라는 신호입니다. 답을 얻는 동시에 "어디를 조심해야 하는지"까지 알게 되는 거죠.

② 서로 다른 기능 3~5개를 동시에 진행

"로그인 버그 수정" + "API 리팩터링" + "테스트 추가"를 동시에 굴립니다. 워크트리가 분리돼 있어 충돌이 없습니다.

③ AI가 쓴 코드를 제대로 리뷰하기

전용 diff 뷰어가 있습니다. 줄 단위/헝크 단위 스테이징(git add -p와 같은 개념), 이미지 파일 비교(나란히·스와이프·오버레이), 3-way 충돌 해결이 됩니다.

이 중에서 제가 제일 아끼는 기능은 따로 있는데요. diff에 인라인 주석을 달면 그 피드백이 에이전트에게 바로 전달됩니다. "여기 이렇게 고쳐" 라고 코드 옆에 적으면 되니까, 프롬프트를 다시 길게 쓸 필요가 없습니다.

④ UI 버그를 말로 설명하지 않고 손가락으로 짚기 (디자인 모드)

내장 Chromium 브라우저에서 화면 요소를 클릭하면, 그 요소의 HTML·CSS·잘라낸 스크린샷이 프롬프트에 자동으로 들어갑니다. "헤더 밑에 있는 두 번째 버튼 있잖아…" 하고 설명하다 지친 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠. 그 설명이 통째로 사라집니다.

⑤ GitHub / Linear / Jira를 앱 안에서 처리

PR, 이슈, 보드를 Orca 안에서 봅니다. 브라우저 왔다갔다 하지 않습니다.

⑥ 원격 머신에서 돌리기 (SSH 워크트리)

내 노트북이 아니라 서버에서 에이전트를 실행하고, 파일 편집·git·터미널을 그대로 씁니다. 노트북 팬이 안 돕니다.

⑦ 폰으로 진행 상황 확인

iOS/Android 컴패니언 앱으로 에이전트 상태를 봅니다. 20분짜리 작업을 걸어놓고 자리를 뜰 수 있습니다.

반대로, 아직 안 써도 되는 경우

여기서는 솔직하게 말씀드리겠습니다. 다음에 해당하면 지금 당장은 효용이 적습니다.

git 저장소가 아닌 프로젝트 → 워크트리 개념이 성립하지 않습니다. Orca의 핵심 기능 절반이 무용지물입니다.
AI 구독이 하나뿐이고, 한 번에 한 작업만 하는 경우 → 병렬의 이점이 없습니다. (단, "같은 에이전트 여러 개 동시 실행"도 가능하므로 완전히 무의미하진 않습니다. 다만 사용량 한도를 빨리 씁니다.)
파일 몇 개짜리 작은 스크립트 → 워크트리 만드는 게 더 번거롭습니다.
AI가 쓴 코드를 검토할 능력이 아직 없는 경우 → 병렬로 틀린 코드가 3배 빨리 쌓입니다. 이건 다음 장에서 더 설명합니다.

마지막 항목이 좀 뼈아프죠. 그런데 이게 진짜입니다. 5장에서 한 번 더 짚겠습니다.

4. ⭐ Claude Code·Codex도 병렬이 되는데, Orca는 뭐가 다른가

여기까지 읽으시면서 이런 생각 하신 분 분명 계실 겁니다. "잠깐, 병렬 작업이면 내가 쓰는 Claude Code도 되는데?"

맞습니다. 그래서 이 장을 따로 뺐습니다.

이 장은 2026년 9월 기준으로 조사한 내용입니다. 이 분야는 몇 달 단위로 바뀌니 판단 시점의 공식 문서를 다시 확인하세요.

먼저 결론부터

맞습니다. Claude Code도, Codex도 병렬 작업이 됩니다. 그것도 아주 잘 됩니다.

그러니까 "병렬이 되냐 안 되냐"는 이제 차이점이 아닙니다. 2026년 현재 진짜 질문은 이 두 개로 바뀌었습니다.

① 누가 조율하는가 — 사람인가, AI인가? ② 몇 개 벤더를 섞을 것인가 — 한 회사 것만인가, 여러 회사 것을 섞을 것인가?

4-1. "병렬"에는 층위가 3개 있습니다

이 구분을 못 하면 비교 자체가 성립하지 않습니다. 주니어분들이 가장 많이 헷갈리는 지점이기도 하고요. "병렬"이라는 한 단어가 실제로는 세 가지 다른 걸 가리키고 있거든요.

층위	무엇이 병렬인가	목적	비유
Layer 1<br>세션 내부 병렬	한 대화 안에서 서브에이전트 여러 개	컨텍스트 절약<br>(검색 결과·로그로 본 대화가 더러워지는 걸 방지)	팀장이 부하에게 "자료 찾아서 요약만 갖고 와"
Layer 2<br>세션 병렬	독립된 대화/작업 여러 개	작업 분리<br>(기능 A, B, C를 동시에)	책상을 3개 놓고 3개 프로젝트 진행
Layer 3<br>벤더 병렬	서로 다른 회사의 AI 여러 개	모델 다양성 / 교차 검증	같은 문제를 다른 회사 3팀에 동시 발주

이 층위를 기준으로 각 도구를 놓아보면 그림이 확 선명해집니다.

	Layer 1 (세션 내부)	Layer 2 (세션)	Layer 3 (벤더 혼합)
Claude Code	✅ 매우 강함	✅ 강함	❌ Claude만
Codex	✅ 있음	✅ 강함	❌ Codex만
Orca	(각 에이전트가 알아서)	✅ 강함	✅ 유일

보이시죠. Layer 3이 Orca의 존재 이유입니다. 나머지 두 칸은 이제 다들 합니다.

4-2. Claude Code가 이미 하고 있는 것

이 부분은 좀 불편하지만 정확하게 짚고 가겠습니다. Orca 소개 글에서 "Orca만 된다"고 흔히 언급되는 기능 중 상당수는 Claude Code 데스크톱 앱에도 이미 있습니다.

CLI 쪽 (터미널)

기능	설명
서브에이전트(Subagents)	한 세션 안에서 곁가지 작업을 별도 컨텍스트로 위임하고 요약만 받음
에이전트 뷰 (`claude agents`)	백그라운드 세션들을 한 화면에서 배치·모니터링 (리서치 프리뷰)
에이전트 팀 (Agent teams)	리드 AI가 작업을 쪼개 팀원 AI에게 배분, 공유 작업 목록·상호 메시징 (실험적, 기본 꺼짐)
다이나믹 워크플로(Workflows)	스크립트로 수십 개 서브에이전트를 돌리고 결과를 교차 검증
워크트리(Worktrees)	세션마다 별도 git 체크아웃 부여
세션 간 메시징	내 머신·다른 머신·웹의 다른 Claude 세션끼리 정보 전달
`/batch`	큰 변경 하나를 5~30개 워크트리 격리 서브에이전트로 쪼개서 각각 PR 생성

데스크톱 앱 쪽

기능	설명
사이드바 다중 세션	세션마다 독립된 히스토리·폴더·컨텍스트
세션 전환·나란히 보기	`Ctrl+Tab` 순환, `Cmd/Ctrl+클릭`으로 두 세션 side-by-side
워크트리 옵션	`<프로젝트>/.claude/worktrees/` 에 격리 사본 생성
diff 뷰어 + 줄 단위 코멘트	줄을 클릭해 코멘트 → `Cmd+Enter`로 일괄 전달, "Review code" 버튼
드래그앤드롭 페인	채팅 / diff / 브라우저 / 터미널 / 파일 에디터 / iOS 시뮬레이터 패널 배치
실행 환경 선택	로컬 / 클라우드(앱 꺼도 계속 실행) / SSH / WSL
PR 모니터링	CI 실패 자동 수정, 통과 시 자동 머지
컴퓨터 유즈	화면을 직접 클릭·입력 (Pro/Max)

👉 즉 "워크트리 격리 + 여러 세션 + diff 주석 + 브라우저 패널 + 화면 분할"은 Orca의 독점 기능이 아닙니다.

4-3. Codex가 이미 하고 있는 것

Codex 쪽도 사정이 비슷합니다. 오히려 더 재밌는 건, 자기소개 문구까지 닮았다는 점이에요.

Codex 앱 (macOS / Windows) — OpenAI가 "에이전트를 위한 관제실(command center)"이라고 부릅니다. Orca의 자기소개와 표현까지 거의 같습니다.

프로젝트별로 정리된 스레드에서 에이전트가 각각 실행, 컨텍스트 잃지 않고 전환
워크트리 내장 — "여러 에이전트가 같은 저장소에서 충돌 없이 작업, 각자 격리된 사본에서"
스레드에서 diff 검토 + 코멘트, 에디터로 열어 수동 수정
자동화(Automations) — 정해진 스케줄로 백그라운드 작업
스킬(Skills), 시스템 레벨 샌드박싱

Codex 클라우드

격리된 클라우드 환경에서 여러 작업을 병렬 실행 (내 머신 자원 안 씀)
저장소별로 의존성·도구·환경변수·셋업 스텝 구성
끝나면 요약·diff 확인 → 후속 요청하거나 PR 생성 (GitHub / GitLab 연동)

👉 Codex도 워크트리 격리 병렬을 정식 지원합니다.

4-4. 그래서 Orca의 진짜 차별점은 3가지입니다

겹치는 걸 다 걷어냈습니다. 이제 남는 것만 적겠습니다. 세 개예요.

① 벤더 중립 — 이게 결정적입니다

도구	돌릴 수 있는 에이전트
Claude Code 앱	Claude만
Codex 앱	Codex만
Orca	Claude Code + Codex + Cursor + Gemini + Grok + Copilot CLI + … 40종 이상을 한 화면에서

3장에서 소개한 "에이전트 경주"(같은 프롬프트를 서로 다른 회사 AI 3개에 던지고 비교) 기억하시죠. 그건 구조적으로 Orca에서만 가능합니다. Claude Code 앱으로는 Claude 3개를 돌릴 수 있을 뿐, Codex의 답과 나란히 놓고 비교할 수가 없습니다.

그리고 여기에 한 겹이 더 있습니다. "에이전트마다 실수하는 지점이 다르다"는 Orca의 논리는 서로 다른 회사의 모델일 때 가장 강하게 성립합니다. 같은 모델 3개는 대체로 같은 실수를 하거든요. 같은 교재로 공부한 학생 셋에게 같은 문제를 주면, 틀리는 문제도 비슷하게 틀리는 것과 같은 이치입니다.

② 조율 주체가 "사람"

	누가 작업을 쪼개고 배분하나
Claude Code (agent teams / workflows / `/batch`)	AI가 계획하고 배분하고 감독
Orca	내가 작업을 만들고 에이전트를 붙이고 배치

오해하지 마실 게, 어느 쪽이 우월한 게 아니라 트레이드오프입니다.

AI 조율 = 손이 덜 감 / 대신 무슨 일이 왜 일어났는지 파악이 어려움
사람 조율 = 손이 더 감 / 대신 모든 작업의 출처와 이유를 내가 앎

📌 주니어에게 권하는 순서: 사람 조율(Orca 방식)로 감을 먼저 잡으세요. AI가 AI를 조율하는 구조는, 잘못됐을 때 어디서 틀어졌는지 추적할 실력이 있어야 이득입니다.

③ 내 하드웨어 · 내 인프라 · MIT 오픈소스

마지막 하나는 기능이라기보다 "코드가 어디에 있느냐"의 문제입니다.

Orca는 대행 클라우드가 없습니다. 기본은 내 데스크톱, 확장해도 내가 관리하는 SSH 서버입니다.
Claude Code 클라우드 / Codex 클라우드는 벤더 인프라에서 돕니다. (앱을 꺼도 계속 도는 장점이 있지만, 코드가 벤더 클라우드로 갑니다.)
보안 정책상 소스가 외부 클라우드로 못 나가는 조직에서는 이 차이가 결정적입니다.
MIT 라이선스 — 코드를 읽을 수 있고, 포크할 수 있고, 회사 내부 요구에 맞게 고칠 수 있습니다.

부차적 차별점: Jira 연동, 이미지 diff 3종 비교(나란히·스와이프·오버레이), 워크트리 중심 사이드바 UX, 계정 핫스왑

4-5. 반대로 Orca가 밀리는 부분 (솔직하게)

도구를 고르려면 단점도 알아야 합니다. 장점만 보고 고른 도구는 대체로 두 달 뒤에 버려지더라고요.

항목	어디가 더 나은가	이유
벤더 네이티브 기능의 깊이	Claude Code 앱 / Codex 앱	권한 모드 5종, 컴퓨터 유즈, PR CI 자동 수정·자동 머지, iOS 시뮬레이터 등은 만든 회사가 더 깊게 붙임
AI가 알아서 작업 분할·조율	Claude Code	agent teams, dynamic workflows, `/batch` — Orca엔 대응물이 없음
노트북을 꺼도 계속 실행	Claude Code 클라우드 / Codex 클라우드	Orca는 내 머신이나 내 SSH 서버가 켜져 있어야 함
안정성·학습 곡선	벤더 공식 앱	Orca는 매일 배포되는 신생 오픈소스. 화면이 자주 바뀜
에이전트 1개만 쓰는 경우	해당 벤더 공식 앱	Orca를 얹을 이유가 거의 없음

4-6. 그래서 나는 뭘 써야 하나 (의사결정 표)

정보를 다 드렸으니 이제 고르실 차례입니다. 본인 상황에 해당하는 줄만 찾아보세요.

내 상황	추천
AI 구독이 하나뿐이다	그 벤더의 공식 앱을 쓰세요. Orca를 얹을 이유가 약합니다
구독이 2개 이상이고, 답을 비교하고 싶다	Orca. 이게 정확히 Orca의 자리입니다
회사 정책상 코드가 외부 클라우드로 못 나간다	Orca (로컬 + 자체 SSH 서버)
AI가 알아서 작업을 쪼개주길 원한다	Claude Code (agent teams / workflows / `/batch`)
노트북 꺼도 작업이 돌아야 한다	Claude Code 클라우드 또는 Codex 클라우드
툴을 직접 고쳐 쓰고 싶다 / 사내 배포하고 싶다	Orca (MIT 오픈소스)
아직 AI 코드 리뷰가 익숙하지 않다	무엇이든 1개 세션 + 워크트리 1개부터. 도구 선택은 나중 문제

셋을 같이 써도 됩니다. 실제로 많이 쓰는 조합: 일상 작업은 벤더 공식 앱 → 어렵거나 중요한 작업만 Orca로 가져와 여러 벤더에 경주시키기.

4-7. 한 줄 정리

긴 장이었으니 한 줄로 묶고 넘어가겠습니다.

"병렬이 되냐"는 이제 아무도 지지 않는 싸움입니다. Orca가 답하는 질문은 "여러 회사의 AI를, 내 통제 아래, 내 인프라에서, 한 화면에서 돌릴 수 있는가" 입니다. 이 질문이 나에게 의미가 없다면, 쓰던 공식 앱을 계속 쓰는 게 맞습니다.

5. 누가 쓰는 프로그램인가

차별점을 봤으니, 그 차별점이 실제로 아쉬운 사람이 누구인지도 보겠습니다.

주 사용자층

사용자	왜 쓰는가
AI 에이전트를 이미 매일 쓰는 개발자	대기 시간 제거가 곧 생산성
여러 AI 구독을 가진 개발자	Claude + Codex + Cursor를 한 화면에서 비교
1인 개발자 / 프리랜서	혼자서 여러 갈래 작업을 병렬로 진행
팀 리드 / 시니어	AI가 만든 변경을 리뷰·주석·머지하는 관문 역할
원격 서버 활용 개발자	SSH 워크트리로 무거운 작업을 서버에 위임

공통점이 보이시나요? 공식 문서도 대상 독자를 "AI로 코딩을 대체하려는 사람이 아니라, 증폭하려는 숙련 개발자" 로 못 박아 두었습니다.

주니어 개발자에게 드리는 조언

그러면 주니어는 쓰면 안 되느냐. 그건 아닙니다. 다만 기대하는 지점을 정확히 잡으셔야 합니다.

Orca는 "코드를 만드는 속도"를 높이는 도구가 아니라 "코드를 검수·출고하는 처리량"을 높이는 도구입니다. 이 문장이 이 장의 핵심입니다.

여기서 냉정한 산수가 하나 나옵니다. 검수 능력이 1이면, 병렬 3개를 돌려도 결과물의 품질은 1을 못 넘습니다. 오히려 잘못된 코드가 3배 속도로 쌓입니다. 액셀을 밟는다고 목적지가 바뀌지는 않는 거죠. 방향은 여전히 운전자가 잡습니다.

그래서 순서를 이렇게 잡으시길 권합니다.

처음엔 워크트리 1개 + 에이전트 1개로 시작하세요. 그 상태만 해도 "diff 뷰어로 AI 코드 리뷰하는 습관"이라는 큰 소득이 있습니다.
익숙해지면 2개, 그다음 3개로 늘리세요.

이 문서의 실습도 딱 그 순서(1개 → 3개)로 짜여 있습니다. 자, 이제 손을 움직여 볼까요?

6. 설치 전 준비물 체크리스트

Orca를 깔기 전에 이게 준비돼 있어야 합니다. 여기서 뭘 빠뜨리면 설치 후에 "에이전트가 안 뜬다"고 한참 헤매게 되거든요. 5분만 투자하고 넘어가시죠.

☑ 체크리스트

#	준비물	확인 방법	없으면
1	git	터미널에 `git --version`	git 공식 사이트에서 설치
2	git 저장소인 프로젝트	프로젝트 폴더에서 `git status`	`git init` 하거나 GitHub에서 clone
3	Node.js	`node --version`	대부분의 에이전트 CLI가 npm으로 설치됨
4	에이전트 CLI 최소 1개	아래 참고	아래 참고
5	해당 AI 구독/계정	아래 참고	Orca는 AI를 제공하지 않습니다

에이전트 CLI 설치 + 로그인 (Claude Code 기준)

4번과 5번이 한 세트라서 따로 떼어 설명하겠습니다.

# 1) 설치
npm i -g @anthropic-ai/claude-code

# 2) 아무 터미널에서나 한 번 실행해서 로그인
claude

왜 미리 로그인해야 하나? 이유가 있습니다.

로그인하면 홈 디렉터리에 ~/.claude 설정이 생깁니다. Orca는 이 파일을 자동으로 읽어 갑니다. 그래서 Orca 안에서 따로 로그인할 필요가 없는 거고요. 반대로 미리 로그인을 안 해두면, Orca에서 에이전트를 골라도 인증 오류가 납니다.

Codex, Cursor CLI 등 다른 에이전트도 원리는 똑같습니다 — "밖에서 한 번 로그인 → Orca가 알아서 인식".

💡 팁: 나중에 문제가 생겼을 때 원인 구분하는 법 Orca 터미널에서 그 CLI를 직접 쳐 보세요. 거기서도 안 되면 Orca 문제가 아니라 설치/인증 문제입니다.

이 팁, 12장에서도 다시 나옵니다. 그만큼 자주 쓰입니다.

7. 설치하기

준비가 끝났으면 이제 설치입니다. 다운로드는 여기서 받으시면 됩니다. https://www.onorca.dev/download (또는 GitHub Releases)

macOS

맥은 두 가지 길이 있습니다.

방법 A — 직접 다운로드

Apple Silicon(M1~) 용 / Intel 용 중 맞는 .dmg를 받습니다
.dmg를 열고 Orca를 Applications 폴더로 드래그
실행

앱은 서명·공증(notarized)이 되어 있어서 "확인되지 않은 개발자" 경고가 뜨지 않습니다.

방법 B — Homebrew (권장, 업데이트 편함)

brew install --cask stablyai/orca/orca

Orca는 업데이트가 잦은 도구라, 가능하면 B를 쓰시는 편이 나중이 편합니다.

Windows

.exe 설치 파일을 받습니다
실행해서 설치
기본 셸은 PowerShell을 권장합니다 (설정에서 바꿀 수 있습니다)

Linux

.AppImage, .deb, .rpm 중 선택합니다.

# AppImage 예시
chmod +x Orca-*.AppImage
./Orca-*.AppImage

# Arch Linux (AUR)
yay -S stably-orca-bin

리눅스 쓰시는 분들은 두 가지만 미리 알고 계세요.

⚠️ Linux 주의점 2가지

AppImage는 자체 업데이트가 되지만, 패키지 매니저로 깐 버전은 수동 업데이트해야 합니다.

Orca의 CLI 명령어 이름은 orca가 아니라 orca-ide 입니다. (GNOME 화면 낭독기 orca와 이름이 겹쳐서 피한 것)

두 번째 항목, 나중에 "명령어가 왜 안 먹지?" 하고 30분 날리기 딱 좋은 함정입니다.

업데이트 채널

기본은 안정(stable) 채널입니다. 최신 기능을 빨리 보고 싶으면 "업데이트 확인" 메뉴를 누를 때 Shift + 클릭 하면 RC(릴리스 후보) 빌드를 받을 수 있습니다. 처음이라면 안정 채널 그대로 두세요.

8. 첫 실행 셋팅

설치가 끝나고 Orca를 처음 켜면, 순서대로 몇 가지를 물어봅니다. 하나씩 짚어드릴게요.

① 홈 디렉터리 접근 권한 요청

프로젝트 폴더를 읽고 워크트리를 만들려면 필요합니다. 허용합니다.

② 기존 설정 가져오기(import)

~/.claude, ~/.codex 같은 파일이 있으면 가져올지 물어봅니다. 가져오세요. 6장에서 미리 로그인해 둔 이유가 바로 이 화면을 위해서였습니다. 이걸로 에이전트 인증이 끝납니다.

③ 에이전트 권한 모드 — ⚠️ 여기가 제일 중요합니다

자, 여기서 잠깐 멈추겠습니다. 이 설정 하나가 나중에 사고를 가르거든요.

Orca는 기본적으로 새 에이전트를 띄울 때 권한 확인 생략 플래그를 자동으로 넣습니다. Claude Code라면 --dangerously-skip-permissions가 붙습니다.

모드	동작	성격
Yolo (기본값)	에이전트가 묻지 않고 명령 실행	빠름 / 위험
Manual	매번 사람에게 확인	느림 / 안전

왜 기본이 Yolo인가? Orca의 설계 철학이 "워크트리는 일회용(disposable)"이기 때문입니다. 망가지면 워크트리째 지우면 되니까 자유롭게 굴린다는 논리죠.

논리 자체는 이해가 갑니다. 그런데 그건 "지워도 되는 범위 안에서만 일이 벌어진다"는 전제가 성립할 때 이야기입니다.

처음이라면 어떻게 할까?

👉 설정(Settings) → Agents → Agent Permissions에서 Manual로 바꾸고 시작하시길 권합니다. 며칠 써 보면서 "에이전트가 뭘 실행하는지" 감을 잡은 다음에 Yolo로 바꾸세요. 권한 생략은 편리함이 아니라 위험을 감수하는 선택이고, 그 위험을 이해한 뒤에 감수해야 합니다. (개인 정보나 운영 서버 접근 권한이 있는 계정으로 작업 중이라면 특히요.)

④ 기본 에이전트 지정

자주 쓰는 에이전트를 기본값으로 지정해 두면, 워크트리를 만들 때마다 자동으로 선택돼 있습니다. 작은 설정인데 반복 클릭을 꽤 줄여줍니다.

9. 실습 1 — 첫 작업 끝까지 해보기

여기서부터는 실제로 손을 움직이는 부분입니다. 읽기만 하면 안 남습니다. 연습용 저장소를 하나 준비하세요. 중요한 프로젝트로 첫 실습하지 마시고요.

Step 1. 저장소 추가하기

왼쪽 사이드바의 Add Repo 버튼 클릭
로컬에 있는 프로젝트 폴더 선택
Orca가 기본 브랜치를 자동으로 감지합니다 (보통 main 또는 master)

✅ 확인: 사이드바에 저장소 이름이 나타났나요?

Step 2. 워크트리(작업) 만들기

2장에서 말씀드린 "전용 책상"을 실제로 차리는 단계입니다.

저장소 이름 옆의 + 아이콘 클릭
작업 이름을 입력합니다 (예: fix-login-bug)
- 비워 두면 자동으로 이름이 생성됩니다
- 이 이름이 브랜치 이름 + 폴더 이름이 됩니다. 나중에 알아보기 쉽게 지으세요.
어디서부터 분기할지 고릅니다 — 기본 브랜치 / 다른 로컬 브랜치 / 특정 커밋(SHA) / 원격 브랜치
- 처음이면 기본 브랜치 그대로 두세요
확인을 누르면 창이 바로 닫힙니다

여기서 "어? 벌써 끝났나?" 싶으실 텐데, 맞습니다.

💡 창이 바로 닫히는 건 정상입니다. git fetch와 git worktree add가 백그라운드에서 돌아가고, 사이드바에 진행 표시가 뜹니다. 그동안 다른 일을 해도 됩니다.

✅ 확인: 사이드바에 fix-login-bug 항목이 생겼나요?

Step 3. 에이전트 실행하기

책상을 차렸으니 이제 작업자를 앉힐 차례입니다.

새로 만든 워크트리를 클릭하면 터미널이 열립니다
터미널 위쪽의 에이전트 콤보박스(드롭다운) 를 엽니다
Claude Code를 선택합니다 (또는 본인이 준비한 에이전트)
Orca가 알아서:
- 해당 CLI를 실행하고
- 인증 정보를 넘겨주고
- 작업 디렉터리를 이 워크트리로 맞춰 줍니다

마지막 항목이 은근히 중요합니다. cd를 칠 일이 없어지거든요.

✅ 확인: 터미널에 에이전트 프롬프트가 떴나요? ❌ 안 뜬다면 → 12장 트러블슈팅으로.

Step 4. 일 시키기

평소 쓰던 그대로 프롬프트를 씁니다. Orca가 프롬프트 문법을 바꾸지는 않습니다. 새로 배울 게 없다는 뜻이에요.

로그인 폼에서 이메일 형식 검증이 빠져 있어. 검증 로직을 추가하고,
검증 실패 시 에러 메시지를 폼 아래에 보여줘. 관련 테스트도 추가해줘.

💡 파일이나 이미지를 드래그해서 프롬프트에 바로 떨어뜨릴 수 있습니다. 스크린샷을 던져 넣는 게 설명하는 것보다 빠릅니다.

Step 5. 결과 검토하기 (가장 중요한 단계)

에이전트가 끝났다고 알려옵니다. 여기서 바로 커밋하지 마세요. 이 장 전체에서 딱 하나만 가져가신다면 이 단계입니다. diff를 먼저 봅니다.

해당 워크트리에서 diff 뷰어를 엽니다
- 워크트리가 시작 시점 대비 바뀐 모든 것을 보여줍니다 (스테이징된 것 + 안 된 것 + 새 파일 전부)
diff 안에서 쓸 수 있는 키:

키	동작
`j` / `k`	파일 간 이동
`n` / `p`	변경 덩어리(헝크) 간 이동
`s`	이 헝크를 스테이징
`c`	주석(코멘트) 달기

마음에 안 드는 부분에 c로 주석을 답니다. 그 피드백이 에이전트에게 전달되어 수정이 이어집니다. → 프롬프트를 처음부터 다시 쓰지 않아도 됩니다.

3번이 습관이 되면 리뷰 속도가 확 달라집니다. 코드 옆에 메모 남기듯 적으면 되니까요.

💡 diff가 이상하게 보이면 툴바의 새로고침 아이콘을 누르세요. Orca 밖에서 git 명령을 실행했을 때 동기화가 어긋날 수 있습니다. 💡 긴 줄이 오른쪽으로 잘려 보이면 액션 메뉴에서 word wrap을 켜세요 (기본 꺼짐).

Step 6. 커밋하고 푸시하기

검토가 끝났으면 Orca 안에서 바로 커밋 → 푸시 → (필요하면) PR 생성까지 합니다. 터미널로 나갈 필요 없습니다.

Step 7. 워크트리 정리하기

작업이 끝났으면 워크트리를 삭제합니다. 폴더와 브랜치가 함께 정리되고, 삭제 전에 확인을 묻습니다.

정리를 미루면 사이드바가 금방 지저분해지니 끝난 작업은 바로 치우는 습관을 들이세요. 다만 한 가지 예외가 있습니다.

⚠️ 아직 머지되지 않은 커밋이 있으면 git이 삭제를 거부합니다. 이때 Orca는 그 브랜치를 지우지 않고 보존한 뒤, 검토해 보라고 안내합니다. 강제 삭제하기 전에 반드시 내용을 확인하세요.

🎯 실습 1 요약

Add Repo → + 로 워크트리 생성 → 에이전트 선택 → 프롬프트
→ diff 검토 & 주석 → 커밋/푸시 → 워크트리 삭제

믿기 어려우시겠지만, 이 7단계가 Orca 사용의 전부입니다. 앞으로 보게 될 나머지 기능은 전부 이 사이클을 편하게 만드는 장치들이에요.

10. 실습 2 — 에이전트 3개 경주시키기

실습 1이 손에 익었다면, 이제 Orca를 쓰는 진짜 이유를 써 볼 차례입니다. 4장에서 "Layer 3"이라고 불렀던 그것이죠.

목표

같은 작업을 서로 다른 에이전트 3개에게 동시에 시키고, 가장 좋은 결과를 채택합니다.

순서

1) 워크트리 3개를 같은 지점에서 만듭니다

이름을 구분되게 짓습니다:

fix-bug
fix-bug-2
fix-bug-3

2) 각각 다른 에이전트를 붙입니다

워크트리	에이전트
`fix-bug`	Claude Code
`fix-bug-2`	Codex
`fix-bug-3`	Cursor CLI

구독이 하나뿐이라면? 같은 에이전트를 3개 띄워도 됩니다. 모델이나 프롬프트 방식을 다르게 해서 비교하세요. 다만 사용량 한도를 3배로 씁니다.

3) 셋 다에게 똑같은 프롬프트를 보냅니다

한 글자도 바꾸지 마세요. 비교의 공정성이 깨집니다. 실험에서 변수를 하나만 두는 것과 같은 원리입니다.

4) 화면을 나눠서 동시에 지켜봅니다

워크트리 탭을 오른쪽 가장자리(좌우 분할) 또는 아래쪽 가장자리(상하 분할)로 드래그합니다. 3개가 동시에 일하는 게 한 화면에 보입니다. 이 화면 한 번 보시면 왜 이 도구를 "관제실"이라고 부르는지 바로 납득이 되실 거예요.

5) diff 3개를 비교합니다

여기가 이 실습의 하이라이트입니다. 읽는 요령을 표로 드릴게요.

상황	해석
3개가 같은 결론	신뢰도 높음 → 채택
3개가 다 다름	이 문제는 어렵다는 신호 → 사람이 판단해야 할 지점
1개만 다름	그 하나가 뭘 봤는지 확인할 가치 있음

6) 제일 좋은 것만 커밋하고, 나머지 워크트리는 삭제합니다

왜 이게 이득인가

마지막으로 손익 계산을 해보겠습니다. 공식 문서의 논리 그대로입니다.

에이전트마다 실수하는 지점이 다르다. 병렬 실행은 순차 재시도보다 싸고, 의견 불일치 자체가 신호가 된다.

숫자로 보면 더 명확합니다. 순차적으로 하면 "실패 → 재시도 → 실패 → 재시도"로 시간이 3배입니다. 병렬로 하면 시간은 1배, 토큰만 3배입니다. 그리고 대부분의 상황에서, 토큰보다 시간이 더 비쌉니다.

11. 알아두면 좋은 단축키

여기부터는 참고용입니다. 외우려 하지 마시고, 손이 자주 가는 것부터 하나씩 주워 담으세요.

탭/화면 이동

동작	macOS	Windows / Linux
다음 / 이전 탭 (전체)	`Cmd+Shift+]` / `Cmd+Shift+[`	`Ctrl+Shift+]` / `Ctrl+Shift+[`
다음 / 이전 탭 (같은 종류끼리)	`Cmd+Option+]` / `Cmd+Option+[`	`Ctrl+Alt+]` / `Ctrl+Alt+[`
에디터 탭 전부 닫기	`Cmd+Option+W`	`Ctrl+Alt+W`

diff 뷰어 안에서

키	동작
`j` / `k`	파일 이동
`n` / `p`	헝크 이동
`s`	헝크 스테이징
`c`	주석 달기
`F7` / `Shift+F7`	에디터에서 변경 지점 이동

화면 분할 요령

탭을 오른쪽 가장자리로 드래그 → 좌우 분할
탭을 아래쪽 가장자리로 드래그 → 상하 분할
터미널 탭은 메뉴에서 Split terminal right / Split terminal down 도 가능
분할 경계선은 창 크기를 바꿔도 고정됩니다 (배치가 흐트러지지 않음)

마지막 항목, 노트북과 외부 모니터를 오가며 쓰는 분들은 체감이 큽니다.

12. 자주 막히는 곳

새 도구를 쓰면 반드시 어딘가에서 막힙니다. 미리 알고 막히는 것과 모르고 막히는 건 완전히 다르니, 자주 나오는 증상들을 모아뒀습니다.

증상	원인	해결
에이전트가 안 뜬다	CLI 미설치 또는 미로그인	Orca 터미널에서 그 CLI를 직접 실행해 보세요. 거기서도 실패하면 Orca 문제가 아니라 설치/인증 문제입니다. `설정 → Agents`에서 CLI 경로를 확인하고, Restart를 눌러 보세요
워크트리 생성 실패	① 참조를 못 찾음<br>② 같은 브랜치의 워크트리가 이미 존재	① `git fetch origin` 실행<br>② 기존 워크트리를 지우거나 다른 브랜치 선택
diff가 최신이 아니다	Orca 밖에서 git 명령을 실행함	diff 툴바의 새로고침 아이콘 클릭
긴 줄이 잘려 보인다	word wrap 꺼짐(기본값)	액션 메뉴에서 word wrap 켜기
`orca` 명령어가 안 먹는다	CLI 미등록 또는 PATH 문제	`설정 → General → Orca CLI`에서 등록. macOS는 `~/.local/bin`에 설치되므로 그 경로가 PATH에 있어야 합니다. Linux는 명령어 이름이 `orca-ide`
SSH 터미널이 안 붙는다	원격에 Node.js나 빌드 도구 없음	원격에 Node.js 설치. Linux면 `make`, `g++`/`clang++`, `python3` 설치 후 재연결
`browser_no_tab` 오류	그 워크트리에 브라우저 탭이 없음	브라우저 패널에서 탭을 열거나 `orca tab create --url` 실행
GitHub 연동 오류	인증 만료 또는 rate limit	`gh auth status`로 인증 확인, API 호출 한도 확인

첫 줄의 "직접 실행해 본다"는 방법은 사실 모든 줄에 통하는 만능 도구입니다. 문제를 Orca 쪽과 CLI 쪽으로 갈라주거든요. 디버깅은 범위를 좁히는 게 반이니까요.

13. 다음 단계

실습 1·2가 익숙해졌다면 이제 곁가지 기능을 열어볼 차례입니다. 다만 한꺼번에 다 건드리지 마세요. 위에서부터 하나씩, 며칠 간격으로 여는 걸 권합니다.

순서	기능	뭘 얻나
1	디자인 모드	UI 버그를 클릭으로 지정 → HTML/CSS/스크린샷 자동 첨부
2	GitHub / Linear / Jira 연동	PR·이슈·보드를 앱 안에서 처리
3	세션 히스토리 & 하이버네이션	과거 대화 복원, 안 쓰는 에이전트 재우기
4	사용량 추적	상태바에서 남은 사용량·한도 근접 확인
5	Orca CLI	명령줄로 워크트리·탭 제어
6	SSH 워크트리 / 원격 서버	무거운 작업을 서버로 위임
7	자동화 / 예약 작업	정해진 시각에 에이전트 실행
8	모바일 컴패니언 앱	자리를 떠도 진행 상황 확인

📚 공식 문서 전체: https://www.onorca.dev/docs

14. 용어 사전

읽다가 막히는 단어가 나오면 여기로 돌아오세요.

용어	뜻
ADE (Agent Development Environment)	에이전트 개발 환경. IDE가 "사람 1명"을 위한 도구라면, ADE는 "여러 AI 에이전트"를 위한 도구
워크트리(Worktree)	같은 git 저장소의 독립된 작업 폴더. 작업마다 하나씩. Orca의 기본 단위
에이전트(Agent)	터미널에서 돌아가는 AI 코딩 도구. Claude Code, Codex, Cursor CLI 등
탭(Tab)	터미널·에디터·브라우저·diff 각각 하나
페인(Pane)	화면을 실제로 나눈 영역
스플릿(Split)	화면 분할 동작
diff	변경 전후 비교 화면
헝크(Hunk)	diff에서 연속된 변경 덩어리 하나
스테이징(Staging)	커밋할 변경을 골라 담는 것 (`git add`)
Yolo 모드	에이전트가 확인 없이 명령을 실행하는 모드 (Orca 기본값)
핫스왑(Hot-swap)	세션을 끊지 않고 AI 계정을 바꾸는 기능
하이버네이션(Hibernation)	안 쓰는 에이전트를 재워서 자원 절약
컴패니언 앱	진행 상황 확인용 모바일 앱
서브에이전트(Subagent)	한 세션 안에서 곁가지 작업을 맡아 요약만 돌려주는 하위 AI. 목적은 컨텍스트 절약 (Claude Code 기능)
에이전트 팀(Agent teams)	리드 AI가 작업을 쪼개 팀원 AI들에게 배분·감독하는 방식. AI가 AI를 조율 (Claude Code 실험 기능)
벤더 중립(Vendor-neutral)	특정 회사 제품에 묶이지 않는 성질. Orca의 핵심 차별점
샌드박싱(Sandboxing)	에이전트가 건드릴 수 있는 범위를 시스템 차원에서 가두는 것

부록: 한 장 요약 (치트시트)

마지막으로, 나중에 이 글을 다시 뒤지지 않아도 되도록 한 장으로 압축해 드리겠습니다. 이것만 캡처해두셔도 됩니다.

■ Orca는?
   여러 AI 코딩 에이전트를 병렬로 돌리는 데스크톱 작업 환경 (무료·오픈소스)
   AI 모델이 아님 → 내 구독과 내 CLI를 그대로 씀

■ Claude Code / Codex와의 차이 (한 줄)
   병렬은 셋 다 됨. Orca만 되는 것은 딱 3가지 →
   ① 서로 다른 회사의 에이전트를 섞어서 한 화면 (40종+)
   ② 조율 주체가 AI가 아니라 사람
   ③ 벤더 클라우드 없이 내 머신·내 SSH 서버 + MIT 오픈소스
   → 구독이 1개뿐이면 그 벤더 공식 앱이 낫습니다

■ 기본 단위
   워크트리 1개 = 작업 1개 = 전용 폴더 + 전용 브랜치 + 전용 터미널 + 전용 브라우저

■ 작업 사이클
   생성 → 작업 → 검토 → 출고 → 삭제

■ 시작 전 준비
   git / Node.js / git 저장소 / 에이전트 CLI 설치 + 밖에서 미리 로그인

■ 첫 7단계
   ① Add Repo
   ② + 눌러 워크트리 생성 (작업 이름 짓기)
   ③ 드롭다운에서 에이전트 선택
   ④ 프롬프트 입력
   ⑤ diff 열어 검토 (j/k 파일, n/p 헝크, s 스테이징, c 주석)
   ⑥ 커밋 → 푸시
   ⑦ 워크트리 삭제

■ 초보자 안전 설정
   설정 → Agents → Agent Permissions → Manual 로 시작
   (기본 Yolo는 확인 없이 명령을 실행함)

■ 문제 생기면
   Orca 터미널에서 에이전트 CLI를 직접 실행 → 거기서도 실패하면 Orca 문제가 아님

여기까지 오셨으면 이제 남은 건 연습용 저장소 하나 여는 일뿐입니다. 워크트리 1개, 에이전트 1개부터 시작해보세요.

출처

4장(비교) 근거 자료

⚠️ Orca는 기능이 매우 자주 업데이트되는 프로젝트입니다. 메뉴 이름이나 화면 구성이 이 문서와 다르면 공식 문서를 우선하세요.

목차