AI Coding Assistant 개인 프로젝트 그 이후 업무에 적용하기 위한 고민

 최근 사이드 프로젝트로 앱을 만들고 출시하면서 AI Agent 기반 개발을 여러 방식으로 실험해봤습니다.

개인 프로젝트에서 이것저것 부딪혀보고 나서, 실제 업무에 적용해보기 위해 회사에서 사용하던 스프린트 방식을 이 흐름에 적용해보고 싶어졌습니다.

기존의 터미널 기반 방식이나 랄프 스타일의 흐름은 분명 강력했지만, 지금 어떤 작업이 어떻게 진행되고 있는지 한눈에 파악하기 어렵고, 실제 업무처럼 플랜을 검토하고 승인한 뒤 다음 단계로 넘기는 흐름을 담기에는 아쉬움이 있었습니다.

그래서 이번에는 OpenCode Agent 기반 개발 방식을 실제 업무에서 사용하던 스프린트 프로세스와 결합해, 웹에서 진행 상황을 칸반 형태로 확인할 수 있는 Assistant Agent Kanban을 구현해봤습니다.

이 시스템은 파일 기반으로 동작하며, 플랜, 구현, 리뷰, 인간 검토, 최종 완료까지 단계를 나누고 각 단계에서 Agent와 사람이 역할을 나눠 작업하도록 구성했습니다.

플랜 에이전트가 요구사항을 바탕으로 계획을 만들고, 사람은 그 플랜을 검토하고 수정한 뒤 구현 단계로 넘깁니다.

이후 구현 에이전트와 리뷰 에이전트가 서로 주고 받으면서 작업을 반복해서 진행하고, 마지막에는 사람이 브랜치, git diff, 코멘트 기반으로 직접 검토할 수 있도록 했습니다.

또 최종 완료된 작업은 기준 브랜치 단위로 AI 회고를 남길 수 있게 해서, 단순히 작업을 끝내는 데서 그치지 않고 스프린트 단위로 작업 내용을 돌아볼 수 있도록 구성했습니다.

제가 해오던 업무 방식이 정답은 아니겠지만 이번 작업을 통해, 사람이 익숙하게 사용해오던 업무 프로세스가 AI와 협업하는 환경에서도 충분히 유효하고 강력할 수 있다는 점을 확인할 수 있었습니다.

지금은 OpenCode 기반으로 동작하고 있지만, 앞으로는 codex-cli나 Claude 기반으로도 확장할 수 있을지 검토해볼 예정입니다. 그리고 이 방식이 실제 업무 환경에서도 지속적으로 유의미하게 작동하는지 계속 실험해보려고 합니다.

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Coding Assistant(OpenCode + ChatGPT) 를 사용하고 경험를 토대로 만든 도구를 사용해 간단한 게임 앱을 30분 안되서 초안 만드는 것을 영상으로 담아봤습니다.

터미널을 사용할 때 하면 시각화가 조금 아쉬웠는데, 시각화 해서 단계별 진행이 되니까 조금 더 가속도가 붙는거 같았습니다.

ps. 영상은 롱테이크로 끊지 않고 한번에 녹화로 빠른배속으로 편집했습니다.