# Augment Code vs Clean

Augment Code는 월간 방문 326,215, 전월 대비 성장률 +24.1%, 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Clean는 월간 방문 25,981, 성장률 -44.9%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Augment Code](https://openaitools.app/ko/tool/augment-code) | [Clean](https://openaitools.app/ko/tool/clean) |
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| 웹사이트 URL | https://www.augmentcode.com | https://tryclean.ai |
| 카테고리 | AI Agent, AI 코드 어시스턴트, AI 코드 생성기, AI 개발자 도구 | AI 코드 어시스턴트, AI Agent, AI 개발자 도구, AI 코파일럿 |
| 가격 모델 | 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 | 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 326,215 | 25,981 |
| 전월 대비 성장률 | +24.1% | -44.9% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 137,070 | 18,763 |
| 리뷰 점수 | 4.5 | 4.1 |
| 저장 수 | 0 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## Augment Code

Augment Code는 자동완성만 원하는 개인 개발자가 아니라 엔지니어링 조직을 겨냥합니다. 기반은 Context Engine으로, 기존 리포지토리의 의존성과 아키텍처, 관례를 구조적으로 이해해 AI 제안과 생성 코드가 일반 템플릿이 아니라 해당 코드베이스에 맞도록 합니다. 주요 IDE에서 사용할 수 있고 터미널 CLI도 제공합니다.

**가격 및 요금제:** 프리미엄. 개인 개발자가 시작할 수 있는 무료 티어가 있고 팀 유료 요금제와 엔터프라이즈 견적 옵션이 있습니다. 엔터프라이즈 배포는 셀프 호스팅과 하이브리드 실행을 지원하며 정확한 좌석·사용량 가격은 영업을 통해 안내됩니다.

- **Context Engine 코드베이스 이해:** 대규모 리포지토리의 아키텍처, 의존성, 관례를 색인해 생성 코드와 리뷰가 팀의 실제 작성 방식과 일치하게 합니다.
- **Cosmos 에이전트 오케스트레이션:** 코드 리뷰, 티켓-PR, 인시던트 분류, 의존성 업그레이드, 보안 패치 등 연결된 SDLC 루프를 실행하고 각 에이전트의 결과를 다음으로 넘깁니다.
- **사람이 참여하는 품질 게이트:** 지정한 체크포인트에서 작업을 멈추고 엔지니어가 계획과 중요한 작업을 승인하며, 검토되지 않은 변경이 자동 배포되지 않습니다.
- **어디서나 실행:** 관리형 클라우드 샌드박스, 외부로 나갈 수 없는 코드를 위한 로컬 머신과 개발 VM, 또는 자체 AWS·GCP 환경에서 실행할 수 있습니다.
- **전문가 레지스트리와 공유 메모리:** 기본 제공 에이전트를 쓰거나 포크하거나 직접 만들 수 있고, 팀의 수정과 공유 지식이 이후 실행 품질을 높입니다.

**강점:** 코드베이스를 깊이 이해해 제안이 기존 아키텍처와 관례에 맞음; 단일 작업이 아니라 SDLC 전반의 루프가 연결됨; 품질 게이트 덕분에 중요한 변경은 항상 사람이 통제함; 민감한 코드를 로컬이나 셀프 호스팅에서 실행하는 유연한 배포

**한계:** 엔터프라이즈 가격이 견적 기반이라 도입 전 예산 산정이 어려움; 온전한 가치를 얻으려면 툴체인 전반의 연동과 트리거 설정이 필요함; 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 오케스트레이션 계층이 과할 수 있음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/augment-code.md)

## Clean

Clean은 스스로를 '정적인 리드 목록의 반대편'에 위치시킵니다. 업종과 직원 수로 걸러낸 수천 행의 오래된 데이터에서 출발하는 대신, 기업이 실제로 한 일에서 시작합니다. 실행된 증설 대출, 승인된 건축 허가, 입항 중인 장비 같은 사건들입니다. 각 기록에는 날짜와 출처, 근거가 붙어 있고, Clean은 이를 시간순으로 엮어 하나의 '지금 연락할 이유'로 완성합니다. 이어서 그 결정을 쥐고 있는 사람을 특정하고 이메일과 전화번호를 검증합니다.

이 플랫폼은 두 계층에서 작동합니다. 사람 영업 담당자는 계정의 신호, 재직 정보, 소개 경로, 캠페인 상태를 나란히 볼 수 있는 워크스페이스를 사용합니다. 동시에 Clean은 API와 MCP 서버라는 도구 형태로도 자신을 개방해, Claude나 Codex 또는 자체 스택의 에이전트가 동일한 신호를 가져와 사람의 개입 없이 아웃리치를 시작할 수 있게 합니다. 어느 경로든 회신은 같은 곳으로 모입니다.

Clean이 특히 집중하는 분야는 '물리적 세계나 규제 이벤트가 구매에 앞서는' 산업입니다. 제조 및 산업용 소프트웨어, 헬스케어, 리걸테크, 핀테크, 보험, 개발자 인프라가 여기에 속합니다. 현재는 세일즈 주도 방식으로, 사이트는 데모 신청으로 유도하며 셀프서비스 가격은 공개하지 않습니다. Y Combinator 지원 스타트업들을 포함한 도입 사례를 강조합니다.

**가격 및 요금제:** 셀프서비스 요금제는 공개되지 않았고 '데모 신청' 경로만 제공됩니다. 견적 기반의 세일즈 지원형 요금제로 보이므로 정확한 조건은 벤더에 직접 확인하세요.

- **1,000개 이상의 실시간 신호 소스:** 인허가, 장비 출하, 규제 신고, 보도자료, 통관 기록, 채용 공고를 지속적으로 모니터링하고 모든 기록에 날짜와 출처를 표기합니다.
- **구매 이유 종합 분석:** 한 기업의 흩어진 기록을 모아 날짜순으로 해석해 '왜 지금 이 계정에 연락해야 하는지'를 설명 가능한 형태로 제시합니다.
- **검증된 의사결정권자 연락처:** 요건을 충족하는 기업마다 실제 결정권자(예: 공장장, 운영 부사장)를 지목하고 이메일과 전화번호를 검증해 제공합니다.
- **에이전트용 API와 MCP:** Claude나 Codex의 에이전트에 리드와 캠페인 트리거를 넘기거나 API·MCP로 사내 스택에 연결하고, 회신은 한곳으로 모읍니다.
- **기업 컨텍스트와 소개 경로:** 어떤 리드든 열면 뒷받침 근거, 최적 접촉 시기, 소개해 줄 동료를 확인할 수 있습니다.

**강점:** 신호에 날짜가 있는 검증 가능한 근거가 붙어 불투명한 점수에 의존하지 않음; API와 MCP를 통해 에이전트 워크플로를 위해 설계됨; 물리적·규제 이벤트가 구매에 선행하는 업종에 특히 강함; 기업 신호와 검증된 의사결정권자 데이터를 결합

**한계:** 가격이 공개되지 않아 평가에 세일즈 상담이 필요; 효과는 해당 업종·지역의 신호 커버리지에 좌우됨; 전체 대화 이력을 보려면 이메일과 CRM 연결이 필요

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/clean.md)

## 자주 묻는 질문

### Augment Code과(와) Clean의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Augment Code의 월간 방문 수는 326,215이고, Clean는 25,981입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Augment Code의 전월 대비 성장률은 +24.1%이며, Clean는 -44.9%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Augment Code: 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의. 프리미엄. 개인 개발자가 시작할 수 있는 무료 티어가 있고 팀 유료 요금제와 엔터프라이즈 견적 옵션이 있습니다. 엔터프라이즈 배포는 셀프 호스팅과 하이브리드 실행을 지원하며 정확한 좌석·사용량 가격은 영업을 통해 안내됩니다. Clean: 가격 문의. 셀프서비스 요금제는 공개되지 않았고 '데모 신청' 경로만 제공됩니다. 견적 기반의 세일즈 지원형 요금제로 보이므로 정확한 조건은 벤더에 직접 확인하세요.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Cursor](https://openaitools.app/ko/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 무료+유료 | 야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor.md) |
| 2 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 무료+유료 | 에이전트 우선 시대를 위한 Google의 개발 플랫폼 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity.md) |
| 3 | [Replit](https://openaitools.app/ko/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 무료+유료, 유료 | 자연어를 통한 클라우드 기반 풀스택 앱 구축 및 배포를 간소화하지만, 대규모 레거시 엔터프라이즈 저장소에는 덜 최적화되어 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/replit.md) |
| 4 | [Cursor](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | 무료+유료 | 일상적인 코딩 에디터로 VS Code에 직접 통합되지만, 전사적 멀티 에이전트 SDLC 오케스트레이션은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-sh.md) |
| 5 | [Apify](https://openaitools.app/ko/tool/apify) | 4,147,762 | +3.9% | 무료+유료, 가격 문의 | 수많은 즉시 사용 스크레이퍼와 AI 에이전트를 한 클라우드에서 실행 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/apify.md) |
| 6 | [Kiro](https://openaitools.app/ko/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 무료+유료 | AWS의 명세 주도 엔지니어링 및 자동 검증에 초점을 맞추는 반면, Augment은 더 광범위한 멀티 에이전트 SDLC 자동화를 지향합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kiro.md) |
| 7 | [Devin](https://openaitools.app/ko/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 유료 | 복잡한 티켓을 독립적으로 해결하는 완전 자율형 소프트웨어 엔지니어인 반면, Augment은 개발자가 참여하는 워크플로우에 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/devin.md) |
| 8 | [Command Code](https://openaitools.app/ko/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 무료+유료, 가격 문의 | 당신의 코딩 취향을 학습하는 AI 코딩 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/command-code.md) |
| 9 | [Attio](https://openaitools.app/ko/tool/attio) | 1,652,928 | -4.2% | 무료 체험, 가격 문의 | 에이전틱 매출 팀을 위한 AI 네이티브 CRM | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/attio.md) |
| 10 | [Clay](https://openaitools.app/ko/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 | 데이터를 매출로 바꾸는 GTM 시스템 구축 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/clay-2-0.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/augment-code-vs-clean

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