01
화면이 아니라 결정부터 시작
비싸거나 느리거나 들쭉날쭉한 결정 또는 인계부터 시작하세요. checklist나 기존 PM 설정으로 해결되면 그것을 사용합니다. 맞춤 software는 process 자체가 가치를 만들거나 중요한 제약을 안전하게 표현할 수 없을 때만 타당합니다.
조사 아티클
AI로 맞춤 프로젝트 관리 소프트웨어 만드는 방법
실제 workflow 하나를 정의하고 신뢰할 수 있는 구성 요소를 조합한 뒤 부족한 field, view, rule, integration만 coding agent에게 구현과 시험을 맡기면 AI로 맞춤 PM을 만들 수 있습니다. 어려운 부분은 board 생성이 아니라 권한과 process owner입니다.
읽기 전에
게시 내용
governance, test, stop 조건, Prostir Team의 현실적인 시작점을 포함한 7단계 계획.
다음 용도에 적합
차별화된 업무가 template에 더는 맞지 않는 운영 책임자와 소규모 team.
작업이 이루어지는 곳
맞춤 프로젝트 관리 · AI 코딩 에이전트 · MCP · 업무 설계
02
workflow contract 작성
trigger, actor, state, field, evidence, deadline, approval, exception, notification, metric, owner를 적으세요. 이것이 coding agent의 구현 범위와 review의 객관적 기준입니다.
03
신뢰할 수 있는 구성 요소 조합
Goals, Tasks, boards, records, Files, Knowledge, identity, permission, audit, bounded tools를 재사용하고 부족한 view나 adapter만 생성하세요. 안정적인 primitive는 prompt가 보이지 않는 database가 되는 일을 막습니다.
04
AI에 제한된 build brief 제공
Codex나 Copilot에 workflow contract, schema, acceptance test, 허용 file, non-goal을 주세요. 가장 작은 vertical slice를 요청하고 diff를 검토하며 credential이나 권한을 생성 코드가 결정하게 하지 마세요.
05
최소 권한으로 agent 연결
승인된 context와 actions를 MCP 같은 authenticated boundary로 공개하세요. read-only로 시작하고 revision check, confirmation, actor, result가 있는 좁은 write만 추가하세요.
06
실패와 정착 시험
duplicate, stale revision, missing identity, forbidden data, malformed input, tool failure, rollback, audit를 시험하세요. 시간, 예외, 품질, 학습 비용, 실제 정착을 측정하세요.
07
맞춤화를 멈출 조건 확인
maintenance가 독특한 process의 가치보다 커지면 중단하세요. 깊은 schedule, portfolio, resource가 핵심이면 성숙한 PM을 구매하세요. Prostir Team은 현재 private slice를 지원하지만 고급 autonomous operation은 단계 중입니다.
솔루션
공유 업무를 비공개로 운영하는 기업용 AI 협업 워크스페이스
구성원이 공유 업무를 만들고 갱신하며 허용된 Agents, Skills와 MCP 연결을 사용하는 비공개 Team 기반을 만듭니다. Team 자체가 공개 봇이 되지는 않습니다.
솔루션
실제로 필요한 Team 범위 정하기
누가 협업하고 무엇을 공유하며 어떤 AI가 access해야 하는지 알려주세요. 사용 가능한 기능과 진행 중인 층을 구분합니다.