업무에서 반복되던
불편을
도구로 해결합니다.

업무 중 반복된 절차를 작은 내부 도구로 만들었습니다. 먼저 제 작업에서 검증하고, 팀이 함께 쓸 수 있도록 실행 조건과 사용법을 정리했습니다.

먼저 써보고,
팀의 방식으로 정착시켰습니다

새 도구를 먼저 써보는 데서 멈추지 않고, 선택 근거와 사용법을 공유하고 다시 팀의 품질 기준으로 구조화했습니다.

  • 01
    검증의 깊이생성 속도와 이해의 간극을 테스트·기록·관측으로 줄입니다.
  • 02
    맥락을 담은 위임세세한 지시보다 이유·목표·제약을 명확히 건넵니다.
  • 03
    검증 가능한 실행 환경결과가 달라질 수 있는 실행을 명확한 검증 조건으로 감쌉니다.
  1. 01 / 탐색

    먼저 써보고, 팀이 판단할 근거를 만들었습니다.

    개인 작업에서 AI 코딩 도구의 가능성과 한계를 확인한 뒤 Cursor 팀 플랜을 제안했습니다. Code Reviewer 등 공통 모드를 구성하고 사용법을 공유했습니다.

    개인 실험 → 도입 제안 → 공통 설정
  2. 02 / 도입

    도구의 유행보다, 팀의 생산성을 비교했습니다.

    Codex와 Claude Code를 지속적으로 사용하며 에이전트형 개발 흐름을 검토했습니다. 비용·생산성 비교와 도입 품의서를 직접 작성해 Claude Code 팀 플랜 전환을 주도했습니다.

    비용·생산성 비교 → 품의 → 팀 도입
  3. 03 / 체계화

    개인의 사용법을 팀의 품질 기준으로 정착시켰습니다.

    계획·구현·리뷰·검증·보고의 책임과 진입 조건을 분리한 Xinics Skill Plugin을 만들었습니다. 설치·업데이트 절차를 문서화하고, 검증 단계가 QA 시나리오와 테스트 결과를 남기게 했습니다.

    단계별 진입 조건 · 설치 안내 · QA 근거
  4. 04 / 기억

    반복 설명을 줄이기 위해 팀의 판단을 구조화했습니다.

    완료된 작업에서 결정·불변 조건·실패 패턴·검증 근거와 고객사별 판단 주의사항을 추출하는 Xinics Brain을 설계하고 플러그인에 추가했습니다. 고객사·프로젝트·저장소 범위로 기억을 제한하고, 충돌한 판단은 대체 이력과 함께 갱신합니다.

    고객사 범위 · 출처 · 제한 검색 · 대체 이력
01

내부 도구 / 운영 중

Night Worker

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자리를 비운 동안에도 반복 검증은 이어집니다.

예약된 시각에 Claude Code CLI를 비대화형으로 실행하고, NDJSON 스트림을 파싱해 상태·도구 호출·결과를 남기는 내부 자동화 도구입니다.

  • NestJS
  • Astro
  • SQLite
  • Claude Code CLI
  • MCP
  • PM2
진행 기록 / 2026관측 중
  1. 01Schedule
  2. 02Context
  3. 03Agent run
  4. 04Quality gate
  5. 05Report

예약부터 비용까지 실행 이력을 한곳에서 다시 봅니다.

02

팀 작업 흐름 / 적용 완료

Xinics Skill Plugin

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팀의 작업 순서와 완료 조건을 코드로 고정했습니다.

Jira 기반의 역할별 품질 게이트에 Xinics Brain을 결합했습니다. 완료된 작업의 결정·제약·실패·근거와 고객사별 주의사항을 범위가 있는 기억으로 남겨 다음 이슈에 필요한 양만 다시 주입합니다.

  • Claude Code
  • Plugin SDK
  • Xinics Brain
  • Jira
  • MCP
  • Bitbucket
진행 기록 / 2026적용 완료
  1. 01Issue
  2. 02Recall
  3. 03Plan
  4. 04Implement
  5. 05Verify
  6. 06Capture

단계별 산출물이 다음 게이트를 열고, 누락되면 실행을 멈춥니다.

03

개인 프로젝트 / GPU 실행·정책 평가 검증

Workload Studio

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실제 GPU 실험을 시작하고, 근거를 남기고, 끝까지 정리합니다.

RTX 4090의 생성·측정·자동 삭제와 생성 미확정 복구를 검증했습니다. 규칙/OpenAI 정책의 동일 서버 6세션 평가 결과와 한계를 기록하고, 모델·장비 비교 확대를 다음 단계로 둡니다.

  • Python
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • React
  • Runpod
  • OpenAI
진행 기록 / 2026실측 검증
  1. 01Plan
  2. 02Prepare
  3. 03GPU run
  4. 04Result
  5. 05Cleanup

비공개 개인 서비스 · 현재 검증은 RTX 4090 / Qwen3 8B FP8 범위입니다.

자동화가 남겨야 할 것:
다음 판단에 필요한
맥락과 검증 근거.

에이전트의 입력 맥락, 책임 단위와 종료 조건을 먼저 정합니다. 실행 뒤에는 검증 결과를 남겨 사람이 다음 결정을 이어갈 수 있게 합니다.