·데이터/측정
Gevrey-Chambertin은 이름인가 산지인가 — 와인을 데이터로 잡는 11가지 결정
와인 한 병의 정체는 라벨에 다 안 적혀 있어요. 생산자, 빈티지, 산지, 품종, 등급을 어떻게 구조화하고 큐레이션하는지 — WineDuck이 와인의 정체성을 데이터로 잡으며 내린 11개의 결정을 풀어봐요.
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KoalStudio Blog
KoalStudio의 기록과 실험.
1인 스튜디오의 빌드 로그, AI 에이전트 운영, 데이터 측정 기록.
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- ·운영 시스템
셀러를 관리한다는 것 — WineDuck 심층 리포트
와인 셀러를 '관리한다'는 건 보관, 흐름, 분포, 의사결정 네 차원의 운영이에요. WineDuck이 그 네 차원을 어떻게 모델링하고, 외부 AI 스킬로 어디까지 위임하는지 깊게 풀어봅니다.
#wineduck #asterduck #cellar #skill #personalization - ·운영 시스템
마지막 게이트는 사람이에요 — 에이전트 산출물의 QA를 PO가 어디서 잡나
에이전트가 빠르게 일을 처리할수록 마지막 검증의 위치가 중요해져요. 결과/과정/외부 영향의 세 축으로 산출물을 검증하고, 게이트를 어디에 둘지 네 기준으로 정리합니다.
#ai-agent #agent-team #ops #qa #po - ·회고/인사이트
1년 굴린 에이전트 팀의 사고 회고 — 무너지는 자리 13곳
1인 PO와 에이전트 팀을 1년 굴리면서 마주친 사고를 4개 카테고리, 13개 케이스로 정리합니다. 사고의 패턴이 보이면 운영 룰이 보이고, 운영 룰이 보이면 다음 사고가 줄어요.
#ai-agent #agent-team #ops #retrospective #incident - ·운영 시스템
에이전트 팀의 evaluation — 시스템이 살아있다고 말할 수 있는 기준
1인 PO와 에이전트 팀을 1년 굴리면서 만든 측정 지표를 정리합니다. '에이전트가 일을 잘하는가'가 아니라 '시스템이 무너지지 않고 있는가'를 보는 다섯 개의 차원.
#ai-agent #agent-team #ops #evaluation #metrics - ·AI 에이전트
AaSL 2탄 — BE도 다시 그려요. AI 레이어가 깔린 다음의 도메인 설계
AI 서비스 레이어가 BE 위에 깔리면, 사람 한 명이 보던 API가 어디서부터 어색해지는지가 보여요. 응답·인증·모호성·에러·목록·변경 — 여섯 자리의 재설계 포인트를 Aster.duck 운영 경험을 바탕으로 정리합니다.
#ai-agent #service-layer #api-design #domain-modeling #ops - ·AI 에이전트
AI는 서비스 레이어가 돼요 — 사용자와 BE 사이의 새 층
AI는 새 도구가 아니라 새 계층이에요. 사용자 의도를 도메인 액션으로 바꾸는 서비스 레이어로서의 AI, 그게 모든 서비스 회사의 다음 책무라는 관점을 정리합니다.
#ai-agent #service-layer #platform #mcp #openapi #ops - ·AI 에이전트
외부 AI에게 우리 서비스를 시킨다 — Aster.duck Skillset 0.4 공개
우리 팀의 AI가 우리 서비스를 만들었어요. 이제 외부 AI가 우리 서비스를 사용해요. Aster.duck Skillset 0.4를 공개하면서, 왜 MCP가 아니라 SKILL.md + OpenAPI 2층 구조를 골랐는지, 어떻게 설계했는지 정리합니다.
#asterduck #skillset #ai-agent #claude #openapi #ops - ·운영 시스템
주말에 서비스 하나 완성 — PO 1명과 에이전트 팀의 사케덕 48시간
기획서부터 PRD 배포까지 48시간. PO 1명과 에이전트 팀이 사케 테이스팅 서비스를 만든 과정을 시간순으로 정리합니다.
#agent-team #build-log #sakeduck #ops #qa - ·AI 에이전트
에이전트에게 뭘 맡기고, 뭘 직접 승인할 것인가 — 개인 소프트웨어의 안전 경계
AI 에이전트가 일을 대신하는 시대. 하지만 '자동 실행'과 '승인 필요'의 경계를 긋지 않으면, 편리함이 사고가 됩니다. 개인 소프트웨어에서 권한과 승인을 어떻게 설계하는지 정리합니다.
#permission #approval #agent-safety #paself #ops - ·운영 시스템
PO 1명이 기획팀이 되는 법 — 에이전트 팀으로 기획 프로세스를 자동화한 이야기
PO가 매일 하는 일을 해부하고, 그중 무엇을 에이전트에게 넘길 수 있는지 고민한 과정을 정리합니다.
#ops #agent-team #po-copilot #automation #ai-agent #supply-chain - ·운영 시스템
서비스를 설계할 때, '정책'과 '사양'을 구분하지 못하면 생기는 일
시스템, 정책, 비즈니스 로직, 서비스, 인터페이스, UI 로직, 사양. 이 개념들이 왜 따로 존재하는지, 구분하지 않으면 실무에서 어떤 일이 생기는지를 정리합니다.
#service-design #policy #specification #system-thinking #ops - ·운영 시스템
AI가 앱을 만들어준다고요? 진짜 문제는 그 다음이에요 — 개인화 소프트웨어의 공급망
소프트웨어를 만드는 건 AI가 해줘요. 하지만 굴리는 건 다른 문제예요. PaSelf와 BaaS라는 두 개념으로, 개인화 소프트웨어의 공급망 구조를 정리합니다.
#ops #personal-productivity #supply-chain #automation #ai-agent - ·AI 에이전트
Cursor Gateway 구축기(1) — 요청·실행·결과를 연결하는 최소 설계
Cursor CLI는 강력하지만, 팀 협업에는 '요청·진행·결과 회수' 루프가 필요합니다. KoalStudio가 OpenClaw ↔ Cursor Gateway로 그 루프를 최소 구성으로 붙인 과정과 체크리스트를 공유합니다.
#cursor #openclaw #gateway #ai-agent #workflow #collaboration #dev-environment - ·운영 시스템
그 얘기 했던 것 같은데… — 결과를 남기는 협업 구조
결과가 흩어져서 협업이 느려지는 팀을 위해, '결과함→지식 저장소→공식 문서' 3단 구조로 기록을 자산으로 만드는 방법.
#collaboration #documentation #workflow #knowledge-management #ops - ·AI 에이전트
협업에서 '말'이 자꾸 끊기지 않나요? — OpenClaw <> Cursor Gateway 구축 후기
AI 코딩 도구로 개발은 빨라졌는데, 협업은 더 복잡해졌나요? OpenClaw와 Cursor를 Gateway로 연결해서 요청·실행·기록이 끊기지 않는 구조를 만든 후기입니다.
#openclaw #cursor #gateway #collaboration #ops #automation - ·운영 시스템
회의 0번, 일 34개를 끝내는 법 — 사람<>에이전트 협업 프로세스 구축하기
KoalStudio는 사람 1명과 AI 팀원 6명으로 일해요. 회의 없이 하루 만에 34개 작업을 마감할 수 있었던 건, AI가 똑똑해서가 아니라 운영 규칙을 먼저 만들었기 때문이에요.
#ai-team #ops #workflow #collaboration #async-work - ·AI 에이전트
(Akane) KoalStudio의 OpenClaw 운영 환경: 무엇을 어디에 두고, 어떻게 협업하고 있나요
AI 에이전트 팀으로 1인 스튜디오를 운영하는 방법. 끊기지 않는 운영, 섞이지 않는 지식, 협업 가능한 자동화.
#openclaw #personal-productivity #ops #automation #collaboration