AI 워크플로우 플랫폼 구축

Jira·Confluence·Slack·GitHub를 연결해 PRD, API, UI, TC, 티켓, Slack 봇 기능을 프롬프트 정의 기반 워크플로우로 실행·검토·업로드하는 사내 AI 실행 플랫폼을 설계했습니다.

FastifyTypeScriptReact 19SQLiteDrizzle ORMWebSocketZustand

문제 정의

산출물 품질 편차

직군과 숙련도에 따라 PRD, API/TC 문서, UI 초안, 코드 리뷰 산출물의 품질이 달라졌습니다.

업무 집중

Jira, Confluence, GitHub, Slack 사이를 오가며 특정 역할이 반복 산출물을 계속 만들어야 했습니다.

맥락 손실

요구사항 구체화, 생성, 검토, 업로드 단계가 분리되어 같은 내용을 반복 설명해야 했습니다.

구현 구조

Fastify 백엔드가 Jira 상태 변경, Slack 커맨드, GitHub 웹훅을 받아 워크플로우로 라우팅하고, chat-server와 Claude Agent SDK가 대화형 분석·생성 세션을 실행합니다. 관리자는 기능 관리 화면에서 카테고리, 산출물 타입, 트리거, 연결 프로젝트를 기준으로 워크플로우를 관리하고, 프로젝트별 레포 매핑으로 코드베이스 기반 작업 범위를 제한할 수 있습니다.

스크린샷 갤러리

AI 워크플로우 플랫폼 기능 관리 화면 — Image 1: 등록된 워크플로우를 카테고리, 산출물 타입, 트리거, 연결 프로젝트 기준으로 관리하는 화면입니다.

AI 워크플로우 플랫폼 레포 매핑 화면 — Image 2: 프로젝트별 GitHub 레포지토리와 브랜치 상태를 연결해 AI 작업 범위를 제한하는 화면입니다.

AI 워크플로우 플랫폼 스토리 스펙 작성 채팅 화면 — 실제 채팅 인터페이스에서 요구사항을 주고받으며 스토리 스펙을 작성하는 화면입니다.