무료 GLM5에 Claude/Codex 기술 구축 가이드

GLM-5는 ZhiPu의 최신 MoE 모델로, 총 매개변수 744B(활성 40B)이며 GLM-4.5의 355B에서 대폭 업그레이드되었고, 사전 훈련 데이터는 28.5T 토큰으로 증가했습니다. 복잡한 시스템 엔지니어링, 장기 시계열 에이전트 작업을 위해 설계되었으며, 코딩, Agentic 워크플로우에서 뛰어난 성능을 보입니다.

Ollama 클라우드는 현재 glm-5:cloud를 지원하며, 컨텍스트 창은 198K에 달하고 속도가 빠르며 무료로 시작합니다(용량이 최적화되었으며, 초기에는 일시적인 트래픽 제한이 있었지만 현재는 개선되었습니다).

지금부터 무료로 GLM-5 + 기술 구축하는 방법을 알려드리겠습니다.

1단계: Ollama 설치 및 GLM-5 가져오기

최신 Ollama(https://ollama.com/download)를 다운로드하여 버전이 클라우드 모델을 지원하는지 확인합니다.

Ollama 계정에 로그인합니다(필수, 클라우드 모델을 사용하기 위해).

모델 가져오기

ollama pull glm-5:cloud 또는 직접

ollama run glm-5:cloud를 처음 실행하면 클라우드 사용 권한을 부여할지 묻는 메시지가 표시됩니다. 동의하면 됩니다. 성공하면 터미널에서 직접 GLM-5와 대화할 수 있습니다.

무료 버전은 속도 제한이 있으며 테스트/일상 사용에 적합합니다. 고빈도 사용은 유료 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.

2단계: 원클릭으로 Claude/Codex 기술 환경 연결

Ollama launch를 통해 GLM-5는 이러한 도구의 백엔드 두뇌가 됩니다.

Claude Code

ollama launch claude --model glm-5:cloud 또는 수동 구성

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Must be Empty 그런 다음 시작

claude --model glm-5:cloud 성공하면 다음과 같은 환영 화면이 표시됩니다.

✦ Claude Code v2.1.xModel: glm-5:cloudContext: 198KWelcome back!Codex

ollama launch codex --model glm-5:cloudOpenClaw

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

3단계: 5단계로 효율적인 기술 구축

기술은 폴더이며, 핵심 파일은 SKILL.md이며, Markdown 형식 + YAML 전치 메타데이터를 사용합니다. 기타 선택적 디렉토리:

• scripts/: 실행 가능한 스크립트(Python, Bash 등)를 저장합니다.

• references/: 참조 문서, 템플릿 파일, Claude가 필요에 따라 로드할 수 있습니다.

• assets/: 아이콘, 글꼴 등 리소스.

설계 원칙(효율적인 핵심):

• 점진적 공개(Progressive Disclosure): YAML에는 핵심 설명만 넣고(Claude가 빠르게 적용 가능 여부를 판단하도록), 본문 내용은 MD 본문에 넣고, 필요에 따라 추가 파일을 로드합니다. 컨텍스트 폭발을 피합니다.

• 조합 가능성: 기술은 다른 기술과 호환되어야 하며, 독점을 가정하지 마십시오.

• 이식성: 하나의 기술은 Claude Web, Claude Code 및 API에서 공통적으로 사용할 수 있습니다.

• MCP 통합(선택 사항): MCP(Managed Claude Platform) 서버가 있는 경우 기술의 도구 호출(예: API 연결)을 강화할 수 있습니다.

효율적인 팁: 간단한 사용 사례부터 시작하십시오. 매일 반복하는 프로그래밍 작업 2-3개(예: "REST API 템플릿 생성" 또는 "Python 오류 디버깅")를 선택하고 처음부터 복잡한 기술을 구축하지 마십시오.

Claude Code 자체를 사용하여 구축을 지원합니다(메타 기술 팁: Claude가 기술 프레임워크를 생성하도록 합니다). 터미널에서 claude --model claude-4-opus(또는 GLM5)를 실행한 다음 대화식으로 구축합니다.

1. 사용 사례 및 구조 계획

• 명확한 목표: 예를 들어, "라우팅, 오류 처리 및 테스트 템플릿을 포함하여 효율적인 Python Flask API 아키텍처 생성을 돕는 기술을 만듭니다."

• Claude Code 브레인스토밍: /plan을 입력하거나 직접 "YAML 및 MD 구조를 포함하여 Flask API 생성 기술을 계획하는 데 도움을 주세요."라고 말합니다. Claude가 초안을 출력합니다.

• 효율적인 팁: "간결하게 유지하고 YAML < 200단어, MD < 1000단어"를 지정합니다. 입력 매개변수(예: API 엔드포인트 목록) 및 출력 형식(JSON 또는 코드 파일)과 같은 주요 결정을 기록합니다.

2. 기술 폴더 만들기

• ~/.claude/skills/(기본 경로) 아래에 flask-api-generator와 같은 새 폴더를 만듭니다.

• SKILL.md를 만들고 YAML 전치를 추가합니다.

---name: Flask API Generatordescription: Generates complete Flask API structures with routes, error handling, and tests.version: 1.0author: Your Nametriggers: ["flask api", "generate rest api", "python web app"]dependencies: ["flask", "pytest"] # 선택 사항, Claude가 환경을 확인합니다.---- 효율적인 팁: 트리거(triggers)를 사용하여 Claude가 기술을 자동으로 찾도록 합니다. 일반적인 설명은 피하고 구체적인 시나리오에 집중합니다.

3. 핵심 명령어 작성(MD 본문)

• YAML 뒤에 자세한 단계를 작성합니다.

`## 1단계. 사용자에게 API 사양을 묻습니다: 엔드포인트, 방법, 매개변수.2. app.py 생성: Flask app, 라우팅 및 기본 오류 처리를 포함합니다.3. tests.py 생성: pytest의 단위 테스트를 사용합니다.4. 파일 출력: /write_file 명령을 사용하여 현재 디렉토리에 저장합니다.

예제 입력- 사용자: GET /users 및 POST /users를 포함하여 사용자 관리 API를 생성합니다.

모범 사례- 항상 유형 힌트와 docstrings를 사용합니다.- 보안 우선: 입력 유효성 검사를 추가합니다.`- 스크립트 예제 추가: scripts/ 아래에 generate_routes.py를 넣으면 Claude가 호출할 수 있습니다.

• 효율적인 팁: 번호가 매겨진 단계 + 예제를 사용합니다. 테스트할 때 Claude가 "시뮬레이션 실행"하도록 합니다. "이 기술을 사용하여 예제 작업을 처리합니다."라고 말하고 반복적으로 최적화합니다.

4. 선택적 구성 요소 추가

• **스크립트: Python 스크립트와 같이 일부 논리를 자동화합니다(예: Jinja2를 사용하여 템플릿 생성). Claude는 /run_script를 통해 실행할 수 있습니다. **

• 참조 파일: references/best_practices.md에 Flask 보안 규범을 설명합니다.

• 자산: 템플릿 파일 assets/base_app.py.jinja와 같습니다.

• 효율적인 팁: 필요한 항목만 추가합니다. 80% 기술은 SKILL.md만으로 충분합니다. MCP 사용자는 외부 도구(예: 데이터베이스 연결)를 통합할 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복

• 기술 로드: Claude Code에서 /load_skill flask-api-generator를 입력하거나 자동으로 찾도록 합니다.

• 테스트: 트리거 작업을 입력하고 출력을 관찰합니다. 컨텍스트 사용을 확인합니다(/context를 사용하여 과도하게 로드되었는지 확인).

• 반복: 실패하면 "Heal Skill" 아이디어(커뮤니티 팁)를 사용합니다. 오류를 분석하고 MD를 업데이트합니다(예: "종속성 누락 처리" 단계 추가).

• 효율적인 팁: 다중 라운드 대화로 테스트합니다. 로그 기록: /log on을 사용하여 상호 작용을 캡처하여 디버깅을 용이하게 합니다.