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Mac 한 대에서
모든 OS를 지휘합니다

Windows 빌드, Linux 서버, GPU 학습기를 각각 접속해 다루지 않아도 됩니다. Claude에게 말하면 맞는 컴퓨터가 동시에 일합니다.

개발자

이런 고민이 있다면

빌드 환경마다 접속해야 한다Windows 빌드, Linux 배포, GPU 실험을 위해 창을 여러 개 띄워 SSH로 오갑니다.
서버는 놀고 있다Claude Code는 Mac에서만 일하고, 성능 좋은 서버는 대부분 쉬고 있습니다.
OS마다 명령이 다르다셸·경로·인코딩 차이 때문에 스크립트를 OS별로 따로 관리합니다.

사례

실제로 이렇게 썼습니다

배지로 근거 수준을 구분했습니다 — 실측 실제 사례 예시 시나리오

실측

MacWindows 11Linux (RTX 4090)

같은 빌드를 Windows와 Linux에 동시에

상황Python 프로그램을 OS별 단독 실행 파일로 빌드해야 했습니다.

DureClaw로는같은 명령 형식으로 두 OS에 지시했고, 둘 다 실패 없이 빌드를 마쳤습니다. Linux 서버는 SSH 22번 포트가 닫혀 있었지만, 노드가 서버로 먼저 연결하는 방식이라 문제없었습니다.

11.5초Windows exe 7.35MB

4.2초Linux 실행 파일 7.11MB

0실패

출처 — DureClaw vs SSH 실험 리포트 §7–8

실측

MacBookLinux · RTX 4090

다른 방의 GPU 서버에 모델 설치부터 서빙까지

상황MacBook으로 일하는데 RTX 4090 서버는 다른 방에 있었습니다.

DureClaw로는SSH 없이 Claude Code 안에서 모델 내려받기, 실행, API 서빙까지 끝냈습니다.

19.9GBgemma4:31b 설치

18개운용 중인 모델

~19 tok/sgemma4:31b 추론

출처 — README — GPU 서버 원격 운용 실사례

실측

Pi Zero WWindowsMac mini M4Mac mini IntelLinux GPU

성격이 다른 5대가 한 팀으로 응답

구성손바닥만 한 라즈베리파이, 가방 속 Windows 미니PC, iOS 빌드용 Mac mini, 클라우드 CLI용 Intel Mac, 24시간 GPU 서버.

결과상태 점검을 보내자 다섯 대가 동시에 응답했습니다.

5/5동시 응답

0.61초전체 응답

출처 — README — 실제 팀 · 에이전트 테스트 로그

여러 에이전트가 동시에 작업을 받아 처리하는 대시보드 화면 — 대시보드 — 여러 노드가 동시에 작업을 처리

예시 시나리오

Mac빌더테스터

분석 → 수정 → 테스트 → PR을 역할별로 나눠서

구상분석 노드가 원인을 찾고, 빌더가 고치고, 테스터가 검증한 뒤 PR까지 올리는 파이프라인 예시입니다.

포인트역할(builder·tester)별로 노드를 붙이면 같은 흐름을 여러 저장소에 재사용할 수 있습니다.

출처 — examples/fix-agent

필요한 구성

이렇게 갖추면 됩니다

Mac (지휘)서버 앱 + Claude Code.

빌드 머신Windows는 설치 프로그램, Linux는 한 줄 명령.

GPU 서버모델 학습·추론, 24시간 연산.

역할 이름builder · tester · executor로 일 나누기.

플랫폼별 설치 가이드 →

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5/5추가 설정 없이 Windows 원격 작업 성공

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센서·신호등·생산 라인에서 즉시 판단

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연구실에서 GPU 서버의 모델 비교, 과제 수집, 플레이북 검토와 승인을 하는 그림

연구·교육

측정·비교 실험과 수업 자료 준비

143,136배엣지 판단 최대 속도 향상

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지금 Mac 한 대로 시작하세요

서버 앱을 설치하고, 놀고 있는 컴퓨터를 하나씩 팀에 합류시키면 됩니다.

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