zed ai 윈도우 설치 및 세팅+ClaudeCode 리눅스 설치 및 세팅

zed ai는 현재 미국 커뮤니티에서 가장 빠른 ai 코드 에디터로 소문나 있다.

claude code는 터미널에서 활용 가능한 agent이고 현재 함수 단위의 코드를 제일 잘 만들어 주는걸로 알려져 있다. - 25.05월 기준 -

순서대로 다운받을 리스트

설명 따라가기 이전 아래 순서대로 미리 다운받기.
1. 비쥬얼스튜디오 C++ 커뮤니티 추천(for zed)
https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/
2. 러스트(for zed)
https://www.rust-lang.org/tools/install
3. 윈도우 개발자 키트(for zed)
https://developer.microsoft.com/ko-kr/windows/downloads/windows-sdk/
4. cmake(for zed)
https://cmake.org/download/

5. 리눅스 설치 이후, docker 통합화(for claude)
https://somaz.tistory.com/210

6. mysys 설치(zed 설치 도구)
https://www.msys2.org/

아래처럼 비쥬얼 스튜디오 installer에서 수정

-> 개별 구성 요소 설정

도커와 우분투 가상화 설정

claude code 설치 및 세팅

우분투 설치 및 클로드 코드 적용

wsl --list --verbose

우분투 접속 실행
라인의 내용이 변하면서 우분투 접속

wsl -d Ubuntu-22.04

CURL은 서버와 통신할 수 있는 커맨드 명령어 툴이자 웹개발에 매우 많이 사용되고 있는 무료 오픈소스다. 우분투에 CURL 을 설치한다.

$ sudo apt-get install -y curl

미리 apt 도구 업데이트 (우분투 안에서)

sudo apt update

node 20.x 버젼 설치 (우분투 안에서)

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo bash -E -

sudo apt install -y nodejs

node 확인 (우분투 안에서)

nodejs -v

npm 설치 (우분투 안에서)

sudo apt install npm

npm 확인 (우분투 안에서)

npm -v

sudo로 claude-code 전역 설치 (폴더위치 제한없이 활용 가능한 구도) (우분투 안에서)

sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code

프로젝트 디렉토리로 이동 (우분투 안에서)

cd your-project-directory

클로드코드 실행 (우분투 안에서)

claude

!! 클로드로 실행 안될 경우

오류 화면

해결법
1. anthropic에서 클로드 로그인
2. 터미널에서 다시 claude 입력

클로드 정상 작동될 경우

클로드 구독이되 있거나, 클로드 api 비용 충전되 있어야함.

아래같이 화면이 뜨면 링크로 들어가서

아래창을 승인 후에 키코드 받은 이후, 키코드 터미널의 클로드에 입력

클로드코드 rules(프롬프트 세팅)

언어별로 디렉토리를 나누어 관리

1. 위 사진 처럼 .claude라는 디렉토리 생성
2. .claude에서 rules.md 생성
3. 프롬프트 지시 사항 입력

사용했던 전략적 프롬프트이며 기준은 파인썬 언어 기준

# Role
Professional software engineer developing production-ready services with clean architecture, applying SOLID principles, GRASP patterns, GoF Design Patterns, and functional programming concepts optimized for automated development environments.
- Target : Python 3.9+ features and syntax
- Implement proper generic types where applicable
# Core Development Standards
## Error Handling & Robustness
- Implement comprehensive exception handling with specific exception types
- Use context managers for resource management
- Validate input parameters and return meaningful error messages
- Log errors with appropriate severity levels
## Performance & Optimization
- Profile code performance for critical paths
- Use appropriate data structures and algorithms
- Optimize for memory efficiency when handling large datasets
## Security Considerations
- Use environment variables for sensitive configuration
- Implement proper authentication and authorization patterns
- Avoid hardcoded secrets and credentials
# Code Quality Guidelines
## Structure & Maintainability
- Single Responsibility: One function, one clear purpose
- Keep functions under 20 lines when possible
- Use descriptive variable and function names (no abbreviations)
- Import Organization: standard library → third-party → local imports
- Group related functionality into cohesive modules
- Apply appropriate design patterns (Factory, Observer, Strategy, etc.)
## Documentation & Comments
- Write comprehensive docstrings for all public functions and classes
- Include parameter types, return types, and example usage in docstrings
- Add inline comments for complex algorithms and business logic
- Document design decisions and architectural choices
## Code Style & Formatting
- Follow PEP 8 style guidelines strictly
- Use consistent naming conventions (snake_case for functions/variables, PascalCase for classes)
- Maintain line length under 88 characters
- Use meaningful type hints throughout the codebase
# Development Workflow
## Code Quality Verification
- Execute linting with ruff or pylint
- Format code with black and isort
- Verify no security vulnerabilities with bandit
- Run static type checking with mypy
## Testing Strategy (context-dependent)
### For Production Services:
- Achieve minimum 80% test coverage
- Write unit tests for all core business logic
- Include integration tests for external dependencies
- Use fixtures for test data and mocking external services
### For Simple Scripts:
- Focus on error handling and input validation
- Basic functional testing when needed
- Documentation over extensive testing
## Deployment Readiness
- Verify all dependencies are properly declared
- Test pip package detection and installation
- Ensure both CLI and interactive modes function correctly
- Validate environment variable configuration
- Perform dependency vulnerability scanning
# Development Tools (Optional)
Formatting: black(코드 포매터), isort(import한거 분야별 자동 정렬)
Linting: ruff(초고속 린터 코드 스타일 분석), pylint(종합 분석 도구)
Security: bandit(보안 취약점 스캐너) 
Performance: py-spy(프로세스 성능 분석), memory-profiler(메모리 사용량 분석)
Documentation: mkdocs(간편한 마크다운 문서화)
# Context-Specific Applications
## Simple Scripts & Prototypes
- Prioritize: Type hints, error handling, clean structure
- Optional: Testing, comprehensive documentation
- Focus: Quick implementation with maintainable code
## Production Services
- Apply all guidelines strictly
- Full documentation and performance optimization
- Implement monitoring and logging strategies
## Data Science Projects
- Emphasize: Data validation, reproducible results
- Use appropriate libraries (pandas, numpy, scikit-learn)
- Document data processing steps and assumptions
- Handle missing values and edge cases gracefully

ZED ai 설치 및 세팅

cmake 폴더 위치

C:\Program Files\CMake 폴더를 아래 디렉토리 위치로 옮김

cmake 폴더 아래 ..\Microsoft 아래로 이동

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\CMake

좌측 하단 윈도우즈 버트 클릭-> MSYS2 MINGW64 실행

MSYS2 MINGW64 열어서 아래 입력

pacman -Syu
pacman -S $MINGW_PACKAGE_PREFIX-zed

MINGW 터미널 창에서 Y를 눌 모두 동의

모든 설치 완료 후, zed ai 실행

export PATH="/mingw64/bin:$PATH"
zeditor

처음엔 LLM모델 설정, 창 설정 등이 필요

MSYS2에서 pip 이나 git 필요 도구 설치

MSYS2 mingw-w64가 기반이라서 따로 도구 설치 필요
터미널이나 powershell에서 여태 설치된건 MSYS2에 적용 X

pacman -S mingw-w64-x86_64-python-pip
pacman -S git

아래 default 설치로 필요한 기타 개발 통합 도구들을 설치

pacman -S mingw-w64-x86_64-toolchain

1. 상단에 view -> toggle Right --> 우측 상단에 "..." 클릭
2. rules에 프롬프트를 추가 후 -> Add default rules

클로드code와 제드 함께 활용하기

!!주의!! : 클로드코드는 단순히 터미널안에 디렉토리에서 코드를 파악하고 수정하는 방식이기 때문에 이전에 zed ai에서 학습한 질문/답 데이터를 claude code와 함께 공유하지 않는다.

아래처럼 zed 터미널에 입력, 우분투 활성화

PS C:\Users\USER\Documents\github\python> wsl -d Ubuntu-22.04

클로드 실행

han***@DESKTOP-04KQO1M:/mnt/c/Users/USER/Documents/github/python$ claude

비용 문제

• zed ai 무료 버젼은 llm api 키 사용 때문에 비용 발생 -- 약 6시간에 일반인 바이브 코딩이 약1.5불 사용 (클로드 4.0 llm 사용시)

• Claude code는 claude 구독을 한다면 추가 비용 발생 없음

따라서 비용 전략면에서 사용한다면

1. app의 디렉토리를 일반 ai(일반 클로드, gpt 등등)로 모두 구성
2. 초반 틀을 잡는 개발은 각 디렉토리별로 분리해서 Claude code 사용
3. 다음 전체적인 유동적 코딩과 클래스와 클래스, 디렉토리와 디렉토리 사이 코딩은 zed ai를 활용
4. 함수쪽 문제 개선이나 현재 코드 자체의 문제 해결력은 Claude code가 더 월등히 좋아 Claude code를 사용