AI
고객의 한마디가 기능이 되기까지, AI 에이전트로 시작하는 제품 개발 사이클
두줄요약
Nelper는 Slack의 고객 요구사항을 AI 에이전트로 구조화해 구현·검증·배포·문서화까지 연결했습니다. 반복 실행은 자동화하고 제품 우선순위와 최종 판단은 사람이 맡았습니다.
문제 상황
- AI 코딩 도구로 구현 속도는 높아졌지만 고객 요구사항의 맥락이 전달 과정에서 누락되는 문제
- 요구사항 수집부터 검증·배포·문서화까지 분리된 흐름으로 인한 제품 개발 지연
구조와 흐름
- Slack의 Nelper Agent가 대화, 소스 코드, 운영 데이터를 근거로 기술 메모와 아이디어 문서 생성
- 저장소 규칙 문서, 로컬 AI 구현, 브라우저 자동화·MR Preview·AI 코드 리뷰를 연결한 검증 환경
- 릴리즈 버전 연결, 데모 환경 기반 문서 갱신, 사내 공지까지 포함한 제품 사이클
성능/운영 포인트
- n8n 라이선스 사용량에서 전날 확정 집계와 당일 실행·Log Streaming 이벤트를 분리 결합
- 이벤트와 DB 데이터 간 중복 제거, 미수집 상태의 명시적 표시로 숫자 신뢰성 확보
- 데모용 Nelper·n8n 환경으로 운영 데이터 노출 없이 화면 검증과 문서 캡처 지원
주의할 점
- AI 코드 리뷰와 자동 검증 결과를 최종 판정이 아닌 판단 근거로 활용
- 문제 우선순위, PoC의 제품화, 아키텍처 경계, 배포 시점과 고객 설명은 사람의 책임
- 정형 판별 작업에는 스크립트·크론을 사용하고 다중 근거 해석 작업에 에이전트 적용
