Taskmaster 2.0 + Cline, Roo, Windsurf & Cursor: 이제 AI 코더를 위한 최고의 작업 관리 도구

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요약

이 영상에서는 Taskmaster 2.0의 다양한 신규 기능과 사용법을 소개한다. OpenAI, Gemini, XAI, Open Router, Anthropic, Perplexity 등 여섯 개 AI 제공자를 메인·리서치·폴백 역할로 분리 설정해 비용과 효율을 동시에 잡는 법을 배운다. CLI와 자연어 기반 MCP 서버를 통해 모델 관리를 간편하게 처리하며, R 코드 자동 규칙 생성과 PRD 파싱·추가·실행 기능으로 프로젝트 초기 설정부터 구현까지 완전 자동화하는 과정을 실습한다. 또한 Ninja Tools 플랫폼을 통해 한 번의 구독으로 다양한 AI 모델과 미디어 생성 기능을 활용하는 혜택도 함께 안내한다.

주요 키워드

Taskmaster CLI AI provider Gemini 2.5 Flash Open Router MCP 서버 R code PRD Ninja Tools max tokens

하이라이트

🔑 다양한 AI 제공자 지원: OpenAI, Gemini, XAI, Open Router, Anthropic, Perplexity를 메인·리서치·폴백 역할로 분리 설정할 수 있다.
⚡️ 비용 절감 팁: Gemini 2.5 Flash를 메인으로, 퍼플렉시티 엔드포인트를 리서치로 지정해 저렴하게 고성능 AI를 활용한다.
🚀 CLI 대화형 구성: `taskmaster initialize` 명령어 실행 시 터미널에서 바로 모델 설정을 완료할 수 있다.
🌟 자연어 모델 관리(MCP): 명령어 없이도 자연어로 모델을 추가·교체하는 MCP 서버 기능을 지원한다.
📌 R 코드 자동 지원: Windsurf 규칙 파일을 따로 수정할 필요 없이, R 코드용 규칙 파일을 자동 생성해 즉시 활용한다.
🌈 프로젝트 요구사항 파싱 강화: PRD 문서를 더 정확히 분석해 `add task` 시 자동 리서치를 수행하고 토큰 제한도 직접 조절할 수 있다.
🎯 Ninja Tools 플랫폼: 한 번 구독으로 Claude 3.7, Sonnet, GPT40, Gemini 등 다양한 모델과 비디오·이미지·음악 생성·문서 채팅 기능을 저렴하게 이용한다.
📈 실습 데모: 예제 PRD를 통해 초기화, 모델 설정, PRD 파싱, 태스크 나열·구현 과정을 단계별로 확인한다.
🛠️ 최종 사용 후기: Sonnet 기반에 종속되지 않고 자유롭게 모델을 바꿔가며 프로젝트를 관리할 수 있어 큰 만족감을 준다.

용어 설명

Taskmaster

AI 코더를 위한 작업 관리 도구로, 프로젝트 요구사항 파싱 및 태스크 생성·실행을 자동화한다.

CLI(Command Line Interface)

터미널 명령어를 통해 Taskmaster를 설치·설정·실행할 때 사용하는 인터페이스다.

MCP 서버

자연어로 모델 관리와 설정이 가능한 서버 모드. 별도의 커맨드 없이도 대화로 모델을 제어할 수 있다.

Open Router

여러 AI 모델 제공자에게 요청을 라우팅할 수 있는 중계 서버 역할을 하는 오픈 소스 프로젝트다.

PRD(Project Requirements Document)

프로젝트 요구사항 문서. Taskmaster가 이를 파싱해 작업 리스트를 자동으로 생성한다.

max tokens

AI 모델이 한 번에 생성할 수 있는 토큰(단어 조각) 최대 개수. 작업 결과물 길이를 조절할 때 사용한다.

기존 Taskmaster가 프로젝트를 처음부터 코딩할 때 겪는 문제를 어떻게 해결했는지 간단히 돌아본다. 특히 연결 지원 부족(구글 Gemini, Open AAI, Open Router 등)에 대한 개선 요구를 제기한 배경을 설명한다.

타임라인 정보가 없습니다.

여섯 개 AI 제공자(OpenAI, Gemini, XAI, Open Router, Anthropic, Perplexity)를 메인·리서치·폴백 역할로 분리해 설정하는 방법을 학습한다. CLI 대화형 모델 구성, MCP 서버 자연어 관리, R 코드 자동 규칙 생성, PRD 파싱·자동 리서치, max tokens 옵션 등 핵심 기능이 추가된 내용을 정리한다.

[00:50] 각 역할마다 다른 제공업체의 모델을 구성할 수 있어 Gemini 2.5 Flash 등을 활용하면 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 CLI 명령어와 자연어를 통한 모델 관리도 가능해졌습니다.

[01:30] 이제 R 코드를 공식 지원하며 자동으로 규칙 파일을 생성합니다. 프로젝트 요구사항 문서 구문 분석이 개선되었고, 작업 추가 기능은 자동 리서치를 수행합니다. 모델이 생성할 토큰 수도 설정 가능합니다.

[02:20] Ninja Tools는 한 번 결제로 모든 AI 모델과 에이전트에 접근할 수 있는 플랫폼입니다. Claude 3.7, GPT-4o, Gemini를 포함한 다양한 모델을 제공하며, AI 비디오, 이미지, 음악 생성 기능도 있습니다.

한 번의 구독으로 Claude 3.7, Sonnet, GPT40, Gemini 등 다양한 AI 모델과 비디오·이미지·음악 생성, 문서 채팅 기능을 활용하는 Ninja Tools의 장점을 설명한다. 매년 $600 이상 절감 가능한 비용 구조와 쿠폰 코드 할인 정보도 안내한다.

[02:50] Ninja Tools는 월 $11부터 시작하며 1,000개 이상의 채팅 메시지, 30개의 AI 이미지 생성, 5개의 음악 생성을 제공합니다. 별도 구독보다 연간 $600 이상 절약할 수 있습니다.

[03:27] Ninja Tools에 관한 정보를 소개하고 있으며, 구독 비용 절약을 위한 쿠폰 코드 'AI code king 20'을 사용하면 20% 추가 할인 혜택이 있음을 안내합니다.

CLI와 MCP 서버 중 개인 환경에 맞는 설치 방식을 선택한다. `npm install` 또는 `npm update` 후 `taskmaster initialize` 명령어를 실행해 GEMINI 2.5 Flash(메인), 퍼플렉시티(리서치), 2.0 Flash(폴백) 모델을 단계별로 설정하는 과정을 실습한다. 설정 파일(`taskmaster.config`)과 환경변수 방식으로 API 키를 관리하는 법도 살펴본다.

[03:40] Taskmaster MCP 서버는 자동으로 최신 버전을 가져오므로 별도 업데이트가 필요 없지만, CLI 도구를 사용할 경우 npm install 또는 npm update 명령어로 설치 및 업데이트가 가능합니다.

[04:17] taskmaster initialize 명령어를 사용하면 폴더에 규칙을 초기화하고, 이제는 사용할 모델도 설정할 수 있게 되었습니다. 메인 모델, 리서치용 모델, 폴백 모델 등 다양한 옵션을 선택할 수 있습니다.

[05:47] MCP 서버와 CLI에서 모델 설정 방법이 다르며, MCP는 설정 파일에서, CLI는 환경 변수를 통해 API 키를 설정합니다. Taskmaster models 명령어로 현재 설정을 확인할 수 있습니다.

[06:47] setup 플래그를 사용하여 모델을 설정할 수 있으며, 대화형 셸이 열립니다.

[06:59] Taskmaster의 대화형 쉘을 열고 사용하는 방법을 설명합니다. 예시 PRD를 기반으로 Claude나 Gemini를 사용해 새로운 PRD를 생성하고 저장하는 과정을 보여줍니다.

예제 PRD 파일을 기반으로 `parse` 명령어로 프로젝트 요구사항을 분석하고, `list`로 생성된 태스크를 확인한다. 이어서 `run` 명령어를 통해 각 태스크를 순차적으로 실행해 간단한 캘린더 앱을 완성하는 과정을 단계별로 시연한다.

[07:30] 로컬 스토리지를 활용한 간단한 캘린더 앱을 만들기 위한 프로젝트 요구사항을 생성합니다. MCP 서버와 R코드 통합 방법도 설명합니다.

[07:57] Taskmaster가 Gemini와 다른 도구들을 활용해 태스크를 생성하고, Sonnet보다 저렴하게 사용할 수 있는 장점을 강조합니다.

[08:28] 생성된 태스크를 하나씩 구현하는 과정을 보여주고, 완료된 작업이 잘 동작함을 확인합니다.

[08:50] Taskmaster의 장점과 개선점에 대해 논의합니다. 첫 번째 태스크 이후 복잡해지는 문제점을 지적하며, 앞으로 프로젝트 파일 파싱 기능이 추가되길 희망합니다.

Sonnet 기반에서 벗어나 다양한 모델을 자유롭게 조합·활용할 수 있게 된 개선점을 긍정적으로 평가한다. 향후 프로젝트 파일을 직접 파싱해 태스크를 고도화할 수 있는 기능 추가를 제안하며, 시청자 피드백과 구독·후원 안내로 영상을 마무리한다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] [음악]

[00:03] [박수]

[00:04] 안녕하세요, 또 다른 영상에 오신 것을 환영합니다.

[00:07] 저는 최근에 Taskmaster에 대해 이야기했는데,

[00:10] 꽤 괜찮은 도구였고 프로젝트를 처음부터

[00:13] 코딩할 때 마주치는 실제 문제들을

[00:16] 해결해주었습니다.

[00:18]

[00:19] 제가 이전 영상에서 몇 가지 문제점도 제기했는데,

[00:22] 구글 Gemini나 OpenAI 또는 Open Router 같은

[00:24] 서비스와의 연결 지원을 요청했었죠.

[00:27] 이제 이러한 기능들이 추가되었고 많은 업그레이드가 있습니다.

[00:31] 그래서 오늘 이것들을 살펴보겠습니다.

[00:33] 이제 6개의 AI 제공업체를 지원하는데,

[00:36] OpenAI, Gemini, XAI, Open Router를 지원하며

[00:40] 이미 Anthropic과 Perplexity도 지원합니다.

[00:44] 이런 발전을 보게 되어 정말 기쁩니다.

[00:47] 이 제공업체들의 모델을 세 가지 역할로 설정할 수 있는데

[00:50] 메인, 리서치, 그리고 폴백 역할입니다.

[00:53] 이것은 각 역할에 대해 다른 제공업체의

[00:55] 다른 모델을 구성할 수 있다는 의미입니다.

[00:58] 이는 꽤 멋진 기능이며, Gemini 2.5 Flash를 사용해서

[01:02] 이런 종류의 작업에 많은 비용을 절약할 수 있게 해줍니다.

[01:04] 또한 이런 모델들을 대화식으로 구성할 수 있는

[01:07] 새로운 CLI 명령어도 있어서 꽤 유용합니다.

[01:09] 모델 관리는 AI 코더와 자연어로도 할 수 있어

[01:11] MCP를 지원합니다.

[01:15]

[01:16] 더 효과적으로 사용하고 모델을 설정하기 위한

[01:20] 새로운 도구들도 추가되었습니다.

[01:22] 이제 R 코드도 공식적으로 지원합니다.

[01:25] 이전에는 이를 맞추기 위해 windsurf 규칙을

[01:27] 변경해야 했지만 이제는 필요 없습니다.

[01:30]

[01:31] 자동으로 규칙 파일을 생성하고 R 코드가

[01:34] 자동으로 이를 사용하므로 꽤 편리합니다.

[01:36] 또한 프로젝트 요구사항 문서의 구문 분석이

[01:40] 훨씬 더 좋아졌습니다.

[01:43] 작업 추가와 다음 옵션도

[01:45] 사용하기가 훨씬 더 좋아졌고, 작업 추가 기능은

[01:48] 이제 자동으로 리서치도 수행합니다.

[01:50] 이것은 꽤 유용한 기능입니다.

[01:53] 또한 최대 토큰 옵션이 있어

[01:56] 모델이 생성할 수 있는 토큰 수를

[01:59] 설정할 수 있습니다.

[02:01] 이는 작업 관리에 아주 좋습니다.

[02:03] 일상적인 작업에 좋은 더 많은

[02:07] 소소한 업그레이드도 있습니다.

[02:10] 이제 이 모든 기능이 어떻게 작동하고

[02:13] 어떻게 사용할 수 있는지 보여드리겠습니다.

[02:16] 하지만 그전에 Ninja Tools에 대해

[02:18] 말씀드리겠습니다.

[02:20] Ninja Tools는 한 번 결제하고

[02:23] 모든 AI 모델과 에이전트에 접근할 수 있는

[02:25] 놀라운 AI 플랫폼입니다.

[02:28] 최고의 AI 모델과 경험을 모두 결합합니다.

[02:30] 별도의 구독에 비해 연간 $600 이상

[02:33] 절약할 수 있습니다.

[02:36] 한 가지 구독으로 Claude 3.7 Sonnet, GPT-4o,

[02:38] Gemini 및 다른 많은 모델에 접근할 수 있습니다.

[02:41] AI 비디오 생성, 이미지 생성, 음악 생성,

[02:43] 문서 채팅과 같은 더 멋진 옵션도 있습니다.

[02:46] 그들의 플레이그라운드를 사용하여 여러 AI

[02:48] 응답을 한 번에 비교할 수도 있습니다.

[02:51] 가장 좋은 점은 월 $11부터 시작한다는 것입니다.

[02:54] 1,000개 이상의 채팅 메시지, 30개의 AI 이미지

[02:55] 생성, 5개의 음악 생성을 제공합니다.

[02:58] 더 고급 요금제도 있습니다.

[03:02] Ninja Tools를 확인하고 구독에서

[03:04] 돈을 절약하세요.

[03:06]

[03:08]

[03:11]

[03:13]

[03:16]

[03:17]

[03:20]

[03:23]

[03:25]

[03:27] 더 고급 요금제도 필요하시면 이용하실 수 있습니다.

[03:29] Ninja Tools를 확인하시고 구독 비용을 절약하세요.

[03:31] 기회가 있을 때 알뜰하게 이용해보세요.

[03:33] 또한 제 쿠폰 코드 'AI code king 20'을 사용하시면

[03:35] 추가로 20% 할인을 받으실 수 있습니다.

[03:38] 이제 본 영상으로 돌아가겠습니다.

[03:40] Taskmaster MCP 서버를 사용하신다면 별도의 업데이트가 필요 없습니다.

[03:43] 자동으로 최신 버전을 가져와서 사용하기 때문에 매우 편리합니다.

[03:47] 자동으로 최신 버전을 가져와서

[03:49] 사용하기 때문에 편리하죠.

[03:52] 하지만 많은 분들이 CLI 도구를 사용하실 텐데,

[03:55] 저도 직접 사용하고 있습니다.

[03:57] 사용하지 않더라도, 설치해 두면

[04:00] 모델 제공업체 등을 변경할 때

[04:02] 유용하게 활용할 수 있습니다.

[04:05] npm install 명령어를 실행하여 설치하거나

[04:08] 이미 설치되어 있다면 npm update 명령어를 사용하세요.

[04:11] 이미 있다면 npm update 명령어로 업데이트하세요.

[04:14] 최신 버전으로 업데이트하면 됩니다.

[04:17] 이제 사용을 시작해 봅시다. 먼저

[04:20] taskmaster initialize 명령어부터 시작하겠습니다.

[04:24] 아시다시피 이것은 폴더에 규칙과

[04:26] 모든 것을 초기화하는 주요 명령어입니다.

[04:28] 하지만 이제 이 명령어를 실행하면

[04:31] 사용하고 싶은 모델도 설정할 수 있게 됩니다.

[04:34] 사용하려는 모델을 설정할 수 있습니다.

[04:36] 메인 모델 구성 옵션부터 시작합니다.

[04:39] 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있으며

[04:42] 원하는 것을 찾지 못한다면

[04:45] Open Router 모델의 커스텀 옵션을 사용해

[04:48] 거기서 원하는 모델을 설정할 수도 있습니다.

[04:50] 현재는 커스텀 base URL 같은 기능은 지원하지 않습니다.

[04:54] 지금은 커스텀 base URL 같은 기능은

[04:57] 지원하지 않습니다.

[04:59] 여기서는 무료이면서 성능이 좋은 Gemini 2.5 Flash를 선택해보겠습니다.

[05:03] 무료이면서 성능이 좋기 때문입니다.

[05:07] 그 다음에는 리서치용 모델을 설정하라는 메시지가 표시됩니다.

[05:09] 검색 기능이 있는 GPT4-0이나

[05:12] 일반적으로 기본값인 Perplexity를 선택할 수 있고,

[05:16] 검색 기능이 있는 Grock 모델도 있습니다.

[05:19] 다른 것을 Open Router를 통해 사용하고 싶다면

[05:22] 그것도 가능합니다.

[05:24] 저는 Perplexity를 사용할 건데,

[05:27] Open Router 엔드포인트를 통해서 사용하겠습니다.

[05:31] 그걸 선택해보죠. 이제 폴백(fallback) 모델을 선택할 수 있는데,

[05:35] 이는 메인 모델에 오류가 생길 때

[05:37] 대체로 사용될 모델입니다.

[05:39] 여기서는 폴백 모델로 2.0 Flash를 선택해보겠습니다.

[05:43] 이제 사용을 시작할 수 있습니다. 또한 MCP 서버를 사용해

[05:47] 초기화하는 경우에도 과정은 거의 동일합니다.

[05:51] 하지만 사용할 모델을 구성하려면

[05:54] Taskmaster 설정 파일로 가서

[05:56] 그곳에서 필요한 설정을 변경해야 합니다.

[05:58] Taskmaster 설정 파일에서

[06:01] 설정을 변경하면 됩니다.

[06:03] 이것도 괜찮은 방법입니다.

[06:06] 이 파일이 바로 설정이 저장되는 곳입니다.

[06:08] CLI를 사용하더라도 이 파일은 생성됩니다.

[06:12] CLI를 사용해도 생성됩니다.

[06:13] API 키의 경우, MCP 서버를 사용 중이라면 MCP 설정에 넣고,

[06:18] CLI를 사용한다면 환경 변수에

[06:20] export 명령어를 통해 직접 설정해야 합니다.

[06:24] 환경 자체에 export 명령어로

[06:26] 설정해야 합니다.

[06:29] 설정한 모델이 무엇인지, API 키가

[06:31] 제대로 설정되었는지 확인하려면

[06:34] Taskmaster models 명령어를 실행하세요.

[06:37] 그러면 각 단계에 대해 구성한 모델과

[06:40] 각 단계별로 설정한 모델과

[06:42] API 키가 올바르게 설정되었는지

[06:45] 보여주는 표가 나타납니다.

[06:47] 제대로 설정되었는지 확인할 수 있습니다.

[06:49] 이것을 적절히 설정하면 됩니다.

[06:52] 모델에 setup 플래그를 사용해

[06:54] 모델을 설정할 수도 있으며,

[06:57] 대화형 셸이 열릴 것입니다.

[06:59] 대화형 쉘을 열어줍니다

[07:01] 그에 맞게 작동합니다. 이제 사용해 봅시다.

[07:06] 이것이 예시 PRD입니다. 그냥

[07:09] Claude Opus나 Gemini 2.5 Pro 같은 것을 사용해서

[07:12] 예시 PRD 파일을 기반으로 PRD를 생성하고

[07:15] parse PRD 파일로 저장하도록 요청하세요.

[07:18] 어떤 이름이든 상관없지만, 저는 이렇게 하는 것을 권장합니다.

[07:22] 만들고 싶은 것을 입력하세요. 저는

[07:25] 로컬 스토리지에 데이터를 저장하는

[07:27] 간단한 캘린더 앱을 만들고 싶습니다. 잠시 후에

[07:30] 프로젝트 요구사항을 생성할 것입니다.

[07:33] 이제 저는 이미 MCP 서버를

[07:35] R코드에 설정해 놓았습니다. 그래서 바로

[07:39] 파싱하도록 요청할 수 있습니다. 하지만 R코드를 어떻게

[07:43] 통합했는지 보여드리겠습니다. 기본적으로

[07:45] R코드 모드에 사용자 지정 명령을 추가하고

[07:49] 여기서 볼 수 있는 것처럼 사용합니다.

[07:51] 어쨌든, 이제 파싱을 요청해 봅시다.

[07:54] 잠시 후에 완료됐네요.

[07:57] 우리가 구성했던 대로 Gemini와 다른 도구들을 사용합니다.

[08:01] 그리고 이제 우리가 구성할 수 있는 모든 것들로

[08:05] 거의 무료에 가까워집니다. 이것은 정말 좋은데

[08:07] Sonnet은 엄청 비쌌지만

[08:09] 이건 그렇지 않기 때문입니다. 어쨌든,

[08:12] 이제 태스크가 생성되었고 list 명령어를 실행해서

[08:15] 확인할 수 있습니다. 이게 꽤 멋진 점이죠.

[08:19] 그리고 여기 파일에서

[08:21] 연구 내용도 볼 수 있습니다.

[08:23] 이제 이 변경사항들을 하나씩

[08:26] 구현해 달라고 요청해 봅시다.

[08:28] 이제 바로 시작하는 것을 볼 수 있습니다.

[08:32] 완료될 때까지 잠시 기다려 봅시다.

[08:35] 이제 완료되었습니다.

[08:38] 이것을 실행하면 아주 잘 작동하고

[08:40] 꽤 잘 동작합니다.

[08:45] 이제 Sonnet과 같은 것에만

[08:47] 국한되지 않아 정말 마음에 듭니다.

[08:50] 이건 확실히 꽤 멋집니다.

[08:53] 새로운 업그레이드가 마음에 들고

[08:56] Taskmaster가 프로젝트 파일을 가져와서

[08:59] 첫 번째 이후의 작업을 위해 더 나은

[09:03] 태스크를 파싱할 수 있는 방법을

[09:04] 추가하길 바랍니다. 첫 번째 시도 이후에는

[09:08] 상당히 복잡해지고 계속 사용하기

[09:10] 어려워지기 때문입니다.

[09:12] 하지만 여전히 몇 가지 좋은 생성을 위해서는

[09:15] 훌륭합니다. 이런 새로운 업데이트가 마음에 들어서

[09:19] 이것에 대해 이야기하고 싶었습니다.

[09:21] 전반적으로 꽤 멋집니다. 여러분의 생각을

[09:24] 아래에 공유하고 채널을 구독해 주세요.

[09:26] 슈퍼 땡스 옵션을 통해 기부하거나

[09:30] 채널에 가입해서 특전을 받을 수도 있습니다.

[09:32] 다음 영상에서 만나요. 안녕!

[09:34] [음악]

[09:36] [음악]

[09:38] [음악]

[09:41] [음악]