딥소스 vs i-have-adhd
두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.
| 특성 | 딥소스 | i-have-adhd |
|---|---|---|
| 가격 유형 | 무료 + 유료 ($24/월부터) | 무료 |
| 한국어 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 플랫폼 | cli | Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor, Zed |
| 오픈소스 | No | No |
| API 제공 | 제공 | - |
| SDK | 제공 | - |
| LLM 기반 | Yes | - |
| 멀티모달 | - | - |
| AI 모델 | ||
| GitHub Stars | 3 | 17.4K |
| 개발사 | DeepSource | - |
| 카테고리 | 개발자 도구 | - |
| 상세보기 | 보기 | 보기 |
딥소스 장단점
- 설정 과정이 매우 간편하여 GitHub 등 VCS와 연동하는 데 5분 내외면 충분하며, 직관적인 UI를 통해 프로젝트의 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 특히 AI가 단순히 문제를 지적하는 데 그치지 않고 실제 수정 코드를 생성해 PR을 만들어주는 'Autofix' 기능이 개발자의 반복 업무를 크게 줄여준다는 평가를 받습니다. 오탐(False Positive) 비율이 5% 미만으로 낮아 분석 결과에 대한 신뢰도가 높으며, 정적 분석과 AI를 결합한 하이브리드 방식으로 보안 진단의 정확성을 높였습니다.
- 무료 플랜에서는 자동화된 분석 기능이 제한적이라 개인이나 소규모 프로젝트에서 충분한 효용을 느끼기 어려울 수 있습니다. 대규모 모노레포(Monorepo) 구조의 프로젝트에서는 분석 설정이나 구동 방식이 다소 까다롭다는 사용자 피드백이 존재합니다. 또한 정적 분석의 규칙을 세밀하게 커스터마이징하거나 예외 처리를 관리하는 유연성이 SonarQube와 같은 엔터프라이즈 도구에 비해 부족하게 느껴질 수 있으며, 특정 IDE와의 연동성이나 한국어 지원이 미비한 점도 한계로 꼽힙니다.
i-have-adhd 장단점
- 무료 오픈소스로 사용 가능
- 여러 코딩 에이전트와 호환
- 답변을 즉시 실행 가능한 형태로 정리
- 설정 규칙이 명확하고 커스터마이즈 가능
- 독립적인 대화형 AI 서비스가 아님
- 사용하려면 지원되는 코딩 에이전트가 필요함
- 모델 자체의 성능을 향상시키지는 않음
딥소스 주요 기능
- Autofix™ AI — LLM이 주변 컨텍스트를 분석해 거의 모든 이슈를 자동 수정하는 PR 생성
- Autofix™ Autopilot — 보안 이슈 탐지 시 자율적으로 PR을 생성하는 에이전트
- CVE 우선순위 지정 에이전트 — 코드 내 실제 사용·노출 기반으로 취약점 우선순위 자동 조정
- False Positive Triage 에이전트 — 오탐 자동 식별·억제로 노이즈 감소
- Vanta SCA 통합 — 취약한 오픈소스 의존성을 Vanta 대시보드에 자동 노출
- OIDC 지원 — GitHub Actions와 DSN 없이 테스트 커버리지 리포팅
i-have-adhd 주요 기능
- 답변과 다음 행동을 먼저 제시
- 다단계 작업을 번호 목록으로 구성
- 진행 상태를 매 턴 재표시
- 구체적인 시간 추정 제공
- 오류를 위치·원인·해결책 중심으로 설명
- 불필요한 서론과 맺음말 억제