GitHub 이벤트를 9개의 AI 에이전트로 처리해 Notion 데이터베이스 23개에 자동 기록하는 엔지니어링 인텔리전스 플랫폼 구축

Context

엔지니어링 팀은 GitHub를 통해 매일 커밋, PR, 의존성 업데이트, 보안 취약점 등 방대한 신호를 생성한다. 이 데이터는 48시간 내에 대부분 활용되지 않은 채 사라져 구조화된 엔지니어링 인텔리전스로 전환되지 못했다. 팀이 이미 작업하는 Notion 워크스페이스에 정보를 모아도 성능 기준선, 아키텍처 결정 변화, 보안 감사 추적 같은 쿼리 가능한 지식 그래프를 만들기 위한 통합 수단이 없었다.

Technical Solution

• GitHub 웹훅으로 push, PR, 릴리스 이벤트 수신: Rust 기반 axum + tokio 웹 서버가 모든 GitHub 저장소 이벤트를 실시간으로 처리
• 9개 도메인 특화 AI 에이전트 운영: Decisions(아키텍처 결정 추출), Pulse(성능 기준선·회귀 탐지), Shield(의존성 감사·CVE 분류), Atlas(모듈 맵핑·온보딩 트랙), Vault(환경 설정 추적), Review(PR 리뷰 패턴 분석), Health(6개 차원의 건강도 점수), Timeline(이벤트 상관관계), Release(릴리스 노트 자동 생성)를 Claude로 구현
• 데이터 저장소로 Notion 23개 데이터베이스 선택: PostgreSQL 인스턴스나 동기화 계층 대신 Notion API를 단일 영속성 계층으로 사용하여 스키마 변경 시 마이그레이션 불필요
• 관계형 쿼리 기능 제공: Notion 롤업 프로퍼티를 통해 "결정 표류도 20% 이상인 모든 RFC 표시" 같은 복잡한 질의를 Notion 내에서 직접 실행 가능
• 단일 15 MB Rust 바이너리로 배포: 설정 파일 없이 하나의 실행 파일로 ENGRAM 전체를 운영

Key Takeaway

Existing 도구에 의존하지 않고 Notion을 데이터베이스로 활용하면 별도 인프라 없이 팀이 이미 사용하는 워크스페이스 내에서 관계형 인텔리전스를 구축할 수 있다. 아키텍처의 핵심은 동기화 계층을 제거하고 수집 시점에 AI 분석을 수행해 결과를 영속 저장하는 방식으로, 이는 조직 지식이 실시간으로 접근·공유 가능한 상태로 유지될 수 있음을 보여준다.