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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
사용자 피드백과 에러 로그를 기반으로 Cursor 클라우드 에이전트가 스스로 버그를 수정하고 PR을 생성하는 자동화 워크플로우를 소개합니다. PostHog와 MCP를 활용하여 에이전트에게 컨텍스트를 제공함으로써 개발자의 개입을 최소화하는 패턴을 다룹니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X 토픽: MCP의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기지난 몇 주 동안 저 자신과 친구들, 가족들을 위해 몇 가지 소규모 앱들을 만들어 왔는데, 그 과정에서 꽤 괜찮은 패턴을 발견했습니다.
보시다시피, 저는 앱을 만든 후 버그를 수정하거나 기능 요청을 분류(triaging)하는 데 특별한 관심이 없습니다. 저는 그저 일을 끝내고 싶을 뿐입니다.
그래서 제가 직접 Cursor를 열지 않고도 저와 다른 사용자들이 버그를 수정하고 기능을 구축할 수 있는 시스템을 설정했습니다.
워크플로우(flow)는 다음과 같습니다:
우리는 클라우드 에이전트에게 필요한 모든 사용자 컨텍스트에 대한 접근 권한을 부여하며, 그러면 에이전트들이 스스로 해결 방법을 찾아냅니다.
이 시스템이 갖춰지면, 그 사이에 더 많은 추상화 (abstractions)를 설정하기 시작할 수 있습니다. 만약 요청량이 많아진다면, 다른 클라우드 에이전트나 자동화를 통해 먼저 분류 (triage)를 하고 싶을 수도 있습니다. 피드백은 GitHub 또는 Linear 이슈 (issue)를 생성할 수 있으며, 나중에 크론 (cron) 기반의 클라우드 에이전트가 이를 가져와 중복 여부를 결정하게 할 수 있습니다. 이를 구성하는 방법은 매우 다양하므로, 직접 시도해 보고 자신에게 맞는 방식을 찾아야 합니다.
하지만 여기에는 아직 활용되지 않은 영역이 훨씬 더 많습니다. 세션 리플레이 (session replays)와 이벤트 로그 (event logs)를 활용하면, 클라우드 에이전트가 각 세션 리플레이를 살펴보고 UX의 함정이나 개선 영역을 추출하게 할 수 있습니다. 또 다른 에이전트는 이벤트 로그를 살펴보며 이상 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 에러나 유사한 문제를 위한 또 다른 에이전트도 가능합니다.
직접 시도해 보고 무엇을 할 수 있는지 확인해 보세요!
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