이 게시물은 버그 triage에 드는 시간을 줄이기 위해 채팅부터 Linear 티켓 생성, Cursor 기반 코드 분석 및 PR 생성, 결과 피드백까지 연결하는 워크플로우 ‘킬버그’를 소개합니다. Step 1로 버그 채팅 메시지를 n8n에서 전처리한 뒤 LLM이 팀/담당자를 판단해 담당자를 자동 멘션하고 모호하면 비우는 규칙을 적용합니다. Step 2로 ‘킬버그 트리아지’ 명령어를 받아 Linear 팀 매핑과 스레드 전체 맥락을 LLM이 분석해 티켓 스펙을 채우고 Linear에 티켓을 생성합니다. Step 3으로 Notion DB에서 레포지토리 매핑을 가져와 Linear 이슈와 분석 결과를 프롬프트로 Cursor에 전달하고, confidence 0.8 이상일 때만 PR을 생성하도록 제어합니다. Step 4로 Cursor가 남긴 결과를 다시 워크플로우로 받아 원래 버그 스레드에 PR 링크와 해결 요약을 공유하며 티켓 상태를 조정합니다. 도메인 지식(Feature 정의, 팀-레포 매핑, 담당자 목록)은 Notion에 두고, 워크플로우는 Notion을 읽어 LLM 프롬프트를 구성하는 방식으로 운영 부담을 낮춥니다. 기대 효과로 버그 리드타임 감소, Linear 티켓 품질 균일화, 개발자가 코드 이해·리뷰·결정에 집중할 시간 확보를 강조합니다.