저는 매 단계마다 일일이 지켜볼 필요 없이 AI 코딩 워크플로우를 실행할 수 있는 로컬 퍼스트(Local-first) 앱인 BatonBot을 개발해 왔습니다.

특히 로컬 모델(Local models)을 사용할 때 제가 계속 직면했던 문제는, 코딩 에이전트(Coding agents)가 유용하긴 하지만 워크플로우가 느려진다는 점이었습니다:
작업 시작 → 대기 → 결과 확인 → 다음 문제 수정 → 다른 단계 실행 → 다시 대기.

BatonBot은 이를 더 자동화(Hands-off)하려는 저의 시도입니다. 코딩 작업을 설정하고, 에이전트에게 넘긴 뒤, 칸반(Kanban) 스타일의 보드에서 진행 상황을 시각적으로 추적하고, 나중에 다시 돌아와 무엇이 완료되었는지, 실패했는지, 또는 검토가 필요한지 확인하면 됩니다.

이 프로젝트는 Aider, Cline, Roo, Codex CLI, Claude Code, 로컬 LLM(Local LLMs) 또는 혼합된 제공업체(Mixed providers)와 같은 도구를 사용하여 로컬 또는 세미 로컬(Semi-local) AI 코딩 워크플로우를 사용하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 커뮤니티의 멤버들이 의견을 보태주거나 피드백을 주신다면 저에게 큰 의미가 될 것입니다.

GitHub: https://github.com/mdoty4/batonbot
Website: https://batonbot.io