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모든 카드에서 병렬 에이전트를 실행하는 오픈소스 Kanban 데스크톱 앱
로컬 우선 SQLite 기반 병렬 AI 에이전트 Kanban 오케스트레이션 설계
AI 요약
Context
기존 AI 코딩 에이전트의 과도한 코드 생성으로 인한 검토 병목과 인지 부하 발생. 클라우드 종속적인 도구들의 보안 우려 및 작업 트리(Worktree)별 독립적 인프라 격리 부족이라는 기술적 한계 존재.
Technical Solution
- Local-first 아키텍처 채택으로 .kanbots/ 디렉토리 내 SQLite, 설정, 작업 트리를 통합 관리하는 서버리스 구조 설계
- 작업 트리별 독립적 인프라 기동을 위해 Docker 기반 컨테이너 격리 및 접두사 기반 고유 URL(worktreename.myapp.test) 할당 로직 구현
- 에이전트의 대량 코드 생성을 제어하기 위해 최종 산출물을 500줄 내외로 제한하는 단계적 실험 및 요약 파이프라인 적용
- 원격 VSCode 서버 클라이언트를 연결하는 'Open in VS Code' 버튼을 통한 IDE 통합 인터페이스 구축
- htmx 스타일의 서버 렌더링 UI를 도입하여 브라우저 기반 원격 데스크톱 접근 방식의 성능 최적화
실천 포인트
- AI 에이전트 도입 시 코드 생성량 제한 및 단계적 검토(Staging) 프로세스 구축 여부 확인 - 다중 작업 트리 환경에서 포트 충돌 방지를 위한 해시 기반 포트 할당 또는 Docker 네트워크 격리 전략 검토 - 보안 및 속도 최적화를 위해 클라우드 계정 없이 동작하는 Local-first 데이터 저장소 구조 고려