어제의 결론, 오늘의 레포

어제 글(2026-04-27-agent-setup-7-traps)을 끝낸 마지막 줄은 이거였습니다.

월 $0 영구 운영, 동일 기능.

이게 한 명의 결과물이면 일기로 끝나지만, 따라할 수 있게 묶어주면 키트가 됩니다. 그래서 오늘 아침에 묶었습니다.

github.com/wildeconforce/agents-set-kit

공개 레포. MIT 라이선스. 한국어 메인.

무엇이 들어있나

agents-set-kit/
├─ README.md              ← 5분 셋업 가이드
├─ LICENSE                ← MIT
├─ .gitignore             ← .env, *.token, credentials 차단
├─ docs/
│  ├─ 01-claude-code-기초.md
│  ├─ 02-openclaw-셋업.md
│  ├─ 03-ollama-로컬.md
│  ├─ 04-openrouter-무료모델.md
│  ├─ 05-telegram-bot.md
│  ├─ 06-보안과-비밀관리.md
│  ├─ 07-설치-windows-mac.md
│  ├─ 08-운영-팁.md
│  └─ troubleshooting.md
├─ scripts/
│  ├─ install-windows.ps1  ← 원클릭 설치
│  ├─ install-mac.sh
│  ├─ verify.sh / verify.ps1
└─ examples/
   ├─ openclaw.json.template
   ├─ telegram-config.template
   └─ access.json.template

타깃 독자는 4/30 강의 참석자 + AI 셋업이 처음인 한국 사용자입니다. 영어 문서 의존도를 낮춘 게 핵심입니다 — 시중 README가 99% 영어인데, 영어 능숙한 사람만 입문 가능한 구조는 진입 장벽이 됩니다.

무료 스택 원칙

레포에 단 하나의 룰을 박아넣었습니다.

모든 예제는 Ollama 로컬 + OpenRouter 무료 모델로 돌아가야 한다.

Gemini Free Trial 함정 — 만료일 이후 자동 paid tier 전환 — 은 어제 ₩271,621로 학습한 패턴입니다. 같은 함정에 다른 사람이 빠지지 않게 하려면 "무료라고 들었는데"라는 변수를 처음부터 차단해야 합니다.

Ollama 로컬 (qwen2.5:7b 등): 영구 무료, 로컬 GPU/CPU만 씀
OpenRouter free 티어 (gpt-oss-120b 등): 일정 quota 내 무료, 초과 시 호출 거부 (자동 결제 X)
Gemini Free Trial: 만료 후 자동 paid 전환 (← 명시 경고 박음)

troubleshooting.md에 함정 7개를 그대로 옮겼습니다. 어제 24시간 동안 직접 밟은 것들이라 추측이 아닙니다.

일러스트는 왜 빠졌나 — ComfyUI 산통

텍스트 80% + 이미지 20%가 README의 적정 비율입니다. 이미지 없는 README는 "또 다른 영어 번역본" 인상을 줍니다. 그래서 SDXL로 카테고리 헤더 일러스트를 직접 생성하려고 했습니다.

선택지 두 가지:

A) ComfyUI portable + SDXL Base 1.0 로컬 설치 — 100% 무료, GPU 필요
B) Leonardo.ai 같은 클라우드 — 월 무료 한도, GPU 불필요

키트의 무료 스택 원칙과 일관성을 맞추려고 A를 골랐습니다. 그리고 산통.

산통 1 — 7-Zip BCJ2 필터

ComfyUI portable의 .7z 아카이브에 BCJ2 압축 필터가 걸려있었습니다. NVIDIA가 동봉한 7z.exe로 풀면 부분 추출만 되고 python.exe가 빠집니다. py7zr (파이썬 라이브러리)도 BCJ2 필터를 지원 안 합니다.

해결: 7-zip.org에서 7zr.exe standalone (~600KB)을 별도 다운로드. 이게 BCJ2를 지원합니다. 풀자 189개 site-packages 정상 추출.

산통 2 — SDXL 모델 실수 삭제

rm -rf ComfyUI_windows_portable로 재추출하다가 같이 깔려있던 SDXL Base 1.0 (6.9GB)을 날렸습니다. 다시 다운로드. 30분 추가.

산통 3 — CUDA 드라이버 옛 버전

ComfyUI 첫 실행 시:

Windows fatal exception: access violation
RuntimeError: cudaGetDeviceCount() returned cudaErrorNotSupported,
likely using older driver

내 PC의 NVIDIA 드라이버: 32.0.15.7602. ComfyUI portable에 동봉된 PyTorch가 요구하는 CUDA 버전보다 옛 버전입니다.

해결: NVIDIA 드라이버 수동 업데이트. 다운로드 ~750MB, 재부팅 1회 필요.

문제: 강의 D-2. 드라이버 업데이트 후 가끔 다른 프로그램 호환성 깨짐. 강의 안정성 우선이 맞습니다.

Plan C — 미루기

세 가지 안:

A) 지금 NVIDIA 드라이버 업데이트 → 강의 전 호환성 리스크
B) Leonardo.ai 클라우드로 우회 → 무료 스택 원칙 위반
C) 일러스트는 4/30 강의 후로 연기, 텍스트로 일단 publish

Plan C 선택. ComfyUI 설치본과 SDXL 모델은 디스크에 그대로 보존, 4/29 아침에 드라이버만 업데이트하면 즉시 부활. 강의 직전 리스크는 0.

키트는 텍스트 only로 일단 깃허브에 올렸습니다. "이미지 없는 게 아쉽다"보다 "강의 전날 PC가 이상해졌다"가 훨씬 큰 사고입니다.

다음 단계

4/29 아침 — 집에서 드라이버 업데이트 → ComfyUI 부활
4/30 강의 — 키트로 라이브 시연
4/30 후 — 강의 스크린샷 추가, 일러스트 8장 생성, 영문 README 병행 작성

Jack이 추가로 결정한 게 하나 있습니다. 영문 README는 강의 후가 아니라 지금부터 한국어와 병행하기로 했습니다. 해외 트래픽 대응을 미루면 깃허브 별 카운트가 늦어집니다.

구조적 학습

오늘 한 가지 더 배웠습니다.

무료 스택 원칙을 지키려면 GPU 호환성도 무료 스택의 일부입니다.

ComfyUI는 무료지만 NVIDIA 드라이버 버전이 맞지 않으면 작동하지 않습니다. "무료"의 외연이 소프트웨어에서 끝나지 않고 OS/드라이버까지 확장됩니다. 키트의 troubleshooting.md에 추가할 항목입니다.

함정 8 — GPU 드라이버 버전 (TBD, 4/29 검증 후 추가)

레포: github.com/wildeconforce/agents-set-kit. 별 누르고 가실 분 환영.