remote-coder 0.4.1

Telegram-based remote AI coding automation server

Remote AI Coder

텔레그램 메시지를 통해 로컬 개발 머신에서 AI 코딩 작업을 실행하고 Git 브랜치/커밋 결과를 알림으로 받는 MVP 프로젝트입니다.

[!WARNING] 이 프로젝트는 Telegram 메시지를 통해 로컬 머신의 AI CLI와 Git 작업을 실행합니다. 공개 인터넷에 서버나 관리 UI를 직접 노출하지 말고, 반드시 Telegram allowlist와(선택) webhook secret을 설정한 뒤 개인·신뢰 환경에서만 사용하세요.

멀티봇 모델 (요약)

• 등록 프로젝트마다 별도 Telegram 봇을 둡니다. 채팅에서 대상 저장소를 바꾸는 /project 명령은 없습니다.
• Webhook 주소는 봇마다 다릅니다: POST /telegram/webhook/{SHA256(봇토큰)의 16진 문자열 앞 16자리} (토큰 자체는 URL에 넣지 않음).
• 봇 토큰·허용 Chat/User ID·(선택) webhook secret은 프로젝트 레지스트리(projects.json 등)에 저장됩니다. 토큰은 평문이므로 파일 권한과 백업 정책을 엄격히 하세요.
• 상세 절차는 docs/multi-bot-setup.md를 참고하세요.
• 프로젝트를 비활성화하거나 삭제하면 서버는 해당 토큰 해시 prefix로 들어오는 업데이트를 더 이상 라우팅하지 않습니다. Telegram에 예전 URL이 남아 있어도 이 앱에서는 처리되지 않습니다. 봇 쪽 webhook을 비우거나 새 URL로 맞추려면 Bot API deleteWebhook 또는 scripts/set_webhook.py를 레지스트리에 맞게 다시 실행하세요.

공개/보안 안내

• TELEGRAM_BOT_TOKEN(시드용 선택), 레지스트리의 bot_token, Chat/User ID, webhook secret, AI API key, 개인 경로는 코드나 문서에 커밋하지 마세요.
• .env, .remote-coder/(특히 projects.json), worktree, 로그, SQLite 대화 기억 파일은 로컬 전용 데이터입니다. 이 저장소의 .gitignore는 기본적으로 이 파일들을 제외합니다.
• 관리 UI(/, /projects, /advanced, /logs, /database)는 localhost 전용으로 설계되어 있습니다. reverse proxy, ngrok, 포트포워딩 등으로 외부에 공개하지 마세요.
• Claude --dangerously-skip-permissions, Gemini --approval-mode yolo, Codex danger-full-access 같은 옵션은 로컬 파일을 수정할 수 있으므로 허용 프로젝트와 신뢰 사용자 범위를 제한한 뒤 사용하세요.
• 대화 기억 SQLite에는 사용자의 Telegram 요청과 Job 요약이 저장될 수 있습니다. 민감한 코드를 메시지에 붙여넣지 말고, 필요 시 /clear memory 또는 관리 UI 고급 설정으로 정리하세요.

취약점 제보와 공개 전 점검 절차는 SECURITY.md를 참고하세요.

사전 준비

• Python 3.11 이상 또는 Conda
• 프로젝트마다 Telegram Bot Token(BotFather)과 허용할 Chat ID(필수)·User ID(선택)
• HTTPS 터널 도구(개발용 예: ngrok)
• Claude Code CLI, Codex CLI, Gemini CLI 중 사용할 도구 1개 이상
• 대상 Git 프로젝트와 worktree를 둘 로컬 디렉터리

빠른 시작 (권장)

별도의 Conda 환경 없이 pip 한 줄로 설치합니다. remote-coder CLI가 설치되고, 전제조건(ngrok·AI CLI)은 remote-coder doctor로 점검할 수 있습니다.

pip install remote-coder

PyPI 첫 발행 전에는 git 소스에서 바로 설치하세요(이것도 pip입니다).

pip install git+https://github.com/maroomir/remote-coder.git

설치 후에는 두 단계면 됩니다.

remote-coder init   # 봇 토큰·허용 Chat ID·대상 저장소 경로를 입력 → 전역 설정과 프로젝트 레지스트리 생성
remote-coder up     # ngrok 터널 + Telegram webhook 등록 + 서버 실행을 한 번에 (종료: Ctrl+C)

• 전역 설정은 REMOTE_CODER_HOME(기본 ~/.remote-coder)의 .env에 저장되므로 어느 디렉터리에서 실행해도 동작합니다. (봇 토큰이 평문으로 들어가므로 파일 권한은 0600으로 생성됩니다.)
• 전제조건: ngrok(설치 후 ngrok config add-authtoken <token>)과 AI CLI(claude/codex/gemini) 중 1개 이상. remote-coder doctor로 점검할 수 있습니다.
• 터널 없이 서버만 띄우려면 remote-coder up --no-tunnel.

다른 설치 방법

격리 설치를 선호하면 pipx나 uv를 쓸 수 있습니다. (PyPI 발행 전에는 패키지명 대신 git+https://github.com/maroomir/remote-coder.git을 넣으세요.)

pipx install remote-coder
uv tool install remote-coder

전제조건 점검까지 한 번에 처리하는 설치 스크립트도 있습니다(uv로 격리 설치).

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/maroomir/remote-coder/main/scripts/install.sh | bash

개발용 설치

소스 체크아웃에서 editable 설치:

python -m pip install -e ".[dev]"
remote-coder up --no-tunnel --reload

remote-coder up --no-tunnel은 터널·webhook 등록 없이 서버만 실행하며 uvicorn app.main:app 와 동일합니다.

배포 패키지 빌드

python -m pip install build
python -m build

생성물은 dist/remote_coder-<버전>.tar.gz와 dist/remote_coder-<버전>-py3-none-any.whl입니다. 태그(vX.Y.Z)를 push하면 GitHub Actions가 빌드·PyPI 발행(Trusted Publishing)·GitHub Release를 자동으로 수행합니다.

Homebrew 배포

이 프로젝트는 CLI/서버 패키지이므로 macOS 앱 번들용 brew install --cask remote-coder보다 Formula 방식인 brew install remote-coder가 적합합니다. Formula 초안은 packaging/homebrew/remote-coder.rb에 있습니다.

릴리스 후 필요한 작업:

• homepage를 실제 저장소 URL로 교체
• PyPI 또는 GitHub Release의 remote_coder-<버전>.tar.gz URL로 url 교체
• shasum -a 256 dist/remote_coder-<버전>.tar.gz 값으로 sha256 교체
• Python 의존성 resource 블록은 brew pypi-poet remote-coder 같은 도구로 생성해 Formula에 추가

아래 “1) ~ 3)” 절은 remote-coder init/up 대신 저장소에서 직접 개발하거나 설정을 수동으로 다루려는 개발/기여자용 안내입니다. 빠른 시작만으로 충분하다면 건너뛰어도 됩니다.

1) 환경 준비 (개발/기여자용 Conda)

conda env create -f environment.yml
conda activate remote-coder

2) 설정

remote-coder init을 쓰면 이 .env를 자동으로 생성합니다. 수동으로 다룰 때만 아래처럼 복사·편집하세요. (전역 실행 시에는 REMOTE_CODER_HOME/.env가, 저장소 내 개발 시에는 현재 디렉터리의 .env가 우선됩니다.)

cp .env.example .env

.env에 다음 값을 채웁니다.

• 선택(초기 시드): TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_ALLOWED_CHAT_IDS, TELEGRAM_ALLOWED_USER_IDS, TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET — 레지스트리가 비어 있을 때 첫 프로젝트 생성에만 쓰일 수 있습니다. 운영 설정은 관리 UI 또는 projects.json의 프로젝트별 필드를 우선합니다.
• 선택: GIT_REMOTE_NAME (기본 origin) — 커밋 후 push 및 /rebase, /pr, /clear 시 사용
• 선택: PROJECTS_CONFIG_PATH — 여러 Git 프로젝트 등록 파일(JSON 또는 .yaml) 경로
• 선택: CONVERSATION_DB_PATH — 프로젝트+채팅별 대화 기억 SQLite 경로 (미설정 시 PROJECT_ROOT/.remote-coder/conversations.sqlite3)
• 선택: CONVERSATION_RECENT_LIMIT — 모호한 후속 요청 시 runner에 붙이는 최근 기록 개수 (기본 10)
• 선택: CODEX_SANDBOX — Codex codex exec --sandbox 값 (read-only, workspace-write, danger-full-access). 기본 workspace-write(Job worktree에서 파일 수정 가능)
• 선택: Gemini 사용 시 npm install -g @google/gemini-cli로 Gemini CLI를 설치하고 gemini 명령이 PATH에 잡히도록 설정
• 초기 시드(1회용): DEFAULT_PROJECT, PROJECT_ROOT, WORKTREE_BASE_DIR

기존 단일 .env만 쓰던 경우 → 관리 UI에서 각 프로젝트에 bot_token·allowlist를 옮기거나, 시드 생성 후 .env의 민감 값을 정리하는 것을 권장합니다. docs/multi-bot-setup.md 마이그레이션 절을 참고하세요.

2.5) 로컬 관리 UI (프로젝트 등록)

서버를 띄운 뒤 같은 머신에서 브라우저로 접속합니다.

• 관리 허브: http://127.0.0.1:8000/ (요약·다른 페이지로 이동)
• 프로젝트 등록: http://127.0.0.1:8000/projects (목록, 추가·수정·삭제, 폴백 기본값, 봇 토큰·allowlist·webhook secret, 봇별 webhook 경로 표시. remote-coder up 실행 중에는 등록·수정한 활성 프로젝트의 Telegram webhook과 / 명령어 메뉴도 즉시 갱신)
• 고급 설정: http://127.0.0.1:8000/advanced
• 서버 로그: http://127.0.0.1:8000/logs (app 로거 기준 인메모리 링 버퍼, 자동 새로고침·카테고리·chat_id/job_id 필터)
• 데이터 조회: http://127.0.0.1:8000/database (대화 기억 SQLite 테이블 조회·CSV보내기)
• 자연어 작업 대상 프로젝트는 해당 봇에 고정되어 있습니다. project: 토큰은 지원하지 않습니다.
• PROJECTS_CONFIG_PATH가 없으면 기본 경로 PROJECT_ROOT/.remote-coder/projects.json을 사용합니다.
• 레지스트리 파일이 없으면 .env의 초기 시드 값(DEFAULT_PROJECT, PROJECT_ROOT, WORKTREE_BASE_DIR)으로 자동 생성됩니다.

서버 로그(이벤트) 로거 네임 규약

관리 UI /logs와 API GET /api/logs에 쌓이는 항목은 app 패키지 로거로 기록됩니다. 주요 로거 이름과 용도는 다음과 같습니다.

로거 이름	용도
app.telegram.inbound	Webhook 수신·빈 메시지 스킵
app.telegram.outbound	sendMessage 성공/실패, Job 접수·결과 알림 발송
app.telegram.command	슬래시 명령 처리, 자연어 Job 접수, /init·/clear 확인 등 상태 변경
app.security.auth	Webhook secret 불일치, allowlist 거부
app.jobs.lifecycle	Job 제출·단계(git_worktree/runner/…)·성공·실패
app.git.service	worktree 생성·커밋·push·정리·rebase 통합 등 Git Adapter
app.ai.claude / app.ai.codex / app.ai.gemini	Runner 시작·종료·timeout

구조화 필드(category, chat_id, user_id, project, job_id)는 UI 필터·배지로 조회할 수 있습니다. 코드에서는 app.monitoring.events.EventLogger와 app.monitoring.log_buffer.LOG_RECORD_CONTEXT_KEYS 화이트리스트를 사용합니다.

고급 설정 (위험 옵션)

관리 UI의 고급 설정 페이지(http://127.0.0.1:8000/advanced)에서 전역 설정 파일 PROJECT_ROOT/.remote-coder/advanced_settings.json을 읽고 저장할 수 있습니다. Interface language (ui_language): 기본값은 English이며, Telegram 봇이 보내는 안내·버튼 라벨뿐 아니라 관리 UI(/, /projects, /advanced, /logs, /database) 전체가 이 언어를 따릅니다. 한국어로 바꾼 뒤 저장하고 페이지를 새로고침하면 관리 UI와 Telegram 응답이 모두 한국어로 표시됩니다. (관리 UI는 영어를 기본값으로 렌더링하고, 한국어는 클라이언트에서 오버레이합니다.)

옵션마다 기본값이 다르며(예: 서버 생명주기 Telegram 알림은 기본 켜짐, 서버 시작 시 저장소 git pull은 기본 꺼짐), 켜지 않은 옵션은 해당 기능이 비활성인 것과 같습니다. 예전 버전에서만 쓰이던 키는 로드 시 무시됩니다(예: 제거된 auto_pull_on_project_switch).

[!WARNING] “요청 결과를 즉시 main/master에 반영 후 push” 옵션은 AI가 만든 변경을 통합 브랜치에 자동 반영합니다. 개인 실험용 저장소가 아니라면 기본값(off)을 유지하고, 사용 전 원격 브랜치 보호와 백업 정책을 확인하세요.

• 요청 결과를 즉시 main/master에 반영 후 push: Job이 변경을 커밋·브랜치 push까지 성공하면, /rebase와 유사하게 해당 브랜치를 통합 브랜치(main 또는 master)에 fast-forward 병합한 뒤 원격에 push합니다. 충돌·non-ff 등으로 통합에 실패하면 Job은 실패로 기록됩니다.
• SQLite 대화 기억 저장량 제한: 켜면 conversation_entries 테이블 전체를 대상으로, 오래된 행부터 삭제합니다. 최대 행 수와 최대 DB 용량(bytes) 중 하나 이상을 양수로 지정해야 하며, 둘 다 지정하면 행 수 제한을 먼저 맞춘 뒤 용량 제한을 맞추기 위해 삭제·VACUUM을 반복합니다. message_branch_links는 고아 링크를 정리합니다.

3) 한 번에 실행하기

설치형 CLI를 쓴다면 remote-coder up 한 줄이 ngrok 실행, Webhook 등록, 서버 실행을 모두 처리합니다. ngrok 공개 URL을 TELEGRAM_WEBHOOK_PUBLIC_BASE_URL로 서버에 전달하므로, 서버를 재시작하지 않아도 관리 UI에서 등록·수정한 활성 프로젝트의 Telegram webhook과 / 명령어 메뉴가 즉시 갱신됩니다.

remote-coder up

멀티봇은 공개 HTTPS Base URL만 넘겨 활성 프로젝트마다 webhook과 명령어 메뉴를 등록하는 python scripts/set_webhook.py <URL> 을 사용할 수도 있습니다.

Windows PowerShell에서는 다음 스크립트를 사용할 수 있습니다.

.\run.ps1

또는 PowerShell 실행 정책을 자동 우회하는 배치 래퍼를 사용할 수 있습니다.

run.bat

Windows 실행 전에는 ngrok.exe가 설치되어 있고 PATH에서 실행 가능해야 합니다. 확인:

ngrok version

• 스크립트 실행 후 텔레그램에서 바로 봇에게 말을 걸면 동작합니다.
• 서버를 종료하려면 Ctrl+C를 누르면 ngrok도 함께 종료됩니다.

4) 지원 명령어 (MVP)

remote-coder up 또는 python scripts/set_webhook.py <URL> 로 Telegram 등록을 갱신하면 BotFather에서 설정하는 것과 같은 / 명령어 메뉴가 각 프로젝트 봇에 등록됩니다.

• /start : 인라인 메뉴 허브 (모델·모니터·정리·관리 항목별 버튼 바로가기)

• /help : 명령어 도움말 (model·monitor·clear 항목별 인라인 버튼 제공)

• /model : 기본 모델 확인 (인라인 버튼으로 선택)

• /model claude : 현재 chat의 기본 모델을 claude로 변경

• /model codex : 현재 chat의 기본 모델을 codex로 변경

• /model gemini : 현재 chat의 기본 모델을 gemini로 변경

• /status : 최근 Job 목록에서 인라인 버튼으로 선택

• /status <job_id> : 작업 상태 조회

• /init : 이 채팅의 기본 모델 오버라이드·/clear 및 자연어 Job 확인 대기 상태를 초기화(봇에 묶인 프로젝트는 변하지 않음; SQLite·Git은 변경 없음)

• /reports : 현재 채팅·현재 작업 프로젝트 기준으로 SQLite 대화 기억을 SQL 집계해 요약 리포트

• /branch : 이 채팅 적용 프로젝트 저장소의 현재 checkout 브랜치 표시

• /branch <이름> : 적용 프로젝트에서 로컬 브랜치가 있을 때만 git switch (없으면 오류, 원격만 있는 브랜치는 자동 생성하지 않음)

• /pull : 원격 저장소의 모든 브랜치 정보를 가져오고(fetch), 현재 브랜치를 pull 합니다. 체크아웃되지 않은 다른 로컬 브랜치(main 포함)들에 대해서도 fast-forward 업데이트를 시도합니다.

• /rebase : 인라인 버튼으로 로컬과 원격에 모두 있는 브랜치 선택 (main/master 제외) 후 main(또는 master) 기준으로 rebase → fast-forward 병합 → 원격 push

• /rebase <branch> : 직접 브랜치를 지정해 rebase

• /pr : 인라인 버튼으로 로컬 브랜치 선택 후 GitHub Pull Request 생성. PR 본문에는 해당 브랜치 작업 시 주고받은 요청과 AI 결과가 포함됩니다. GitHub CLI(gh)가 필요합니다 (gh auth login).

• /pr <branch> : 직접 브랜치를 지정해 PR 생성

• /clear branch : 이 봇에 묶인 프로젝트에서만 remote-* 로컬·원격 브랜치와 연결된 linked worktree 정리

• /clear worktrees : 이 봇 프로젝트의 관리 대상 worktree 정리 + stale entry prune

• /clear memory : 이 봇 프로젝트 + 현재 채팅의 대화 기억(SQLite)만 삭제

• /stop : 진행 중인 Job 목록에서 인라인 버튼으로 선택해 중단

• /stop <job_id> : 지정한 Job 강제 중단 (queued/running 상태만 가능)

• /fix : 이전 Job의 커밋 메시지(commit)나 소스(source)를 재작업. 기존 커밋을 git commit --amend로 덮고 git push --force-with-lease로 원격에 반영합니다. 커밋 trailer의 committed by remote-coder: <id> 는 원본 Job ID를 유지합니다.

• /fix commit <job_id> : AI 커밋 메시지만 재생성해서 미리보기 → y/Y 확인 시 amend

• /fix source <job_id> : 후속 메시지를 수정 지시로 받아 같은 브랜치 worktree에서 다시 AI 실행 → y/Y 확인 시 amend + push

• fix: <지시> (또는 수정: <지시>)로 봇이 보낸 이전 메시지에 답장하면 해당 Job에 대한 source 모드 fix 확인을 바로 보여줍니다. 대상 Job은 SUCCEEDED + branch + commit 상태여야 합니다.

• /monitor model : 현재 채팅 기본 모델 기준 Claude(claude auth status) / Codex(codex --version) / Gemini(gemini --version) 등 CLI Probe + 로컬 CLI 로그에서 관측한 실제 사용량 요약. Codex 세션 로그에 rate_limits가 있으면 5시간/주간 잔여율과 리셋 시각도 표시하고, Claude/Gemini는 로컬 transcript/chat 로그의 세부 모델·토큰·요청 수를 표시합니다.

• /monitor memory : 이 채팅·현재 적용 프로젝트 기준 SQLite 대화 기억 행 수·역할별 행 수·DB 파일 크기

• /monitor branch : 적용 프로젝트 저장소의 브랜치 요약(로컬/원격 개수 및 목록)

• /monitor worktrees : linked worktree 목록·detached 개수·Remote Coder managed 후보 요약

• /monitor code : 적용 프로젝트 루트 기준 코드 파일 수·줄 수 추정(확장자 화이트리스트, .git·node_modules 등 제외)

• /monitor project : 이 봇에 묶인 프로젝트 레코드 요약(이름, 활성 여부, 경로, 기본 모델, worktree 디렉터리)

• 자연어 메시지: agent·plan·ask 모두 파싱 성공 후 현재 프로젝트·작업 브랜치·사용 모델·모드를 표시하고 y/Y(또는 고급 설정 시 인라인 확인 버튼)를 받은 뒤 AI 작업 요청(Job)을 생성합니다. plan:/ask:/계획:/질문: 접두(콜론 : 또는 ：) 또는 /plan//ask로 시작하면 읽기 전용 plan/ask 모드이며, Job 실행 시에는 커밋·push를 하지 않습니다.

  예: plan: 로그인 플로우 리팩터링 방안만 정리해줘, /plan model: codex 위험만, ask: 이 저장소에서 테스트 실행 명령이 뭐야?, /ask JobManager 역할

참고:

• /model로 채팅별로 덮어쓴 기본 모델은 인메모리입니다. 서버 재시작 시 레지스트리의 프로젝트 default_model로 돌아갑니다.

• 적용 프로젝트는 항상 이 봇 인스턴스에 바인딩된 이름입니다. /branch, /rebase, /monitor memory|branch|worktrees|code|project 등은 그 저장소를 기준으로 동작합니다.

• /init으로 채팅별 모델 오버라이드와 확인 대기 상태를 되돌릴 수 있습니다(대화 기억 SQLite·Git 저장소는 건드리지 않음).

• AI Job은 요청에 사용된 프로젝트 저장소의 현재 HEAD 커밋에서 detached worktree를 만든 뒤 실행합니다. 워킹 트리에 변경이 있을 때만 작업 브랜치를 만들고 커밋합니다. 커밋이 있으면 GIT_REMOTE_NAME(기본 origin)으로 push합니다. 저장소 브랜치를 바꾸려면 먼저 /branch <이름>으로 로컬 브랜치를 전환하세요.

• 자동 생성 커밋 메시지는 다음 형식을 사용합니다.

  type: title
  - contents1
  - contents2
  
  committed by remote-coder: job-id
  

  title은 기능 수정 내용을 한 줄로 요약하고, 첫 번째 본문 항목은 사용자 원문이나 최근 수정 파일 목록이 아니라 AI Agent가 수행한 변경 내용을 설명합니다. 변경 파일 목록은 Job 결과 알림에서 별도로 확인합니다.

• 자연어 메시지에서 model: codex, model: gemini, branch: my-branch, no commit 토큰을 함께 사용할 수 있습니다. (branch: 값은 /branch와 동일 규칙으로 검증됩니다. plan:/ask: 모드에서는 branch:·no commit은 무시됩니다.)

• 자연어 요청은 파싱 직후 실행되지 않습니다. 확인 메시지에 현재 프로젝트, 작업 브랜치, 사용 모델·모드를 표시하며 y 또는 Y(또는 인라인 확인) 후에만 Job이 생성됩니다. 확인 대기 중 파싱 가능한 새 자연어가 오면 이전 대기를 조용히 바꾸고, 파싱되지 않는 입력이 오면 대기가 취소됩니다.

• 대화 기억(SQLite): 같은 텔레그램 채팅·같은 작업 프로젝트 기준으로 사용자 메시지와 Job 접수/결과 요약이 SQLite에 쌓입니다. 서버를 재시작해도 유지됩니다. 이전에 구체적인 지시를 보낸 뒤 작업 시작해줘, 진행해줘, 그거 해줘, 시작해줘처럼 짧은 후속 문장만내면, 최근 기록을 합쳐 AI 지시문으로 만듭니다. 맥락이 없으면 봇이 안내 메시지를 보냅니다.

• Reply 체인: 이전 메시지에 답장(reply)으로 보낸 자연어 요청마다, SQLite에 남은 조상 메시지들의 본문과 각 메시지에 연결된 Job 결과 요약을 [Reply 체인 맥락] 블록으로 Codex/Claude instruction 앞에 붙입니다. (봇이 해당 메시지를 수신·저장한 경우에만 복원됩니다.)

• /reports 7처럼 최근 표시 개수를 함께 줄 수 있습니다. 허용 범위는 1~10이며, 기본값은 5입니다.

• worktree 생성 직후 쓰기 가능 여부를 점검합니다. AI 출력에 읽기 전용·수정 불가 등의 표현이 있고 Git 변경이 없으면 성공이 아니라 실패로 처리됩니다.

• 작업 완료/실패 메시지에는 AI 실행 결과 요약(stdout/stderr)이 함께 포함됩니다.

• 전체 출력 원문은 worktree 로그 파일(WORKTREE_BASE_DIR/_logs/<job_id>.log)에서 확인할 수 있습니다.

5) 모델별 사용 가이드

• 멀티봇·Webhook·마이그레이션: docs/multi-bot-setup.md
• Claude 사용자: docs/claude-guide.md
• Codex 사용자: docs/codex-guide.md
• Gemini 사용자: docs/gemini-guide.md
• Worktree가 read-only로 실패할 때: docs/read-only-workspace.md

Runner 운영 시 참고: Gemini CLI는 비대화형 실행 위주로 붙어 있어 대화형 TUI와 기대가 다를 수 있습니다. Codex CLI는 샌드박스·승인 정책에 따라 네트워크나 일부 도구 호출이 제한될 수 있습니다.

6) 테스트

멀티봇 라우팅·알림 격리·프로젝트 스코프 상태는 tests/test_webhook_multibot.py, tests/test_bot_instance_manager.py, tests/test_project_scoped_state.py 등에서 다룹니다.

conda activate remote-coder
PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD=1 pytest -q -p pytest_asyncio.plugin -p respx.fixtures

7) 공개 저장소 관리

• 라이선스: Apache License 2.0
• 기여 방법: CONTRIBUTING.md
• 보안 정책: SECURITY.md
• Pull Request 전에는 PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD=1 conda run -n remote-coder pytest -q -p pytest_asyncio.plugin -p respx.fixtures를 실행해 주세요.