ProjectManager

기능 명세서부터 작업 이슈, 검증 테스트, 발견된 결함까지 이어지는 고리를 따라갑니다. 연결이 끊긴 자리는 정상, 이슈 누락, 테스트 누락, 미실행, 실패 결함 미해결 다섯 가지 신호로 나타납니다. 전체 스펙 가운데 테스트가 붙어 있는 비율과 아직 못 고친 결함 수를 숫자로 보여 줍니다. 배포 전에 검증 계획이 빠졌거나 코드는 작성했지만 시험하지 않은 기능을 미리 찾아냅니다.

결함과 작업을 이슈로 등록하고 상태, 담당자, 라벨을 붙여 처리합니다. 얼마나 급한지를 뜻하는 우선순위와 영향이 얼마나 큰지를 뜻하는 심각도는 따로 기록합니다. 상태 변경, 담당자 지정, 라벨 지정은 여러 이슈에 한꺼번에 적용할 수 있습니다. AI 일괄 분류는 비슷한 이슈를 묶고 비어 있는 항목에 넣을 값을 제안합니다.

결함 증상이나 만들고 싶은 내용을 일상적인 말로 적으면 대화로 이슈 초안을 짭니다. 기존 이슈를 먼저 뒤져 이미 등록된 문제인지 확인하고 연결할 스펙과 소스 코드를 찾습니다. 분석이 끝나면 제목, 내용 설명, 권장 심각도와 우선순위, 관련 파일 위치를 채운 초안이 나옵니다. 담당자가 초안 내용을 확인하고 승인 버튼을 눌러야 정식 이슈로 저장됩니다.

이슈를 해결하는 코드 수정 작업을 자율 AI 에이전트에 맡깁니다. 에이전트는 이슈 설명과 스펙을 읽고 독립된 작업 공간에서 코드를 고친 뒤 단위 테스트를 실행합니다. 작업 브랜치를 푸시하면 해당 이슈에 풀 리퀘스트가 자동으로 연결되어 검토 대기 상태로 바뀝니다. 에이전트가 고친 모든 코드는 사람이 직접 확인하고 승인해야 기준 브랜치에 합쳐집니다.

회의록이나 고객 대화 메모를 붙여 넣으면 AI가 스펙, 이슈, 테스트 케이스를 한 번에 추출합니다. 추출한 항목은 종류별 제목과 요약으로 정리되며 담당자가 체크박스로 필요한 것만 고릅니다. 한 번에 등록한 항목끼리는 서로 참조 링크가 자동으로 걸려 기획과 검증이 이어집니다. 회의가 끝난 직후 결정 사항을 프로젝트 항목으로 옮깁니다.

기능 명세서를 마크다운 본문과 번호가 매겨진 요구사항으로 나눠 버전별로 보관합니다. 명세서를 고칠 때는 변경 제안을 올려 팀 검토와 승인을 거친 뒤 활성 버전으로 바꿉니다. 버전마다 바뀐 날짜와 작성자 이력이 남고 각 요구사항에 맞는 테스트 케이스 초안을 제안받습니다. 기획이 바뀔 때 영향받는 하위 작업과 검증 범위를 확인해 문서와 코드의 차이를 줄입니다.

작성한 테스트 케이스를 라운드로 묶고 담당 테스터를 지정해 검증을 진행합니다. 여러 테스터가 각자 확인하며 한 사람이라도 실패나 차단으로 매기면 그 케이스는 미통과로 잡힙니다. 검증 중 발견한 문제는 실행 화면에서 바로 이슈로 등록해 수정 작업으로 넘깁니다. 라운드가 끝나면 통과율과 남은 결함 수를 기준과 대조해 출시해도 괜찮은지 확인해 봅니다.

기능 명세서와 테스트 케이스가 어떻게 연결되어 있는지 표로 묶어 확인합니다. 테스트가 하나도 안 붙은 스펙과 상위 스펙이 없는 고아 테스트 케이스를 갈라내 보여 줍니다. 연결마다 직접 맺었는지 AI가 추천했는지 맺어진 경로가 함께 기록됩니다. 요구사항에 맞게 테스트가 충분히 짜였는지 짚어 보고 빠진 검증 영역을 채워 넣습니다.

테스트 실행 결과와 남은 결함을 종합 리포트로 묶어 배포 여부를 판단할 근거를 만듭니다. 최소 통과율, 미해결 치명 결함 수, 스펙 커버리지, 차단 건수 네 가지 기준과 실측값을 비교해 Go 또는 No-Go를 권고합니다. 시스템은 가이드만 낼 뿐 스스로 결정하지 않으며 권한을 가진 책임자가 직접 판정 이유를 남깁니다. 기록된 출시 결정은 나중에 고치거나 지울 수 없는 감사 기록으로 영구히 남습니다.

고객 상담 내용, 통화 메모, 메신저 대화를 프로젝트 수신함에 모아 고객사별로 관리합니다. 들어온 대화는 장애 신고, 단순 문의, 기능 요청 같은 의도와 주제에 따라 시간순으로 정리됩니다. 같은 내용을 다룬 대화가 여러 개면 AI가 하나로 묶자고 제안하고 담당자 확인을 거쳐 합칩니다. 중요한 요구사항은 클릭 한 번으로 정식 이슈나 스펙으로 올려 개발 작업으로 바로 넘깁니다.

사내 서버에 설치한 로컬 LLM을 연결해 데이터 유출 없이 AI 보조 기능을 씁니다. 관리자는 OpenAI 호환 주소와 인증 키를 넣어 사내 모델을 공급자로 등록합니다. 외부 클라우드 키를 비워 두면 로컬 전용 모드로 돌아 바깥 API 호출이 전혀 일어나지 않습니다. 모델별 호출 횟수와 성공률을 기록해 사내 모델이 안정적으로 돌고 있는지 확인합니다.