- 개발자와 AI 실무자는 이전 세션을 검토하고, 팀의 이력을 검색하며, 코딩 에이전트를 활용하는 방식을 개선할 수 있습니다.
- 엔지니어링 리더는 팀과 리포지토리 전반에서 AI 코딩 도입 현황, 비용, 결과를 추적할 수 있습니다.
퀵스타트
1. HiveMind 데몬 설치
- 설치 스크립트 (macOS 또는 Linux)
- uv (macOS 또는 Linux)
HiveMind 설치 스크립트를 다운로드하고 실행하세요.
- macOS에서 설치 스크립트를 사용하려면 Apple Silicon이 필요합니다. Intel Mac에서는 대신
uv를 사용하세요. - Homebrew가 설치된 Apple Silicon Mac에서는 스크립트가
wandb-hivemindHomebrew cask를 설치합니다. 그 외 환경에서는 서명된 바이너리를~/.local/bin에 다운로드합니다. - 관리자 권한(
sudo)은 필요하지 않습니다. hivemind start는 서비스 약관 및 로그인을 안내한 다음 백그라운드 서비스(macOS에서는 launchd, Linux에서는 systemd)를 등록하므로, 데몬이 계속 실행되고 로그인 시 자동으로 시작됩니다.- 별도의 조치 없이 데몬이 자체적으로 업그레이드됩니다.
2. HiveMind 대시보드에 액세스하세요
- 세션을 에이전트별로 보기: 하나의 데몬이 모든 지원되는 에이전트의 세션을 캡처하므로 에이전트별 설정 없이 세션을 볼 수 있습니다. 에이전트가 하위 프로세스로 시작한 세션은 상위 세션과 연결되므로, 팬아웃이 서로 무관한 세션이 아니라 트리 형태로 표시됩니다.
- 세션 정리 및 필터링: 세션에 키-값 레이블과 태그를 첨부한 다음, Sessions 페이지를 원하는 대상으로 좁힐 수 있습니다. 모든 세션에서
hivemind.*레이블 집합이 자동으로 생성되므로, 누군가 수동으로 태그를 지정하기 전에도 필터링이 유용합니다. 현재 진행 중인 세션에 태그를 지정하려면hivemind tag를 실행하세요. 세션 인사이트 사이드바의 Labels card에서 태그를 편집할 수도 있습니다. 코딩 에이전트가 자체 세션에 태그를 지정하도록 하려면hivemind-tag스킬을 설치하세요. 자세한 내용은 HiveMind 문서의 Labels and tags를 참조하세요. - 비용 및 사용 추적: 시간에 따른 예상 비용, 모델 및 팀별 비용, 토큰 사용량, 병합된 pull request당 비용을 확인할 수 있습니다. 비용 수치는 공개된 모델 가격과 세션 토큰 수를 기반으로 한 추정치이며, AI 벤더가 실제로 청구한 금액은 아닙니다. 명령줄에서 자체 토큰 사용량과 비용을 보고하려면
hivemind usage를 실행하세요. - 결과 측정: 에이전트 활동을 pull request, 병합률, 그리고 에이전트가 작성한 코드가 얼마나 유지되는지와 연결할 수 있습니다.
- 스킬 및 슬래시 명령 추적: 정렬 및 페이지 매김이 가능한 테이블에서 팀이 무엇을 호출하는지와 각 항목이 얼마나 널리 사용되는지를 범주 배지 및 다중 선택 범주 필터와 함께 확인할 수 있습니다. 정의를 미리 본 다음 복사하거나 다운로드할 수 있습니다.
- 과거 작업 재사용: Claude Code, Codex 또는 Cursor에서
@hivemind를 사용해 팀의 세션 이력을 검색하고, 관련 컨텍스트를 현재 세션으로 가져올 수 있습니다. - 이력에서 학습: Claude Code 또는 Cursor 같은 로컬 도구에서 기존 세션을 임포트하여 이전 AI 사용에서 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.
지원되는 에이전트
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- Gemini CLI
- GitHub Copilot CLI
- OpenCode
- Pi
HiveMind와 Weave
- Weave는 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션이 무엇을 하는지 관찰하며, LLM 및 에이전트 트레이스, 평가, 품질을 추적합니다.
- HiveMind는 팀이 AI 코딩 에이전트로 소프트웨어를 구축하는 방식을 관찰하며, 세션, 비용, 생산성을 추적합니다.