Grok Build 튜토리얼: 머신 러닝 프로젝트 빌드

Grok Build 설정, 세션 간 메모리와 보안 설정, 프로젝트 지침 구성, 그리고 SpaceXAI의 코딩 에이전트로 엔드 투 엔드 머신 러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 알아보세요.

업데이트됨 2026년 8월 21일 · 9분 읽다

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Grok 4.6은(는) Grok Build를 구동하는 최신 AI 모델로, 코딩, 에이전트형 작업, 복잡한 지식 업무에 최적화되어 있습니다. Grok Build는 이러한 기능을 터미널로 직접 가져와, 프로젝트를 계획하고, 파일을 생성·편집하며, 패키지를 설치하고, 명령을 실행하고, 코드를 테스트하고, 승인하에 오류를 수정할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Grok Build를 살펴보고 핵심 기능을 시연하며, 세션 간 메모리, 프로젝트 지침, 재사용 가능한 스킬, 보안 설정을 구성해 보겠습니다.

그런 다음 이를 사용해 환경 설정과 데이터 분석부터 모델 학습, 결과 평가, 예측 애플리케이션 제작까지 엔드 투 엔드 머신 러닝 프로젝트를 완성합니다.

Grok Build란?

Grok Build는 SpaceXAI의 코딩 에이전트로, 터미널 내부에서 직접 실행됩니다.

이는 Claude Code와 OpenCode와 같은 범주의 도구입니다. 만들고 싶은 것을 자연어로 설명하면, 에이전트가 컴퓨터의 파일과 도구를 사용해 작업을 완료합니다.

기존 프로젝트를 탐색하고, 파일을 생성·편집하며, 패키지를 설치하고, 명령을 실행하고, 코드를 테스트하며, 오류를 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다.

Grok Build는 놀랄 만큼 사용자 친화적이기도 합니다. 모든 단계마다 상세한 코딩 지침을 제공할 필요가 없고, 에이전트 스킬, MCP 구성, 프로젝트 설정 등 다른 코딩 에이전트의 구성을 재사용할 수 있습니다.

이러한 기능 덕분에, 특히 이미 유사한 도구를 사용 중이라면 설치와 설정 과정이 훨씬 매끄럽게 느껴집니다.

주요 단점은 사용 한도입니다.

Grok Build는 무료 요금제로도 이용 가능하지만, 전체 프로젝트 작업 시 무료 할당량이 빠르게 소진될 수 있습니다.

전체 SuperGrok 요금제는 월 $30로, 일부 경쟁 도구와 비교하면 다소 비싸게 느껴집니다. 예를 들어 Claude Pro는 월 $20이며 Claude Code에 대한 접근이 포함됩니다.

가격에도 불구하고, Grok Build는 단순히 작은 코드 조각을 생성하는 것 이상의 일을 해주길 원하는 사용자에게 특히 능숙하고 접근하기 쉬운 코딩 에이전트입니다.

Grok Build의 핵심 기능

Grok Build에는 Plan 모드와 AGENTS.md 파일을 통한 프로젝트 지침 등 표준 코딩 에이전트 기능이 포함되어 있습니다.

하지만 메모리, 미디어 생성, 백그라운드 자동화, 에이전트 관리, 확장 시스템 덕분에 대형 프로젝트에 더욱 유용합니다.

1. 세션 간 메모리

Grok은 프로젝트 명령, 기술적 결정, 폴더 구조, 코딩 규칙 등 유용한 정보를 서로 다른 세션 간에 기억할 수 있습니다.

즉, 다시 돌아올 때마다 같은 프로젝트를 반복해서 설명할 필요가 없습니다.

2. 서브에이전트

Grok은 자체 컨텍스트를 가진 독립적인 하위 에이전트를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 한 에이전트는 코드베이스를 탐색하고 다른 에이전트는 계획을 수립하거나 테스트를 작성하거나 별도의 기능을 개발할 수 있습니다.

3. 세션 분기와 되돌리기

세션을 분기하여 원래 대화를 잃지 않고 다른 접근 방식을 시험해 볼 수 있습니다.

되돌리기 기능을 사용하면 문제가 생겼을 때 이전 단계로 돌아갈 수도 있습니다.

4. Git 워크트리

Git 워크트리를 사용하면 Grok이 리포지토리의 격리된 복사본 안에서 작업할 수 있습니다.

이를 통해 실험적 기능을 테스트하거나 여러 에이전트를 동시에 실행하는 동안 메인 프로젝트를 보호할 수 있습니다.

5. 이미지와 동영상 생성

/imagine 및 /imagine-video 명령을 사용해 Grok Build 내부에서 직접 이미지와 동영상을 생성할 수 있습니다.

시각 자산, 목업, 데모 콘텐츠가 필요한 애플리케이션을 만들 때 유용합니다.

6. 루프 실행

/loop 명령은 Grok이 선택한 간격으로 프롬프트를 반복 실행하도록 합니다. 예를 들어, 테스트를 확인하거나, 배포를 모니터링하거나, 몇 분마다 새로운 오류를 보고하도록 요청할 수 있습니다.

7. Vim 모드

Grok Build에는 터미널 인터페이스 탐색 시 Vim 스타일 키보드 조작을 선호하는 사용자를 위한 Vim 모드가 포함되어 있습니다. /vim-mode로 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.

8. 페르소나

페르소나는 에이전트에 서로 다른 행동 스타일, 집중 영역, 작업 규칙을 부여할 수 있게 해줍니다.

/personas로 관리하고, 서로 다른 서브에이전트에 적용할 수 있습니다.

9. 에이전트 대시보드

에이전트 대시보드는 모든 세션에 대한 실시간 개요를 제공합니다.

작동 중, 입력 대기, 완료, 실패 상태의 에이전트를 확인하고, 대시보드에서 직접 아무 세션이나 열 수 있습니다.

10. 훅(Hooks)

훅을 사용하면 특정 이벤트 전후에 Grok이 자동으로 명령을 실행하거나 HTTP 엔드포인트를 호출하도록 할 수 있습니다.

위험한 명령을 차단하거나, 편집 후 코드를 포맷하거나, 도구 사용을 기록하거나, 작업이 끝나면 알림을 보내는 데 활용할 수 있습니다.

11. 플러그인

플러그인은 추가 에이전트, 훅, MCP 서버, 언어 서버 등으로 Grok Build를 확장합니다. 기존 Claude Code 플러그인도 완전히 새로 설정하지 않고 자동으로 검색할 수 있습니다.

12. 플러그인 마켓플레이스

내장 마켓플레이스를 통해 구성된 소스에서 플러그인을 찾아보고 Grok Build 내부에서 바로 설치할 수 있습니다. /marketplace 명령으로 열 수 있습니다.

Grok Build 설정 방법

머신 러닝 프로젝트를 빌드하기 전에 Grok Build를 설치하고, SpaceXAI 계정과 연결한 다음, 전용 프로젝트 폴더에서 실행해야 합니다.

1. Grok Build 설치

터미널을 열고 운영 체제에 맞는 명령을 실행하세요.

macOS, Linux 또는 WSL의 경우:

curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash

Windows PowerShell의 경우:

irm https://x.ai/cli/install.ps1 | iex

설치 관리자는 Grok Build를 다운로드하고 시스템에 grok 명령을 추가합니다.

2. SpaceXAI 계정에 로그인

다음으로, 아래를 실행해 로그인합니다:

grok login

Grok Build가 브라우저 창을 열어 SpaceXAI 계정으로 로그인하고 접근을 승인할 수 있습니다.

일반적으로 이 과정은 한 번만 완료하면 됩니다.

3. 프로젝트 폴더 생성

머신 러닝 프로젝트용 별도 폴더를 만들고 해당 폴더로 이동하세요:

mkdir machine-learning-project
cd machine-learning-project

이제 폴더 안에서 Grok Build를 실행합니다:

grok

프로젝트에 맞게 Grok Build 구성하기

무엇을 만들기 전에, Grok Build가 중요한 프로젝트 정보를 기억하고, 더 안전한 권한 규칙을 따르며, 모든 세션에서 동일한 개발 지침을 적용하도록 구성합니다.

1. 세션 간 메모리 활성화

세션 간 메모리를 사용하면 터미널을 닫았다가 나중에 프로젝트로 돌아와도 Grok이 유용한 정보를 기억합니다.

메모리를 활성화하여 Grok Build를 시작하세요:

grok --experimental-memory

Grok Build 내부에서 중요한 메모를 수동으로 저장할 수 있습니다:

/remember This project uses uv for package management and pytest for testing.

또한 /memory를 사용해 저장된 정보를 조회·관리할 수 있습니다.

중요 명령, 기술 선택, 폴더 구조, 코딩 컨벤션 등 안정적인 세부 사항에는 메모리를 사용하세요.

임시 지침은 현재 세션 내에 유지하는 것이 좋습니다.

2. 안전한 권한 규칙 추가

Grok Build는 기본적으로 Ask 모드를 사용하며, 이는 아직 허용되지 않은 도구를 실행하기 전에 승인을 요청한다는 뜻입니다.

일상적인 개발을 더 원활하게 하면서도 위험한 동작을 명시적으로 차단하기 위해 프로젝트 수준 권한 규칙을 추가하겠습니다.

Grok에게 구성을 준비하도록 요청하세요:

Create a safe .grok/config.toml configuration for this project. 
Allow normal file editing, Git inspection, testing, and linting, 
but deny access to secret files, destructive shell commands, Git pushes, 
force pushes, and changes outside the project folder.

3. 영구적인 프로젝트 지침 작성

다음으로 프로젝트 전반에서 Grok이 따라야 할 규칙을 담은 AGENTS.md 파일을 생성합니다.

Grok은 리포지토리 내부에서 작업할 때마다 이 파일을 자동으로 로드하므로, 매 세션마다 동일한 지침을 반복할 필요가 없습니다.

다음 프롬프트를 사용하세요:

Create a short AGENTS.md file for an end-to-end machine learning project. 
Protect the raw data, prevent data leakage, use reusable Python modules, 
manage packages with uv, add tests, commit every major change, and validate 
each stage before continuing.

지침은 짧고 구체적으로 유지하세요. 집중된 프로젝트 규칙일수록 Grok이 일관되게 따를 가능성이 높습니다.

4. 구성 확인

마지막으로, Grok이 프로젝트 규칙, 설정, 스킬, 플러그인, MCP 서버를 인식했는지 확인합니다:

grok inspect

모든 것이 올바르게 보이면, 머신 러닝 프로젝트 빌드를 시작할 수 있습니다.

Grok Build 데모: 엔드 투 엔드 머신 러닝 프로젝트 빌드

이제 Grok Build가 설치·구성되었으니, 처음부터 완전한 머신 러닝 프로젝트를 만들어 보겠습니다.

1. 프로젝트 계획 수립

먼저 Plan 모드로 전환하여, 파일을 변경하기 전에 Grok이 작업을 점검하고 프로젝트를 어떻게 구축할지 설명하도록 합니다:

/plan

그다음 아래 프롬프트를 입력하세요:

Build an end-to-end machine learning project from scratch. 
Check whether Git and uv are installed, initialize the repository, 
create a uv environment, install the required packages, organize the project, 
download a toy dataset, analyze and clean the data, create visualizations, 
train and compare models, evaluate the best model, build a simple prediction 
CLI application, add tests, and document the results.

2. 계획 검토 및 승인

계획이 준비되면 꼼꼼히 읽어보세요. 누락된 단계를 추가하거나 불필요한 작업을 제거하고, 사용할 도구와 라이브러리를 변경하도록 Grok에 요청할 수 있습니다.

모든 것이 올바르면 계획을 승인하세요. 그러면 Grok이 패키지를 설치하고, 코드를 작성하고, 테스트를 실행하며, 수행한 변경 사항을 보여주면서 프로젝트 생성을 시작합니다.

3. 사용 한도 도달 후 이어서 진행

프로젝트를 빌드하는 동안 무료 사용 한도에 도달했습니다.

대규모 코딩 작업은 일반 채팅 요청보다 사용량이 더 크므로, Grok이 데이터를 분석하고, 모델을 학습하며, 오류를 수정하고, 테스트를 실행할 때 빠르게 한도에 도달할 수 있습니다.

SuperGrok의 현재 가격은 월 $30이며, Grok의 기능 전반에 걸쳐 더 높은 사용 한도를 제공합니다.

저렴하진 않지만, 몇 개의 작은 프롬프트를 시험하는 것이 아니라 전체 프로젝트를 구축할 때에는 추가 할당량이 유용할 수 있습니다.

업그레이드한 뒤 같은 세션으로 돌아가 다음을 입력하세요:

continue

Grok은 중단된 지점부터 이어서 프로젝트 빌드를 계속합니다.

4. 최종 프로젝트 요약 검토

작업이 완료되면 Grok이 무엇을 생성했는지 설명하는 요약을 제공합니다. 여기에는 데이터 분석, 시각화, 모델 비교 결과, 평가 지표, 테스트, 프로젝트 구조, 예측 애플리케이션 실행 방법이 포함됩니다.

우리 프로젝트에서는 Grok이 Palmer Penguins 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습했습니다.

최적 모델은 약 98% 정확도와 F1 점수 97.6%를 달성했으며, 이 작은 분류 프로젝트로서는 매우 우수한 결과입니다.

5. 생성된 파일 살펴보기

프로젝트 폴더를 VS Code에서 열고 생성된 파일을 하나씩 살펴볼 수 있습니다.

이를 통해 Grok이 소스 코드, 데이터 처리 파이프라인, 테스트, 보고서, 커맨드라인 애플리케이션을 어떻게 구성했는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

Grok이 프로젝트를 대신 만들어줬더라도, 코드를 검토하고 각 부분이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 여전히 중요합니다.

6. 예측 애플리케이션 테스트

프로젝트 폴더 내에서 다른 터미널을 열고 다음 명령을 실행하세요:

uv run penguins predict \
  --bill-length 39.1 \
  --bill-depth 18.7 \
  --flipper 181 \
  --body-mass 3750 \
  --sex male \
  --island Torgersen

CLI 앱은 평가에 사용했던 것과 동일한 전처리 파이프라인과 학습된 모델을 사용해 값을 처리합니다. 테스트에서는 예상한 펭귄 종을 반환해 예측 애플리케이션이 올바르게 작동함을 확인했습니다.

마무리 생각

전반적으로 Grok Build는 매우 뛰어나고 놀랄 만큼 완성도가 높은 코딩 에이전트라고 생각합니다.

SuperGrok 구독을 통해 사용하거나, API 키를 사용해 SpaceXAI API에 직접 연결할 수도 있습니다.

더 중요한 점은 Grok 모델에만 제한되지 않는다는 것입니다.

Grok Build는 OpenAI 호환 및 Anthropic 호환 API를 통한 커스텀 모델을 지원하므로, 로컬에서 실행 중인 오픈 소스 모델을 연결하거나 다른 API 제공업체를 사용할 수도 있습니다.

공식 커스텀 모델 구성 가이드를 따라 설정할 수 있습니다.

또한 플러그인, 마켓플레이스, 재사용 가능한 스킬, 에이전트, 훅, MCP 서버와도 원활히 작동합니다.

Grok은 기존 Claude Code 스킬, 플러그인, MCP 구성, 지침 파일을 자동으로 발견할 수 있어 모든 것을 다시 설정할 필요가 없습니다.

전체적인 사용 경험이 매우 사용자 친화적입니다.

Grok Build 시작 시 업데이트가 자동으로 확인되며, grok update 명령으로 최신 버전을 수동 설치할 수 있습니다.

설치와 구성부터 모델 전환과 도구 추가까지 모든 것이 단순하고 잘 설계되어 있습니다.

OpenCode와 비교했을 때, 현재로서는 Grok Build가 더 다듬어지고 성숙한 제품처럼 느껴집니다.

기능과 전반적인 코딩 경험 측면에서 이미 Claude Code에 근접해 있으며, 계속해서 개선되리라 기대합니다.

여전히 가장 큰 우려는 비용과 제한된 무료 사용량이지만, 구독을 제외하면 Grok Build에 큰 기대를 걸고 있습니다.

Grok Build는 오픈 소스인가요?

Grok Build는 데이터 프라이버시와 보안을 어떻게 처리하나요?

2026년 7월 중순의 한 사건 이후 매우 중요한 영역입니다. 보안 연구원들이 Grok CLI의 초기 버전이 실제로 에이전트가 읽어야 하는 파일과 무관하게 전체 Git 리포지토리(커밋 기록과 무시된 .env 파일 포함)를 xAI의 클라우드 스토리지로 번들링해 업로드한다는 사실을 발견했습니다.

논란에 대응하여 SpaceXAI는 서버 측에서 코드베이스 업로드 기능을 비활성화하고, 이전에 보관된 모든 사용자 데이터를 삭제했으며, Grok Build를 기본 제로 데이터 보존 정책으로 전환했습니다. 또한 CLI가 이제 오픈 소스이므로, 개발자는 이러한 프라이버시 변경 사항을 직접 검증하거나 로컬 모델 엔드포인트를 지정해 완전히 에어갭된 상태로 하네스를 실행할 수 있습니다.