Talos (가칭)

풀고 있는 문제

운영 시스템에는 매일 변경 요청이 들어옵니다. “이 항목의 라벨을 바꿔주세요”, “이 조건에서 알림이 가도록 해주세요” — 대부분 복잡하지 않지만, 개발자가 직접 코드를 수정하고 리뷰를 받고 배포하는 전체 프로세스를 거쳐야 합니다.

문제는 개발 리소스가 유한하다는 것입니다. 단순 변경 요청이 쌓이면 핵심 개발 업무가 밀리고, 현업은 기다리게 됩니다. 1인 운영 체계에서는 코드 리뷰어조차 부족합니다.

접근 방식

“현업 요청을 AI가 분석하고, 구현하고, 검증한다”

RPIV 워크플로우

개발 프로세스를 4단계로 구조화하고, 사람이 개입하는 지점을 R(Research) 단계 하나로 최소화합니다.

단계	역할	핵심
Research	무엇을 할 것인가	BDD로 행동을 정의하고, 검증 조건을 확정
Plan	어떻게 할 것인가	구현 선택지를 비교하고 설계를 확정
Implement	실행	Plan 범위만 구현, 범위 초과 시 P로 회귀
Verify	검증	R의 BDD를 자동 실행하여 4계층 검증

spec 리뷰가 코드 리뷰를 대체합니다. “코드가 맞는가”가 아니라 “행동이 맞는가”를 검증하므로, 비개발자도 리뷰에 참여할 수 있습니다.

AI 페르소나 파이프라인

9개의 AI 페르소나가 파이프라인으로 협업합니다.

• Orchestrator — 전체 파이프라인 상태 관리 및 페르소나 호출 순서 제어
• Planner — 현업 요청의 논리적 오류 탐색, 난이도 판단, UI 변경 유무 태깅
• Gatekeeper — 개발 착수 가능 여부 판단, 피쳐브랜치 생성
• Architect — 유사 케이스 조회, 사이드이펙트 분석, 영향 범위 산정
• Designer — UI 변경 시 디자인 시스템 기반 목업 생성
• Developer — 설계 기반 코드 작성
• Deployer — 동적 스테이징 환경 배포 (Route53 + ECS)
• Tester — Unit/API/E2E 테스트 수행, 실패 원인 분류
• Reporter — 주요 이벤트마다 현업/개발자에 상태 알림

동적 스테이징

피쳐브랜치마다 독립적인 스테이징 환경을 자동 생성합니다. 현업이 실제 화면에서 확인하고 승인하면 운영에 배포됩니다. 승인 후 스테이징 환경은 자동 정리됩니다.

점진적 승인선 축소

초기에는 모든 태스크를 개발자가 승인합니다. AI의 성숙도가 올라가면 난이도별로 승인선을 축소하고, 최종적으로 AI 완성도 기반 자동 승인을 목표로 합니다.

기대 효과

• 단순 변경 요청의 처리 시간 대폭 단축
• 개발자의 핵심 업무 집중 시간 확보
• 코드 리뷰 병목 해소 — spec 리뷰로 대체
• 현업의 직접 확인/승인으로 커뮤니케이션 비용 감소