LOCAL-FIRST · PYTHON STUDIO
Windows x64 · 런타임 포함 · 오프라인 실행 · 무료배운 코드가 그대로 실행되고, 실행이 곧 자동화가 된다.
채팅·에디터·커리큘럼·자동화를 하나의 로컬 Python 작업대에서 잇습니다.
CODARO ANYWHERE
설치 없이, 브라우저에서 바로 배운다.
브라우저 탭에서 진짜 Python이 돕니다. 프로세스·병렬·상태 복원까지 되는 런타임 위에서, 서버도 설치도 없이 배우고 실행하고, 로컬로 완전하게 이어집니다.네 개의 표면, 하나의 문서 모델
학습과 자동화가 갈라지지 않는다.
채팅, 에디터, 커리큘럼, 자동화가 같은 셀 흐름을 공유합니다. 맥락이 끊기지 않습니다.채팅
요청을 작업으로 정리
학습 목표와 반복 업무를 셀, 검증, 자동화 후보로 나눠 시작한다.> 매주 지출 CSV를 리포트로 → 학습셀 · 검증셀 · 태스크 분리
에디터
로컬에서 바로 실행
Python과 Markdown 셀을 일반 파일처럼 유지하고 실행 결과를 옆에서 확인한다.# %% Python
df.groupby("week").sum()커리큘럼
학습을 실행 단위로 저장
설명, 예측, 실행, 검증이 같은 학습 카드 안에서 끊기지 않는다.lesson: pandas-groupby 예측 → 실행 → 검증 → 변주
자동화
검증된 흐름을 태스크로 승격
반복 가능한 셀과 스크립트를 dry-run 계획, 태스크, 리포트로 키운다.@every_5m task: weekly_report → ok
작동 방식
배운 코드가 자동화가 되기까지.
01 배운다
커리큘럼 셀
예측 → 실행 → 오류 → 검증 흐름을 한 학습 카드 안에서.02 실행한다
로컬 런타임
percent format .py를 내 PC에서 그대로 실행하고 결과를 확인.03 승격한다
dry-run 태스크
검증된 셀을 반복 가능한 개인 자동화로 키운다.정직한 등급
무엇이 웹에서 되고, 무엇이 로컬 몫인가.
브라우저에서 되는 표면은 웹으로 완전히, 안 되는 것은 로컬 티어로 이어집니다. 과장하지 않습니다.| 표면 | 웹 | 로컬 | 메모 |
|---|---|---|---|
| 커리큘럼 학습 | 브라우저에서 완전 | 완전 | 콘텐츠 + 브라우저 Python 실행 |
| 채팅 · 에디터 · 노트북 | 브라우저에서 실행 | 완전 | 대규모 numpy만 로컬 몫 |
| 터미널(PTY) | 서버리스 셸로 대체 | 완전 | 진짜 PTY는 로컬 |
| 자동화(상주 스케줄) | 로컬 전용 | 완전 | 탭이 닫히면 못 돌아 로컬/Actions 티어 |
검증
다운로드 전에 직접 검증할 수 있다.
학습과 실행의 기준은 브라우저 샌드박스가 아니라 당신의 로컬 Python 환경입니다. 릴리즈의 체크섬·manifest·SBOM으로 받기 전에 확인하세요.로컬 우선 · 코드와 산출물은 내 PC에체크섬 · manifest · SBOM 공개AI는 선택적 · 학습·실행·자동화는 AI 없이도 완전 동작
GitHub Releases / latest
Codaro.exe # 단일 실행 파일 Codaro.exe.sha256 # SHA256 체크섬 codaro.spdx.json # SBOM release-manifest.json # 버전 핀 python-runtime.zip # 관리형 런타임
FAQ
자주 묻는 질문
Codaro는 Jupyter 대안인가요?
부분적으로 그렇습니다. Codaro는 Jupyter의 셀 단위 실행 편의성을 유지하면서 다음을 더합니다 — (1) .ipynb JSON 대신 percent format .py로 저장해 IDE diff와 git history가 깨끗하고, (2) AST 기반 reactive 재실행으로 셀 실행 순서 문제를 없애며, (3) 학습 커리큘럼·데스크톱 자동화·태스크 스케줄링이 같은 문서 모델 위에 1급으로 존재합니다. ipynb 양방향 변환은 그대로 지원합니다.
marimo와는 어떻게 다른가요?
marimo는 reactive 모델을 사용하지만 셀 함수 래핑과 명시적 return을 요구합니다. Codaro는 사용자가 평범한 모듈 레벨 Python을 쓰고 엔진이 AST로 격리/의존성을 투명하게 처리합니다. 또한 marimo는 분석/대시보드에 가깝지만, Codaro는 학습 커리큘럼·셀 단위 학습 도구·데스크톱 자동화(Vision/Voice/Input)·태스크 스케줄링까지 같은 표면에 포함합니다.
AI 없이도 쓸 수 있나요?
네. AI는 선택적 확장이며 모든 학습·실행·자동화는 AI 없이도 완전 동작합니다. AI provider는 GPT·Claude·Ollama(로컬) 중 선택하거나 사용하지 않을 수 있습니다. AI가 붙으면 제품 API를 tool_use로 호출해 셀 단위로 가르치고 검증합니다 — AI 응답 텍스트가 아니라 어떤 셀이 만들어지고 실행됐는지가 학습 상태를 만듭니다.
로컬에서만 동작하나요? 클라우드는요?
Codaro의 기본 실행 플랫폼은 사용자의 로컬 Python 환경입니다 (local-first). 그러나 createServerApp()을 FastAPI / Django / Flask에 마운트하면 사내 서버나 클라우드에서도 동작할 수 있습니다. 외부 트리거는 Slack / Discord / Webhook MessageBridge로 받습니다.
Windows 외 OS에서도 쓸 수 있나요?
핵심 노트북/실행/자동화 기능은 macOS, Linux에서도 동작합니다 (Python 3.12+, uv). 다만 데스크톱 GUI 자동화(Input/Vision의 일부 백엔드)와 공식 배포 런처는 현재 Windows를 1차 타겟으로 합니다. 비-Windows에서는 저장소 클론 + uv sync 흐름을 사용하세요.
커리큘럼 YAML을 직접 작성해 공유할 수 있나요?
네. curricula/ 아래 YAML 한 파일이 하나의 학습 자산입니다. meta.id, meta.category, meta.packages, tags만 갖추면 같은 카테고리 트리에 자동 노출됩니다. 다른 사용자에게는 codaroPack.yaml로 묶어 share pack manifest URL로 배포할 수 있습니다.
상업적으로 사용할 수 있나요?
기본적으로 불가합니다. Codaro는 공개 학습과 검토를 허용하지만 상업적 재사용을 허용하는 오픈소스 배포가 아닙니다. 상업적 사용·재판매·유료 강의 편입·호스팅 서비스 제공·브랜드 자산 재사용은 사전 서면 허가가 필요합니다. 자세한 내용은 LICENSE / LICENSE-CONTENT / TRADEMARKS 문서를 확인하세요.
데이터는 어디로 가나요? 프라이버시는요?
로컬 우선 원칙상 코드·노트북·자동화 산출물은 모두 사용자 로컬에 남습니다. AI provider를 사용할 경우에만 해당 provider(GPT·Claude·Ollama)의 정책이 추가로 적용됩니다. credential과 diagnostic export 처리 기준은 PRIVACY.md를 참고하세요.