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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 주도 개발 프로세스를 실제 프로젝트에 적용하기 위한 워크플로우 설계 사례를 소개합니다. 인간의 개입 지점을 사전에 정의하여 효율성과 안전성을 동시에 확보하는 루프 설계 원칙을 다룹니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Qiita AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기지금까지의 11편은 「생각하는 방식」이었습니다. 이 기사는 그것을 실제 프로젝트에서 하나의 루프로 배선한 한 가지 사례입니다.
이것이 정답인 형태는 아닙니다. 프로젝트, 팀, 고객이 다르면 정답의 형태도 다릅니다. 다만 「연결하면 이렇게 돌아간다」라는 실물이 하나 있으면, 자신의 프로젝트에서 어떻게 구성할지 생각하기 쉬울 것입니다.
이 루프의 설계 원칙은 하나입니다: 인간의 확인 포인트를 사전에 결정해 두는 것. 여기서는 ① 계획 승인 ② 중간 동작 확인 ③ 최종 확인의 3가지 정점에 집중하며, 그 외에는 에스컬레이션 (Escalation) 기준에 해당할 때만 인간을 호출합니다.
어디서 사람이 볼지가 결정되어 있지 않으면, 전부 보거나 (=AI 도입의 의미가 없음) 전부 보지 않거나 (=사고가 발생함) 둘 중 하나가 됩니다. 3정점은 「전부 보지 않음」을 안전하게 만들기 위한 설계입니다.
| 루프의 구간 | 사용하고 있는 생각하는 방식 |
|---|---|
| issue 기표 ~ 계획 입안 | 수락 조건과 스코프 외(Scope out)의 명문화(明文化)를 계획서 서두에 배치한다. 기술적인 검토는 AI가 수행하고, 사양·리스크의 판단점은 선택지를 포함하여 ①로 앞당겨 수집한다 (10) |
| ... |
생각하는 방식만으로는 돌아가지 않습니다. 토대로서 최소한 이것들을 깔아둡니다:
CI (테스트 자동 실행) —— 「테스트를 통과하지 않으면 완료로 간주하지 않는다」를 기계로 강제함 -
브랜치 보호와 머지(Merge) 규약 —— ③의 최종 확인과 머지를 인간만이 할 수 있는 조작으로 구현함 (3정점의 「구현」) -
태스크 관리 툴의 스테이터스(Status) 운용 —— AI가 진행할 수 있는 상태와 「사람의 차례」 상태를 나누어, 지금 공(Ball)이 어느 쪽에 있는지 툴을 보면 알 수 있게 함 -
스케줄 잡(Scheduled Job) —— 지도의 최신성 유지 등, 정례 개선 중 판단이 필요 없는 것을 자동화함
한꺼번에 전부 만들지는 않습니다. 작게 시작해서 키워나가는 것은 루프 자체도 마찬가지입니다.
지도와 수락 조건부터 —— 도구가 없어도 오늘부터 효과를 볼 수 있음 (3·7) -
에스컬레이션 기준을 명문화 —— 「맡기는 불안함」이 여기서 거의 해소됨 (10) -
리뷰를 다중화 —— 인간 리뷰의 부하가 줄어들고, 병렬화할 여지가 생김 (9) -
자동화 기반 (CI · 브랜치 보호 · MCP 연동) —— 루프를 기계로 뒷받침함 -
플로우를 스킬화하여 고정 —— 이 단계에 이르면, 위의 그림이 「매번 설명하지 않아도 돌아가는 표준」이 됨
이 구성은 사내의 실제 프로젝트에서 레퍼런스 구현(Reference Implementation)으로서 실증을 진행하고 있는 것입니다. 숫자·사례는 성장하는 대로 여기에 추가해 나가겠습니다.
이 기사는 이데아라이브(Idealive) 사내의 「AI 주도 개발의 생각하는 방식」 문서(전 12편)를 시리즈로 공개하고 있는 것입니다.