ProcessGPT의 스킬 매니지먼트 기능은 'LLM Wiki'처럼, 현업 누구나 자연어로 에이전트의 프로세스와 상세한 지침, 이른바 "Agent Skill"을 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 누구나 의견을 내면 Fork 후 PR(풀 리퀘스트) 형태로 제안되고, 그 개선 내용은 스킬 소유자가 검증한 뒤 반영됩니다. 위키처럼 누구나 고쳐 쓰되, 책임은 분명하게 남는 구조입니다.
<생성·실행·통제·협업 - AI 스킬을 자산으로 만드는 네가지 축>
현업의 언어가 곧 개선 제안이 됩니다. 개발 지식이 없어도 평소 쓰는 가이드 문서나 말로 하는 요청만으로 에이전트의 작업 지침을 더 정교하게 다듬을 수 있습니다. 현장 경험이 그대로 개선 아이디어가 됩니다.
제안은 Fork 후 PR로, 반영은 검증을 거쳐서. 누군가 개선안을 제시하면 별도 버전(Fork)으로 먼저 만들어지고, 풀 리퀘스트(PR) 형태로 제안됩니다. 실제 반영 여부는 반드시 스킬 소유자의 검증을 거친 뒤 결정되어, 다른 사람의 제안이 함부로 운영에 섞이는 일이 없습니다.
검증과 승인을 거친 AI만 현장에 나갑니다. 무엇이 어떻게 바뀌었는지는 색으로 구분된 비교 화면으로 한눈에 확인할 수 있고, 모든 변경 이력은 담당자 이름과 함께 영구히 기록됩니다.
이 모든 장치는 AI를 더 빨리 돌리기 위한 것이 아닙니다. 현장의 집단지성이 안전하게 AI 자산으로 쌓이도록 만든 것입니다. 개인의 머릿속에 흩어져 있던 노하우가, 팀 전체가 함께 검증하고 물려 쓰는 기업의 자산으로 남습니다
ROBO Architect는 기획부터 화면, 코드까지를 하나의 흐름으로 잇습니다. 새로 개발하는 시스템만이 아니라, 오랜 세월 운영되며 복잡하게 얽힌 기존 시스템(레거시 시스템)까지 같은 흐름 안으로 끌어들이게 된 것이 가장 큰 변화입니다.
출발점이 기존 시스템(레거시 시스템)까지 넓어졌습니다. 그동안 시스템을 개선하려면 흩어진 기존 코드와 SQL 등에 산재된 기존 비즈니스 로직(Business Logic)을 파악하는 데서부터 막혔습니다. 이제는 그 자료와 그래프를 AI가 직접 읽어 핵심 업무 규칙(Process Rule)으로 정리합니다. 새로 만드는 원천과 고쳐 쓰는 원천을, 하나의 도구로 처리합니다.
모든 화면이 '왜 만들어졌는지' 답합니다. 화면과 기능 하나하나가 어떤 요구사항, 어떤 데이터와 연결되어 나왔는지 거슬러 확인(Traceability)할 수 있습니다. 시간이 지나도 근거가 남아 있어, 꼭 필요한 기능이 빠지는 일을 사전에 차단합니다.
디자인과 설계가 실시간으로 마주 봅니다. 디자인을 한쪽으로 넘기고 끝나는 방식이 아닙니다. 디자인 도구(Figma)와 설계 화면이 양방향으로 맞물려 동기화(Two-way Sync)되어, 어느 쪽을 고쳐도 반대편에 곧바로 반영됩니다. 설계와 화면이 어긋나 생기는 재작업이 사라집니다.
<기존 방식 vs ROBO Architect 비교표>
<화면 → 요구사항 → DB, 역방향 추적>
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