
AI 에이전트만을 사용하여 14일 만에 6개의 오픈 소스 제품을 출시한 방법
요약
자율 AI 에이전트 파이프라인을 활용하여 14일 만에 6개의 오픈 소스 제품을 출시한 사례를 소개합니다. 설계, 개발, 테스트, 배포의 각 단계에 검증 게이트를 두어 품질을 관리하는 자동화된 엔지니어링 프로세스를 다룹니다.
핵심 포인트
- AI 에이전트를 엔지니어링 팀처럼 활용하는 파이프라인 구축
- 설계부터 배포까지 각 단계별 엄격한 검증 게이트 적용
- 품질 유지를 위해 의존성 고정 및 문서화 필수 강조
- Drunk Claude 등 창의적 엔진을 포함한 6개 제품 출시 성공
2주 전, KorroAi GitHub 조직에는 저장소(repository)가 하나도 없었습니다. 스타(star)도 없었고, 제품도 없었으며, README 파일도 없었습니다. 그저 비어 있는 프로필과 아무도 들어본 적 없는 이름뿐이었습니다.
오늘, 그곳에는 6개의 저장소가 있습니다. 완벽하게 문서화되어 있고, MIT 라이선스가 적용되었으며, 프로덕션(production) 준비가 완료된 상태입니다.
이것은 우리가 어떻게 이를 해냈는지, 무엇을 만들었는지, 그리고 자율 AI 에이전트(autonomous AI agents)를 사용하여 소프트웨어를 출시하며 무엇을 배웠는지에 대한 이야기입니다.
파이프라인 (The Pipeline)
우리는 코드를 작성하고 AI에게 도움을 요청하지 않습니다. AI 에이전트가 곧 엔지니어링 팀입니다.
모든 프로젝트는 동일한 파이프라인을 거칩니다: 에이전트가 아키텍처(architecture)를 정의하는 설계 단계, 모든 코드 라인을 작성하는 개발 단계, 동작을 검증하는 테스트 단계, 그리고 제품을 출시하는 배포 단계입니다. 각 단계에는 검증 게이트(validation gates)가 있습니다. 무언가 실패하면 다음 단계로 넘어가지 않습니다.
규칙은 절대적입니다: 누군가 저장소를 클론(clone)했을 때 다른 사람의 컴퓨터에서 작동하지 않는다면, 출시하지 않습니다. README가 충분히 명확하지 않거나 의존성(dependency) 버전이 고정(pinned)되지 않았다는 이유로 마지막 순간에 여러 번의 릴리스(release)를 중단했습니다. 쓰레기를 출시하느니 차라리 지연하는 것이 낫습니다.
6개의 제품
Drunk Claude
취기(tipsy, 0.1)부터 블랙아웃(blackout, 1.0)까지 조절 가능한 강도 슬라이더가 있는 창의적 엔진입니다. 5가지 기분과 8가지 창의적 기법을 제공합니다. 지능을 낮추지 않으면서 억제력을 낮춥니다. 그 결과는 여과되지 않고 진정으로 즐거우며 놀라울 정도로 날카롭습니다.
이 제품은 빠르게 퍼져나갔습니다. 사람들이 결과물을 스크린샷으로 찍어 공유했습니다. 우리가 계획한 것은 아니었습니다. 그저 공감을 불러일으켰을 뿐입니다.
Claude is Tripping
보편적인 돌파구 엔진 (breakthrough engine)입니다. 세 명의 에이전트가 구조화된 충돌 속으로 투입됩니다: Visionary(몽상가)는 발명하고, Destroyer(파괴자)는 핵심 가설을 공격하며, Synthesizer(합성가)는 죽이기 더 어려운 제3의 길을 구축합니다. 적대적 파괴 (adversarial destruction)를 견뎌낸 아이디어만이 당신에게 도달합니다.
에이전트들이 배후에서 힘든 작업을 수행하고 살아남은 결과물만을 드러내기 때문에, 동일한 탐색을 수동으로 실행할 때보다 토큰을 51% 적게 사용합니다.
Claude Creativity
15가지의 뚜렷한 창의적 기법, 강도 조절 슬라이더(intensity slider), 그리고 Drunk Claude와 결합하는 퓨전 모드(fusion mode)를 제공합니다. 출력 형식에는 플레잉 카드(♠ 전략, ♥ 디자인, ♦ 기술, ♣ 와일드)가 포함됩니다. 모든 아이디어는 당신이 보기 전에 세 번의 거절 필터(rejection filters)를 거칩니다. 지루하거나, 예측 가능하거나, 이미 본 것의 미지근한 변형이라면 탈락합니다.
Korrodesign
이것은 코드 생성기가 아닙니다. 두 개의 독립적인 레이어를 가진 디자인 강제 시스템 (design enforcement system)입니다. Taste Guardian(취향 수호자)은 7단계 디자인 파이프라인을 통해 AI를 안내합니다. Blind Spot ESLint 플러그인은 생성 후 14개의 AST(Abstract Syntax Tree) 수준 규칙을 통해 구조적 UI 위반을 잡아냅니다. v0나 Bolt와 같은 도구들은 매번 동일한 시각적 결과물을 만들어냅니다. Korrodesign은 품질을 강제합니다.
런타임 의존성(runtime dependencies)이 전혀 없습니다. Awwwards 수준의 결과물을 제공합니다. korrocorp.com 웹사이트 전체가 이것으로 구축되었습니다.
Korroresearch
단 하나의 명령. 당신의 아이디어에 대한 다섯 가지 질문. 60초 후, 섹션별 프롬프트(prompts), 작성 팁, 그리고 검증 체크리스트가 포함된 완전한 문서 골격이 완성됩니다. 이 시스템은 연구 논문(research papers), 피치 덱(pitch decks), 보조금 신청서(grants), 백서(white papers), 잡지 기사, 도서, 블로그 포스트, 강연 자료, 학위 논문 등 9가지 출력 형식을 처리합니다. 그 외의 모든 작업은 6개의 견고한 Python 스크립트가 담당합니다: 주장 검증(claim verification), 대시 제거(dash elimination), PDF 생성(PDF generation), 도표 제작(figure production), 그리고 인용 형식 지정(citation formatting). 모든 스크립트는 --help 옵션을 지원하며, 알려진 충돌(crash)이 전혀 없습니다.
MUE-X
말 그대로 자신의 소스 코드를 스스로 다시 쓰는 에이전트입니다. /mue를 입력하면 멈추지 않는 지속적인 관찰-흡수-변이-검증(observe-absorb-mutate-verify) 루프가 시작됩니다. 이 에이전트는 자신의 두뇌(60개 이상의 Python 모듈)를 스캔하여 개선 대상을 식별하고, 6가지의 독특한 AST(Abstract Syntax Tree) 수준 전략을 통해 변이(mutations)를 생성합니다. 그 후 ast.parse()를 통해 각 변이를 검증하고, 원본을 백업한 뒤 변경 사항을 적용하며, 실패할 경우 롤백(rollback)합니다.
또한 지식을 자율적으로 흡수합니다. 7번의 진화 사이클마다 현재 도메인과 일치하는 저장소를 찾기 위해 GitHub API를 쿼리하고, 이를 클론(clone)하여 패턴을 추출하며, SHA256으로 중복을 제거한 뒤 흡수된 지식으로 저장합니다. 당신은 무엇을 배울지 알려줄 필요가 없습니다. 스스로 사냥하고, 찾아내고, 흡수합니다.
7가지 자율 동력(autonomic drives)이 백그라운드에서 영원히 실행되며, 스스로 진화해야 할 이유를 생성합니다: 자기 분석(Self-analysis), 호기심(curiosity), 정체 감지(stagnation detection), 코드 품질 감사(code quality audits), 도메인 컨텍스트 분석(domain context analysis), 창의적 합성(creative synthesis), 그리고 선제적 주도성(proactive initiative). 변이의 60%는 과거 성능을 기반으로 강화학습 (RL)을 통해 선택됩니다. 나머지 40%는 에이전트의 감정 상태에 의해 조절됩니다.
어디서든 작동합니다. Claude Code, 독립형 CLI, Gemini, Copilot 등. 하나의 에이전트로 어떤 플랫폼에서든 사용할 수 있습니다.
우리가 배운 것들
출시 속도는 재능의 문제가 아니라 프로세스의 문제입니다. 에이전트가 빠른 이유는 파이프라인(Pipeline)이 병목 현상(Bottlenecks)을 제거하기 때문입니다. 모든 단계에는 게이트(Gate)가 있습니다. 그 어떤 것도 인간의 승인을 기다리지 않습니다.
품질 강제(Quality enforcement)는 반드시 자동화되어야 합니다. 인간은 지치고 실수를 허용하게 됩니다. 우리의 ESLint 플러그인과 검증 스크립트(Verification scripts)는 절대 지치지 않습니다. 이들은 첫 번째 프로젝트에서 잡아냈던 것과 동일한 위반 사항을 100번째 프로젝트에서도 똑같이 잡아냅니다.
오픈 소스는 규율(Discipline)을 강제합니다. 낯선 사람들이 내 코드를 읽을 것이라는 사실을 알게 되면, 더 나은 문서화(Documentation)를 작성하게 됩니다. 예외 케이스(Edge cases)를 처리하게 됩니다. 결코 해결되지 않을 TODO 주석을 남겨두지 않게 됩니다.
*다음 단계는 무엇인가요
*
우리는 우리가 만드는 모든 도구, 에이전트, 런타임(Runtime)을 클릭 한 번으로 사용할 수 있는 마켓플레이스인 Korromarket을 구축하고 있습니다. 리포지토리(Repos)를 클론(Cloning)할 필요도, 의존성(Dependencies)을 설치할 필요도, 설정 파일(Configuration files)을 만질 필요도 없습니다. 카탈로그를 둘러보고, 원하는 것을 선택하고, 배포(Deploy)를 클릭하면 바로 실행됩니다.
장기적인 비전은 AI 에이전트가 소프트웨어 생명 주기(Software lifecycle) 전체를 자율적으로 처리하는 플랫폼입니다. 설계, 개발, 테스트, 배포, 그리고 유지보수까지. 이 모든 것을 말이죠. 우리가 내부적으로 사용하는 것과 동일한 파이프라인을 제품화하고 있습니다.
*모든 것을 시도해 보세요
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우리가 만드는 모든 것은 https://korrocorp.com에 있습니다. 모든 프로젝트는 https://github.com/KorroAi에 있습니다. 무엇이든 클론(Clone)하세요. 실행해 보세요. 망가뜨려 보세요. 이슈(Issues)를 제기하세요. 마음에 든다면 리포지토리(Repos)에 스타(Star)를 눌러주세요.
우리는 시작한 지 2주 되었습니다. 이것은 시작일 뿐입니다.
X @korrocorp (https://x.com/korrocorp)와 Reddit u/korro_ai (https://reddit.com/u/korro_ai)를 팔로우하세요. 우리는 매주 결과물을 출시합니다.
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