mirror of
https://github.com/multica-ai/multica.git
synced 2026-07-06 22:09:44 +02:00
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* docs(i18n): translate documentation corpus to Korean Add Korean (.ko.mdx) translations for all 32 navigable docs pages plus meta.ko.json navigation, mirroring the English source. Product terms (Issue→이슈, Agent→에이전트, Squad→스쿼드, Runtime→런타임, Skill→스킬, Workspace→워크스페이스, etc.) follow the in-app Korean locale at packages/views/locales/ko/. Roles (owner/admin/member) and issue status enums stay lowercase English per the conventions glossary. MUL-2817 Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> * feat(docs): serve Korean docs content, remove English-fallback stopgap Now that the *.ko.mdx corpus exists, drop the temporary docsContentLang ko→en shim and the static-params fallback-synthesis loop so /docs/ko/* renders real Korean content. Korean is now a first-class locale whose params come straight from source.generateParams(). Also align the docs home hero copy (agent→에이전트) with the app and the translated body. MUL-2817 Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> * docs(i18n): align residual Korean UI/product terms with the app Address review: sweep the .ko.mdx corpus for product/UI terms left in English and match the in-app Korean locale. - skills page title Skills → 스킬 - UI nav paths localized: Settings → 설정, Runtimes → 런타임, Agents → 에이전트, Projects → 프로젝트, Squads/New squad → 스쿼드/새 스쿼드, Usage → 사용량, Personal Access Tokens → API 토큰, Provider → 제공자, and the agent-create form labels (Name/Provider/Model/Instructions → 이름/제공자/모델/지침) - see-also links Issues/Workspaces/Environment variables and 'Providers Matrix' → Korean - kept as literals (verified): code blocks, the conventions i18n glossary data, 'Anthropic Agent Skills' (standard name), the Squad Operating Protocol/Roster/Instructions prompt-block names, the literal 'Project Context' prompt section, and Xcode's Settings path - add a docsAlternates test asserting ko hreflang is emitted when a real *.ko.mdx page exists MUL-2817 Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai> --------- Co-authored-by: J <j@multica.ai> Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai>
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title: Cloud 빠른 시작
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description: 가입부터 에이전트에게 첫 작업을 할당하기까지 5분 만에.
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";
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이 페이지는 Multica Cloud를 처음부터 끝까지 안내합니다 — **가입 → [CLI](/cli) 설치 → [데몬](/daemon-runtimes) 시작 → [에이전트](/agents) 생성 → 첫 [작업](/tasks) 할당**. 약 5분이 걸립니다.
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전제 조건은 하나뿐입니다: 로컬에 [AI 코딩 도구](/providers)([Antigravity](/providers#antigravity), [Claude Code](/providers#claude-code), [Codex](/providers#codex), [Cursor](/providers#cursor), [Copilot](/providers#copilot), [Gemini](/providers#gemini), [Hermes](/providers#hermes), [Kimi](/providers#kimi), [Kiro CLI](/providers#kiro-cli), [OpenCode](/providers#opencode), [OpenClaw](/providers#openclaw), [Pi](/providers#pi) 중 하나)를 이미 최소 하나는 설치해 두어야 합니다. 데몬은 시작할 때 이들을 자동으로 감지하며, 하나도 없으면 시작을 거부합니다.
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## 1. 계정 만들기
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[multica.ai](https://multica.ai)에서 가입하세요. 이메일(6자리 인증 코드) 또는 Google로 로그인할 수 있습니다.
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가입 후에는 (계정 이름으로 생성된) 기본 워크스페이스에 자동으로 배치됩니다. 나중에 이름을 변경하거나 새 워크스페이스를 만들 수 있습니다.
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## 2. Multica CLI 설치하기
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**macOS / Linux (Homebrew 권장)**:
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```bash
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brew install multica-ai/tap/multica
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```
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**macOS / Linux (Homebrew 없이)**:
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash
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```
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**Windows (PowerShell)**:
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```powershell
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irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex
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```
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설치를 확인하세요:
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```bash
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multica version
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```
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## 3. 로그인 + 데몬 시작하기
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명령어 하나로 로그인과 데몬 시작을 처리합니다:
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```bash
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multica setup
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```
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`multica setup`은 다음을 수행합니다:
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1. CLI가 Multica Cloud에 연결하도록 구성합니다
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2. 로그인을 위해 브라우저를 엽니다(웹과 동일한 이메일 인증 코드 / Google OAuth)
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3. 생성된 PAT를 `~/.multica/config.json`에 저장합니다
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4. **데몬을 자동으로 시작합니다** — 3초마다 작업을 폴링하고 15초마다 하트비트를 전송하기 시작합니다
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<Callout type="info">
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**데스크톱 앱을 사용 중이신가요?** 데스크톱 앱은 실행 시 **데몬을 자동으로 시작합니다** — `multica setup`을 직접 실행할 필요가 없습니다. [데스크톱 앱](/desktop-app)을 참고하세요.
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</Callout>
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데몬이 실행 중인지 확인하세요:
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```bash
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multica daemon status
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```
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`online`은 서버에 등록되었음을 의미합니다.
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## 4. 런타임이 온라인인지 확인하기
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웹 UI에서 **설정 → 런타임**으로 이동하세요. 방금 시작한 데몬이 하나 이상의 활성 런타임으로 표시되어야 합니다 — 로컬에 설치된 AI 코딩 도구당 하나씩입니다.
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오프라인으로 표시되더라도 당황하지 마세요 — [문제 해결 → 데몬이 서버에 연결할 수 없음](/troubleshooting#daemon-cant-connect-to-the-server)을 참고하세요.
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## 5. 에이전트 생성하기
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웹 UI에서 **설정 → 에이전트**로 이동하여 **새 에이전트**를 클릭하세요:
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- **이름** — 보드와 댓글에서 이 에이전트에 표시되는 이름입니다. 원하는 이름을 고르세요
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- **제공자** — 로컬에 설치한 AI 코딩 도구를 선택하세요(드롭다운에는 런타임에서 감지된 도구만 나열됩니다)
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- **모델**(선택) — 해당 도구 내부의 모델 선택(제공자에 따라 정적 목록 또는 동적 발견)
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- **지침**(선택) — 이 에이전트를 위한 시스템 프롬프트
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생성되면 에이전트는 워크스페이스 멤버 목록에 나타나며, 사람 멤버처럼 작업을 할당할 수 있습니다.
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## 6. 첫 작업 할당하기
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웹 UI에서 이슈를 만들거나, CLI에서 만드세요:
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```bash
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multica issue create --title "Add an ASCII architecture diagram to the README"
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```
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방금 만든 에이전트에게 이슈를 할당하세요 — 웹 UI에서 아바타를 클릭하거나, CLI를 사용하세요:
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```bash
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multica issue assign MUL-1 --to my-agent-name
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```
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`--to`는 에이전트 또는 멤버의 **이름**을 받습니다. 부분 문자열 일치도 동작합니다 — 에이전트 이름이 `my-code-reviewer`라면 `reviewer`로 해석됩니다. 워크스페이스에 이름이 겹치는 경우, 대신 `--to-id <uuid>`(`--to`와 상호 배타적)를 전달하세요. UUID는 `multica agent list --output json` 또는 `multica workspace member list --output json`으로 조회하세요.
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**다음으로 데몬에서 일어나는 일**:
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1. 3초 이내에 작업을 가져갑니다(상태가 `queued`에서 `dispatched`로 바뀝니다)
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2. 일치하는 AI 코딩 도구를 호출하여 작업을 시작합니다(상태가 `running`이 됩니다)
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3. AI가 로컬에서 작업합니다 — 코드 디렉터리를 읽고, 명령을 실행하고, 파일을 편집할 수 있습니다
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4. 완료되면 결과를 Multica로 다시 보고합니다(자동 재시도 동작 여부에 따라 상태가 `completed` 또는 `failed`가 됩니다)
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웹 UI는 **실시간으로**(WebSocket을 통해) 업데이트됩니다 — 새로 고침이 필요 없습니다.
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## 다음 단계
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- [데몬과 런타임](/daemon-runtimes) — 데몬이 어떻게 동작하는지와 런타임의 의미
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- [작업](/tasks) — 작업 생명주기와 재시도 규칙
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- [AI 코딩 도구 비교](/providers) — 12개 도구 간의 기능 차이
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- [데스크톱 앱](/desktop-app) — 데몬을 직접 실행하고 싶지 않은 경우
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- [자체 호스팅 빠른 시작](/self-host-quickstart) — 자체 백엔드 실행하기
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