에이전트 기반 Recursive Workflow로 티켓 55% 해결 및 자동화 달성

Context

솔로 파운더의 개발 리소스 한계로 인해 티켓 작성부터 실행 및 검증까지의 반복적 작업 병목 발생. 단순한 AI 코딩 보조를 넘어 실행 단계의 Human-in-the-loop을 제거한 완전 자동화 워크플로우 필요성 대두.

Technical Solution

• Blazor Server 기반 Kanban Board를 인터페이스로 활용하여 Agent Dispatching 구조 설계
• SKILL.md, memory.md, preamble.md를 통한 계층적 Context 주입으로 에이전트별 전문성 및 프로젝트 연속성 확보
• Claude Code CLI 연동 및 폴링 메커니즘을 통한 티켓 상태 변화 기반의 이벤트 드리븐 실행 체계 구축
• Programmer, QA-tester, Committer 등 역할 분리(Role Separation)를 통한 상호 검증 및 품질 게이팅 프로세스 구현
• 실행 후 memory.md에 학습 내용을 기록하는 Recursive Feedback Loop를 통해 런타임 성능 및 정확도 점진적 개선
• 복잡한 UI 리팩토링 한계를 극복하기 위해 컴포넌트 단위의 티켓 세분화 전략 채택

Impact

• 전체 76개 티켓 중 42개 완료(Close Rate 55%) 및 114개 Git Commit 중 대부분을 에이전트가 수행
• 4명의 에이전트 협업을 통해 Human Time 15분, Agent Time 45분으로 개발 사이클 단축
• QA-tester 에이전트를 통한 하드코딩된 API Key 및 UTM Attribution 버그 등 실제 보안/기능 결함 탐지

Key Takeaway

AI 에이전트 도입의 핵심은 코드 작성이 아닌 '실행(Execution)'의 대체이며, 병목 지점은 '구현'에서 '명확한 명세(Specification)'로 이동함. 특히 지속적인 메모리 업데이트를 통한 컨텍스트 누적은 프롬프트 엔지니어링 없이도 도메인 특화 성능을 향상시키는 핵심 설계 패턴임.