AI
OMS에서 Claude AI를 활용하여 변화된 업무 방식
두줄요약
Claude와 MCP를 활용해 OMS팀이 역할 기반 AI Context로 12개 MSA 운영 방식을 재구성했습니다. 반복 작업을 줄이고 설계 검증과 코드리뷰 중심으로 협업 방식이 바뀌었습니다.
핵심 내용
- OMS팀이 Claude Code와 MCP, 역할 기반 AI Context를 도입해 PM 1명과 엔지니어 3명이 12개 MSA를 다루는 협업 방식을 재구성한 사례
- TPM AI와 MSA AI로 역할을 나누고, 지식 기반 ai-context와 행동 기반 skills를 분리해 세션별 문맥과 작업 흐름을 체계화
- JSON DSL, Jira·Github·Datadog MCP, 클린 아키텍처 매핑을 통해 호출 맵 파악, 설계, 코드리뷰, 운영 배포까지 자동화 범위를 확장
- AI 도입 후 반복 작업과 배포 부담이 줄고, 엔지니어는 설계 검증과 AI 슈퍼바이저 역할에 더 집중하는 방향으로 변화
적용해볼 점
- 역할별로 AI가 맡을 업무 경계와 Context 로딩 전략을 먼저 정의
- 도메인 지식을 구조화된 DSL로 정리해 AI의 토큰 효율과 정확도 개선
- AI가 작성한 코드보다 1차 설계와 답변 검증을 더 엄격하게 다루는 팀 규칙 수립