// quick start

한 줄로 설치, 바로 라우팅.

One line to install. Routing from the first command.

정식 출시 시 패키지 매니저로 한 줄 설치를 지원합니다. 현재는 Preview 단계로 명령은 추후 공개됩니다.

Package-manager install at launch. Commands shown after public release.

Coming soon — 정식 출시 시 안내Coming soon — revealed at public release

설치 후 자기 API 키(Claude · GPT · Gemini)만 등록하면 같은 인터페이스에서 9종 모델을 자동 선택해 사용합니다.

After install, register your API keys — same interface, automatic model selection across 9 models.

slot · download 출시 시점에 macOS / Windows / Linux 직접 다운로드 카드가 이 자리에 들어갑니다. (4개 플랫폼 · SHA256 · 자동 OS 감지) At launch, direct-download cards (macOS / Windows / Linux) populate this slot — with SHA256 and auto-detect.

slot · repository 공개 시 GitHub repo / Issues / Changelog 링크가 이 자리에 들어갑니다. At public release, GitHub repo / Issues / Changelog links populate this slot.

// capabilities

강력한 6가지 핵심 기능.

Six things gitcli does well.

검증된 라우팅 엔진과 멀티 프로바이더 인프라. 매번 모델을 비교하느라 멈추지 않아도 됩니다.

A verified routing engine and multi-provider infrastructure. Stop comparing models every prompt.

자동 난이도 라우팅

Auto difficulty routing

b-score와 task family로 L1~L5를 측정해 적합한 티어로 자동 전송합니다.

Measures b-score and task family across L1~L5 and routes to the right tier.

21 rules · IRT classifier-floor

멀티 프로바이더

Multi-provider

Anthropic · OpenAI · Google · 로컬 LLM. 한 인터페이스에서 9종 모델을 동시 사용합니다.

Anthropic · OpenAI · Google · local. One interface, 9 models.

37 models registered

로컬 실행

Runs locally

자기 PC에서 자기 API 키로 동작. 프롬프트가 모델사 외 다른 곳으로 새지 않습니다.

Runs on your machine, your keys. Prompts never leave the model vendors.

Your keys · Your PC · Your logs

검증된 품질

Verified quality

학습 코퍼스 100% / Holdout 74.4% — 부풀리지 않은 정직한 검증 결과.

100% trained / 74.4% holdout — honest, no inflation.

214 trained · 43 holdout

비용 효율

Cost-aware

가벼운 요청은 가벼운 모델로. 같은 작업을 더 적은 토큰 비용으로 처리합니다.

Light prompts → light models. Same outcome, fewer tokens.

L1 → Haiku · L5 → Opus

멀티 컨텍스트

Multi-context

대화 history · 이미지 · 멀티턴 입력. 컨텍스트 단위로 라우팅이 일관됩니다.

History · images · multi-turn. Routing stays consistent across the conversation.

conversation-aware

// how it works

입력 한 번, 라우팅까지 12ms.

One input. Routed in 12 ms.

분류는 로컬에서 일어납니다. 모델 호출 전에 어떤 티어가 필요한지 먼저 결정합니다.

Classification runs locally — the tier is decided before any model call.

STEP 01

입력 분석

Parse input

21개 키워드 룰 + IRT classifier-floor가 프롬프트의 b-score와 task family를 측정합니다.

21 keyword rules + IRT floor measure b-score and task family.

input: "라이브 스트리밍 설계"

tokens: design scale

b_score: 0.82

STEP 02

난이도 분류

Classify level

L1(인사) ~ L5(시스템 설계)까지 5단계. rule이 우선, 애매하면 IRT가 결정합니다.

L1 (greet) ~ L5 (system design). Rules first, IRT for the rest.

level: L5 · top tier

source: rule:7f-design

STEP 03

모델 라우팅

Route to model

티어와 family에 따라 Claude · GPT · Gemini 중 가장 적합한 모델로 전송합니다.

By tier and family, the best fit among Claude · GPT · Gemini.

anthropic → opus

openai → top-tier

google → pro

routed: claude-opus ✓

// gui preview

데스크톱 GUI 미리보기.

Desktop GUI preview.

TUI와 동일한 라우팅 엔진을 그대로 쓰는 페이퍼 톤 데스크톱 앱입니다. 좌측 세션 아카이브 · 가운데 채팅 영역 · 상단 토큰/비용 미터링.

A paper-tone desktop app sharing the same routing engine. Sessions archive on the left · chat in the center · tokens/cost metering up top.

gitcli — Desktop GUI

메시지를 입력하세요. Enter 전송, Shift+Enter 줄바꿈, Tab 모델 전환Type a message. Enter to send, Shift+Enter for newline, Tab to switch models

Send →

Enter: 전송 · Shift+Enter: 줄바꿈 · Tab: 다음 모델 · Shift+Tab: 이전 모델 · ulw: ultra mode · /auto: 자동 반복 mode

Enter: send · Shift+Enter: newline · Tab: next model · Shift+Tab: prev model · ulw: ultra mode · /auto: repeat mode

// shared session

프롬프트마다 다른 모델, 컨텍스트는 하나.

Different models per prompt, one shared context.

각 질문의 난이도·도메인에 따라 라우터가 모델을 바꿉니다.
Claude가 설계하면 GPT가 그 위에 코드를 짜고, Gemini가 둘을 종합 검토합니다 — 같은 대화 안에서.

The router swaps models by difficulty and domain.
Claude designs, GPT codes on top, Gemini synthesizes — all inside the same conversation.

Session

분산 KV 스토어 설계

Distributed KV-store design

3 models · 1 shared context

분산 KV 스토어 설계해줘. Raft 합의 알고리즘 기반으로.

Design a distributed KV store with the Raft consensus algorithm.

핵심은 3단계입니다:

1. Leader election — term 단위 무작위 타임아웃으로 선출
2. Log replication — AppendEntries로 majority 확인 후 commit
3. Safety — 같은 term 로그만 즉시 commit

KV 스토어는 etcd가 좋은 참고 모델입니다.

Three core steps:

1. Leader election — randomized per-term timeouts
2. Log replication — AppendEntries, commit on majority
3. Safety — only commit logs from the current term

etcd is a solid reference KV store.

claude-opus-4-7 · Anthropic · 2.4s

위 설계 기반으로 leader election 단위 테스트 케이스 작성해줘.

Write leader-election unit tests based on that design.

위 Raft 설계의 leader election에 대한 테스트:

test('term timeout triggers election', ...)
test('split vote → re-election', ...)
test('higher term invalidates leader', ...)

Tests for the leader election above:

test('term timeout triggers election', ...)
test('split vote → re-election', ...)
test('higher term invalidates leader', ...)

gpt-5.4 · OpenAI · 1.8s

위 설계와 테스트 코드 종합 평가해줘.

Synthesize the design and the test code.

설계는 majority quorum 기반으로 견고하고, 테스트는 boundary 케이스까지 잘 커버합니다.

추가 권장: network partition 시나리오 테스트 + log compaction 정합성 확인.

The design is solid on a majority-quorum core; the tests cover boundary cases well.

Recommend adding: network-partition scenarios + log-compaction consistency checks.

gemini-2.5-pro · Google · 2.7s

01

모델은 매 턴마다 라우팅

Routed per turn

각 질문의 난이도·도메인에 따라 가장 적합한 모델을 골라 보냅니다.

Each turn picks the best fit by difficulty and domain.

02

이전 답변은 그대로 컨텍스트

Prior answers carry forward

다음 모델은 이전 모델의 답변을 그대로 읽고 그 위에서 작업합니다.

The next model reads the prior answer verbatim and builds on it.

03

기록은 하나의 세션

One session, one history

대화 전체가 한 세션으로 저장되어 PC·모바일에서 그대로 이어받습니다.

The whole thread saves as one session — pick it up later on any device.

// why gitcli

강점은 따로, 라우팅은 하나.

Each model has strengths. gitcli picks them.

각 모델이 잘하는 영역은 분명히 다릅니다. 세 영역의 강점을 골라 씁니다.

The three models have clearly distinct strengths. We pick the right one for you.

gitcli 난이도 측정 → 세 모델 중 가장 적합한 모델로 자동 라우팅. Measure difficulty → auto-route to the best fit across all three.
Anthropic · Claude 긴 컨텍스트 안정성과 일관된 코드 추론. Stable long-context handling and consistent code reasoning.
OpenAI · GPT 범용성과 풍부한 도구 생태계. General-purpose strengths with a broad tooling ecosystem.
Google · Gemini 강력한 멀티모달 이해와 효율적인 토큰 비용. Strong multimodal understanding with efficient token costs.

// next In development

다음은, 주머니 안에서.

Next, in your pocket.

모바일에서도. PC에서 시작한 대화를 그대로 이어받고, 티켓 큐로 백그라운드 작업을 던져두세요.

On mobile too. Pick up a desktop conversation right where you left off and queue tickets in the background.

9:41

g gitcli

3 sessions · 2 tickets

Active session

분산 KV 스토어 설계

Distributed KV-store design

claude-opus gpt-5.4 gemini-2.5-pro

Tickets · queue

PCR 프라이머 설계 검토 PCR primer design review ~3m

회의록 요약 생성 Meeting-notes summarization running

릴리즈 노트 작성 Release notes drafted done

Sessions Tickets Settings

PC ↔ 모바일 세션 핸드오프

PC ↔ mobile handoff

데스크톱에서 시작한 대화를 같은 인덱스로 모바일에서 이어받습니다.

A desktop conversation continues in mobile under the same index.

티켓 기반 작업 큐

Ticket-based queue

긴 작업을 티켓으로 던져두면 라우터가 백그라운드에서 처리하고 알림으로 회신.

Long tasks go in as tickets — routed in background, returned by notification.

같은 라우팅 엔진

Same routing engine

TUI·GUI와 동일한 분류·티어 결정. 어떤 디바이스에서 보내든 결과는 일관됩니다.

Same classify + tier decisions as TUI/GUI — consistent across every device.

// faq

자주 묻는 질문.

Frequently asked.

자세한 문서는 정식 출시 시 함께 공개됩니다.

Full docs ship with the public release.

gitcli는 어떤 모델을 사용하나요?Which models does gitcli use?

Anthropic Claude · OpenAI GPT · Google Gemini를 기본 지원합니다. 로컬 LLM(Ollama) 백엔드도 같은 인터페이스로 사용할 수 있습니다.

Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini are first-class. Local LLM (Ollama) works through the same interface.

데모는 무료인가요?Is the demo free?

네, 무료입니다. 위 데모는 실제 라우팅 엔진(분류·티어 결정·모델 선택)을 그대로 호출하지만, 프롬프트는 모델사로 전송되지 않습니다. Cloudflare Workers에서 분류 단계까지만 실행하고 결과만 반환합니다.

Yes, it's free. The demo invokes the real routing engine (classify · tier · model pick) but does not forward your prompt to any model vendor. Cloudflare Workers run only the classify step and return the result.

보안은 어떻게 되나요?How is privacy handled?

자기 PC에서 자기 API 키로 실행됩니다. 프롬프트는 선택한 모델사 외 다른 곳으로 전송되지 않으며, 저희 서버를 거치지 않습니다.

Runs on your machine with your own keys. Prompts only go to the selected vendor — never through our servers.

정식 출시일은 언제인가요?When is the public release?

현재 Preview 단계입니다. 정식 출시 일정은 확정되는 대로 공지합니다.

We're in Preview. Date will be announced once finalized.

한국어를 완벽히 지원하나요?Does it fully support Korean?

네. 분류 룰과 검증 코퍼스가 한국어 기반으로 설계되어 있어, 한국어 프롬프트의 난이도·도메인 인식이 안정적입니다.

Yes. The classifier rules and validation corpus are Korean-first — Korean prompt difficulty and domain detection are stable.

모바일 앱도 있나요?Is there a mobile app?

별도 모바일 앱을 준비 중입니다. PC 세션에서 시작한 대화를 모바일에서 이어받는 흐름을 함께 설계 중입니다.

A mobile app is in the works, with PC ↔ mobile session handoff.

출시 알림 받기

Get a release alert

정식 출시 시점에 단 한 번 출시 안내 메일을 보냅니다. 마케팅·프로모션 메일은 발송하지 않습니다.

A single one-time notification at public release. No marketing, no promotional follow-ups.

또는 help@gitcli.kr 으로 직접 연락하셔도 됩니다.

Or email help@gitcli.kr directly.

발송 메일은 출시 안내 1회로 한정되며, 정보통신망법상 영리 목적의 광고성 정보가 아닙니다. 발송 시 메일 본문에 수신 거부 방법을 함께 안내합니다.

Limited to a single release notice; not promotional. The email itself includes opt-out instructions.

한 CLI, 세 모델,자동 라우팅.

One CLI, three models,auto-routed.

한 줄로 설치, 바로 라우팅.

One line to install. Routing from the first command.

강력한 6가지 핵심 기능.

Six things gitcli does well.

자동 난이도 라우팅

Auto difficulty routing

멀티 프로바이더

Multi-provider

로컬 실행

Runs locally

검증된 품질

Verified quality

비용 효율

Cost-aware

멀티 컨텍스트

Multi-context

입력 한 번, 라우팅까지 12ms.

One input. Routed in 12 ms.

입력 분석

Parse input

난이도 분류

Classify level

모델 라우팅

Route to model

데스크톱 GUI 미리보기.

Desktop GUI preview.

프롬프트마다 다른 모델, 컨텍스트는 하나.

Different models per prompt, one shared context.

분산 KV 스토어 설계

Distributed KV-store design

모델은 매 턴마다 라우팅

Routed per turn

이전 답변은 그대로 컨텍스트

Prior answers carry forward

기록은 하나의 세션

One session, one history

강점은 따로, 라우팅은 하나.

Each model has strengths. gitcli picks them.

다음은, 주머니 안에서.

Next, in your pocket.

PC ↔ 모바일 세션 핸드오프

PC ↔ mobile handoff

티켓 기반 작업 큐

Ticket-based queue

같은 라우팅 엔진

Same routing engine

자주 묻는 질문.

Frequently asked.

출시 알림 받기

Get a release alert

한 CLI, 세 모델,
자동 라우팅.

One CLI, three models,
auto-routed.