이명하

Jira 티켓 → PR까지의 개발 사이클을 AI 에이전트 팀이 굴리는 자동화 파이프라인. 단순 코드 생성 자동화가 아닌, AI 에이전트가 잘 일할 수 있도록 도구·환경·워크플로우·품질 가드레일을 설계·구현한 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 산출물.

• 2개 플러그인 아키텍처 · fkit(개발 워크플로우) + ai(AI 환경 구축)을 독립 설치 가능하게 분리 (ADR 기반 의사결정)
• 8개 에이전트 팀 설계 + 모델 트레이드오프 · opus(설계·구현) / sonnet(갭분석·코드리뷰) / haiku(문서·보고서)로 역할별 모델 분리해 비용·속도·품질 최적화
• PDCA 6단계 사이클 자동화 · Plan→Design→Do→Check→Act→Report. Match Rate ≥ 90% 기준으로 Check↔Act 최대 5회 자율 반복
• 티켓 기반 컨텍스트 영속화 시스템 · .claude/tickets/ 마크다운 + history.jsonl append-only 로그로 세션 간 컨텍스트 유지, 자유 작업도 WORK-YYYYMMDD 자동 기록
• 훅 시스템 통합 · session-start / post-write / unified-stop 훅으로 작업·파일 변경·세션을 자동 추적, non-fatal 에러 처리로 안정성 확보
• 스킬 10종 · /pdca, /code-review, /plan-plus, /zero-script-qa, /jira, /playwright-cli, /skill-creator + ai-maturity-eval, convention-init, domain-init
• 외부 시스템 통합 · Jira MCP, GitHub Actions, EKS + ArgoCD 카나리 배포, Playwright 런타임 검증으로 실제 운영 환경과 연결

AIW팀이 운영하는 사내 멀티 에이전트 AI 봇 플랫폼. Slack과 Microsoft Teams를 동시에 다루는 게이트웨이 위에, Anthropic Agentic Loop · 4-Tier 모델 라우팅 · 4-Layer 메모리 · Reflection Engine을 직접 설계·구현한 프로덕션 시스템(v4.0, AWS ECS 운영).

• Gateway 아키텍처 · Adapters(Slack/Teams) → Router → Circuit Breaker → Runtime의 단방향 계층, 메시지 debounce 코얼레서 + 미들웨어 체인으로 입력 정규화
• 4-Tier Model Routing + Budget Gate · 복잡도에 따라 Haiku ↔ Sonnet ↔ Opus 자동 선택, 비용 한도 초과 시 자동 downgrade로 운영비 통제
• Single Tool Registry (SSOT) · 31개 도구의 정의·접근제어·검증·스키마를 한 파일에 통합, adminOnly 플래그 기반 동적 권한 가드
• Anthropic Agentic Loop · 최대 10 iteration 자율 도구 호출 루프, 결과 가드/관리자 가드로 안전 실행
• 4-Layer 메모리 시스템 · Working / Episodic / Entity / Graph 4계층 + 압축(compaction)·인덱서 파이프라인
• Context Hub Hybrid Search · BM25 + SQLite FTS5 조합으로 임베딩 서버 없이도 빠른 키워드 검색, Budget Profile(LIGHT 8K ↔ DEEP 70K)로 진보적 컨텍스트 노출
• Reflection Engine · outcome-tracker·distiller·committee로 응답 품질 회고 및 학습 루프 운영
• Layered System Prompt · Core → Domain → Orientation 3단 조립으로 에이전트별 페르소나(SOUL.md) 분리
• NDJSON Run Logger + SSE 대시보드 · append-only 로그를 jq로 실시간 쿼리, 운영 메트릭을 SSE로 브라우저 대시보드에 브로드캐스트
• 운영 자동화 · GitHub Actions OIDC(workflow_dispatch 포함) → ECR push → ECS 서비스 갱신 + Slack 운영 채널 자동 알림

Claude가 사내 시스템을 직접 조회할 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 서버 구축.

• 임직원 정보, 조직도, 전자결재 문서 조회 도구 구현
• Claude.ai에서 사내 데이터 실시간 접근 가능

사내 업무 자동화를 위한 n8n 기반 워크플로우 구축.

• AWS EC2 Docker Compose 기반 n8n v2 구축 및 운영
• Slack 트리거 기반 알림 자동화 (청약, 공지 등)
• AI 스크래핑 + 한국어 필터링 파이프라인

사내 30개 프로젝트 대상 AI 자동화 성숙도 평가 체계 수립.

• 8개 기준 L1~L5 단계별 평가 프레임워크 설계
• 표준화된 평가 프롬프트 및 리포트 템플릿 제작

상품 이미지 자동 분류 AI 파이프라인 구축.

• 분류 정확도 99.7% 달성
• 상품 카탈로그 자동화 적용

4개 언어(EN/KO/JA/ES)를 지원하는 다국어 칵테일 레시피 플랫폼. 기획·설계·개발·인프라·운영 전 영역 단독 수행.

• 엔티티-번역 분리 패턴(Cocktail ↔ CocktailTranslation)으로 다국어 콘텐츠 모델링
• URL 경로 기반 언어 라우팅(/{lang}/...) + hreflang 다국어 sitemap
• JPQL 복합 필터링(글라스·기법·ABV·스피릿) + 전체 텍스트 검색, 유사 칵테일 추천
• S3 원본 업로드 → WebP 1x1·2x1 변형 자동 생성 → CloudFront 배포 파이프라인
• JSON-LD Recipe 스키마, RSS 피드, 301 리다이렉트, IndexNow 통합 SEO
• GitHub Actions 자동 배포 (push → JAR scp → deploy.sh)
• EC2+RDS → Lightsail 단일 인스턴스 마이그레이션으로 인프라 비용 최적화

Claude Code를 중심에 둔 통합 개발 워크벤치. 터미널·칸반·Git을 한 화면에서 다루며, 티켓 하나를 Plan → Do → Check → Act로 굴려 PR까지 만드는 PDCA 자동화를 지향.

• 실제 PTY(node-pty + xterm.js) 기반 분할 터미널, 세션 영속화 및 자동 복원
• 드래그앤드롭 칸반 보드 + Jira 연동, 실행/완료 상태 자동 전환
• 커밋 그래프·diff·스테이징·rebase·stash까지 다루는 Git 클라이언트(execFile, shell=false 보안)
• Electron 패키징(.dmg / .exe) + GitHub Actions 자동 빌드 + electron-updater 자동 업데이트
• MIT 라이선스 오픈소스 배포 (한 줄 설치 스크립트 + Releases)

Slack을 메인 인터페이스로 두는 개인 멀티 디바이스 AI 어시스턴트 플랫폼. 다중 LLM 프로바이더 · 디바이스 페어링 · 워크플로우 · 크론 · 브라우저 자동화 · 메모리를 단일 시스템으로 묶어 직접 설계·운영하는 사이드 프로젝트.

• 다중 LLM 프로바이더 라우팅 · Anthropic · OpenAI Codex · Google Gemini를 anthropic-messages API 호환 어댑터로 통합, 비용·역량별 모델 선택
• 인증 프로파일 시스템 · API key · OAuth 모드를 프로파일 단위로 분리 관리
• 디바이스 페어링 · paired/pending 상태 분리, 여러 기기에서 동일 어시스턴트 호출 가능
• Flows 워크플로우 엔진 · SQLite 레지스트리 + delivery-queue 메시지 큐로 비동기 작업 처리
• 자동화 모듈 묶음 · cron 스케줄링 · 브라우저 자동화 · 메모리 · 자동완성 · 캔버스/미디어 처리
• 이후 회사 차원에서 진행된 Effy 멀티 에이전트 플랫폼의 초기 영감

*.getfoxi.com 도메인 아래 운영되는 AI 진단/추천 SaaS 시리즈. 기획·디자인·개발·배포 전 과정을 Claude Code 페어 프로그래밍으로 수행, 1인 + AI로 빠른 출시 + 어필리에이트 수익화를 실험.

• 개발 방식 · Claude Code AI 에이전트와의 페어 프로그래밍으로 신규 도메인 기획 → 출시까지 1-2주 사이클 달성
• 본업의 AI 자동화 노하우(fkit, 사내 에이전트 운영)를 1인 SaaS 운영에 그대로 적용
• Beauty (beauty.getfoxi.com) · MediaPipe Face Landmarker + 룰 기반 분류기로 퍼스널 컬러 진단
• Pet (pet.getfoxi.com) · TensorFlow.js MobileNet v2(ImageNet 사전학습)로 강아지/고양이 품종 진단
• 클라이언트 사이드 AI 추론으로 서버 비용 0 + 사용자 사진은 서버 미전송(프라이버시)
• Cloudflare Pages 무제한 대역폭 + 동적 OG 이미지·sitemap·robots·JSON-LD 자동화
• 공통 디자인 시스템(Pretendard + 그라데이션 토큰 교체)으로 시리즈 일관성 유지하며 빠른 신규 도메인 확장
• 어필리에이트 funnel(무료 진단 → 결과 페이지 추천 상품)로 수익화 검증