Show HN: Claude Code/Codex가 VM과 GPU를 띄울 수 있게 해주는 Skill

저는 Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트가 클라우드 VM과 GPU를 시작할 수 있게 해주는 skill + CLI인 CloudRouter를 작업해 왔습니다. 에이전트가 코드를 작성할 때, 보통 dev 서버를 시작하고, 테스트를 실행하고, 브라우저를 열어 작업을 검증해야 합니다. 현재 이 모든 것은 여러분의 로컬 머신에서 일어납니다. 단일 작업에는 잘 작동하지만, 에이전트가 여러분의 컴퓨터(포트, RAM, 화면)를 공유하고 있는 셈입니다. 여러 에이전트를 병렬로 실행하면 다소 혼란스러워집니다. Docker가 격리에 도움이 되지만, 여전히 여러분 머신의 리소스를 사용하며, 에이전트에게 루프를 제대로 닫아줄 브라우저, 데스크톱, GPU를 제공하지는 않습니다. 에이전트가 VM을 시작할 수 있는 primitive만 있다면 이 모든 것을 스스로 처리할 수 있습니다. CloudRouter가 바로 그 primitive입니다 — 에이전트에게 자신만의 머신을 제공하는 skill입니다. 에이전트는 로컬 프로젝트 디렉터리에서 VM을 시작하고, 프로젝트 파일을 업로드하고, VM에서 명령을 실행하고, 완료되면 정리할 수 있습니다. GPU가 필요하면 요청할 수 있습니다. cloudrouter start ./my-project cloudrouter start --gpu B200 ./my-project cloudrouter ssh cr_abc123 "npm install && npm run dev" 모든 VM에는 VNC 데스크톱, VS Code, Jupyter Lab이 함께 제공되며, 모두 인증으로 보호된 URL 뒤에 있습니다. 에이전트가 VM에서 브라우저 자동화를 수행할 때, VNC URL을 열어 실시간으로 지켜볼 수 있습니다. CloudRouter는 브라우저 자동화를 위해 agent-browser [1]를 감쌉니다. cloudrouter browser open cr_abc123 "http://localhost:3000" cloudrouter browser snapshot -i cr_abc123 # → @e1 [link] Home @e2 [link] Settings @e3 [button] Sign Out cloudrouter browser click cr_abc123 @e2 cloudrouter browser screenshot cr_abc123 result.png 짧은 데모입니다: https://youtu.be/SCkkzxKBcPE 저를 놀라게 한 것은 이것이 제 워크플로를 얼마나 뒤집었는가입니다. 대부분의 클라우드 개발 도구는 클라우드(백그라운드 에이전트, 원격 SSH 등)에서 로컬로 시작해 테스트합니다. 하지만 CloudRouter는 에이전트를 로컬에 유지하고 에이전트의 작업을 클라우드로 밀어냅니다. 에이전트는 로컬에서 하던 것과 같은 일(dev 서버 실행, 브라우저 조작)을 하지만, 이제는 VM에서 합니다. 에이전트가 작업하는 것을 지켜보고 로컬 제약을 걱정하는 일을 멈추면서, 더 많은 작업을 병렬로 실행하기 시작했습니다. GPU 쪽은 제가 가장 발전을 궁금해하는 부분입니다. 오늘날 코딩 에이전트가 학습이나 추론과 관련된 일을 돕게 하려면, 머신을 직접 프로비저닝하는 수동 단계가 있습니다. CloudRouter를 사용하면 에이전트가 GPU 샌드박스를 띄우고, 워크로드를 실행하고, 완료되면 정리할 수 있습니다. 몇몇 친구들은 에이전트가 작은 실험을 병렬로 실행하도록 하는 데 사용해 왔지만, 다른 사용 사례에도 열려 있습니다. 여러분의 피드백과 아이디어를 듣고 싶습니다. CloudRouter는 저희 모노레포 https://github.com/manaflow-ai/manaflow 의 packages/cloudrouter 아래에 있습니다. [1] https://github.com/vercel-labs/agent-browser