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JARFIS 소개: 11명의 AI 에이전트, 슬래시 명령어 하나

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JARFIS 소개: 11명의 AI 에이전트, 슬래시 명령어 하나

소프트웨어 개발팀은 제품, 디자인, 엔지니어링, QA, DevOps — 여러 분야의 협업을 조율하는 데 엄청난 시간을 씁니다. 모든 인수인계는 마찰을 낳고, 컨텍스트 전환은 시간을 잡아먹습니다. JARFIS는 하나의 아이디어에서 출발했습니다: 이 인수인계를 완전히 없애버릴 수 있다면?

JARFIS(Just A Rather Foolish Integration System)는 Claude Code 안에서 슬래시 명령어 워크플로우로 동작하는 100% 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 소프트웨어 개발 생명주기 전 단계에서 11명의 전문 에이전트가 협력하며 — 외부 서비스 없이, 벤더 종속 없이, 별도 CLI 설치도 필요 없이 — 일합니다.

단일 에이전트 AI의 한계

오늘날 대부분의 AI 코딩 도구는 단일 에이전트입니다. 질문하면 답을 받고, 기능을 설명하면 코드를 받습니다. 이 모델은 — 어느 지점까지는 — 잘 작동합니다.

소프트웨어 개발에서 진짜 병목은 '코드를 작성할 수 있냐'가 아닙니다. 그것은 전체 워크플로우입니다: 요구사항 이해, 설계 결정, 스펙에 맞는 코드 작성, 회귀 탐지, 배포 처리. 어떤 단일 에이전트도 이 모든 컨텍스트를 안정적으로 유지할 수 없습니다.

JARFIS는 전문화로 이 문제를 해결합니다. 각 에이전트가 특정 도메인을 소유하고, 구조화된 검증된 출력물과 함께 다음 에이전트에게 인계합니다.

11명의 에이전트

JARFIS는 각자 뚜렷한 역할을 담당하는 11명의 전용 에이전트를 탑재합니다:

| 에이전트 | 주요 책임 | |----------|-----------| | Product Owner (PO) | 역질문으로 요구사항 명확화, Working Backwards 보도자료 작성, PRD 작성 | | Architect | 타당성 평가, 영향 분석, 시스템 아키텍처 설계, ADR 작성 | | Tech Lead | API 명세 검토, 태스크 분해, 코드 리뷰, Retrospective 주도 | | UX Designer | SVG 에셋 및 디자인 토큰 시스템 직접 제작; 화면 및 인터랙션 설계 (UI 작업이 필요할 때만 활성화) | | Backend Engineer | 백엔드 서비스, API, 데이터 모델 구현 | | Frontend Engineer | UI 컴포넌트, 프론트엔드 로직, 통합 구현 | | DevOps/SRE | 인프라, CI/CD 파이프라인, 배포 설정 구성 | | QA Engineer | 테스트 전략 수립 및 QA 검증 수행 | | Security Engineer | 사전 보안 분석 및 보안 리뷰 수행 | | Advocate | 변증법적 리뷰에서 제안의 장점과 사용자 가치를 옹호 | | Critic | 변증법적 리뷰에서 제안의 리스크, 부작용, 설계 불일치를 비판적으로 검토 |

이 에이전트들은 단순히 순차적으로 실행되지 않습니다 — 유기적으로 협력합니다. Frontend Engineer는 UX Designer의 명세를 기반으로 구현하고, QA Engineer는 PO의 인수 기준을 기반으로 테스트하며, Tech Lead는 모든 엔지니어의 결과물을 출시 전에 검토합니다.

9단계 Phase 파이프라인

JARFIS는 모든 워크플로우를 9개의 정의된 Phase로 구성하며, 각 Phase는 명확한 입력, 출력, 담당 에이전트를 갖습니다. 3개의 Human Gate가 핵심 체크포인트에 자리하며 — Gate를 통과하기 전까지는 어떤 Phase도 진행되지 않습니다.

Phase T:   Triage               — 요청 유형 분류
Phase 0:   Pre-flight           — Git 동기화, 학습 파일 로드
Phase 1:   Discovery            — PO + Architect
           ↓ Gate 1: 승인 / 수정 / 중단
Phase 2:   Architecture         — 시스템 설계, 태스크 분해
Phase 3:   UX Design            — 화면 & 인터랙션 명세 (조건부)
           ↓ Gate 2: 승인 / 수정 / 중단
Phase 4:   Implementation       — BE / FE / DevOps 병렬 진행
Phase 4.5: Operational Readiness — 배포 & 롤백 계획
Phase 5:   Review & QA          — Tech Lead / QA / Security 병렬 리뷰
           ↓ Gate 3: 승인 / 수정 후 재검토 / 중단
Phase 6:   Retrospective        — 향후 워크플로우를 위한 학습 축적

모든 Gate는 산출물을 만들어냅니다 — 문서, 테스트 리포트, 승인된 명세 — 다음 Phase에 공급됩니다. Gate를 통과하기 전까지 아무것도 진행되지 않습니다. 개발 사이클 후반부의 서프라이즈를 줄이고, 모든 결정의 명확한 감사 추적을 남깁니다.

실제로 어떻게 동작하나

JARFIS는 Claude Code 안에서 슬래시 명령어로 실행됩니다. 새로운 기능을 시작하면 이렇습니다:

/jarfis:work Implement user authentication with OAuth 2.0

JARFIS가 나머지를 처리합니다:

  1. Phase T — 요청을 분류하고 필요한 에이전트를 결정합니다
  2. Phase 0 — Git 상태를 동기화하고 프로젝트 학습을 로드합니다
  3. Phase 1 — PO가 요구사항을 명확히 하고 Architect가 타당성을 평가합니다. Gate 1에서 검토 후 승인
  4. Phase 2 — Architect가 시스템을 설계하고 Tech Lead가 태스크를 분해합니다
  5. Phase 3 — UI가 포함된 경우 UX Designer가 인터랙션 명세를 작성합니다. Gate 2가 이어집니다
  6. Phase 4 — Backend Engineer, Frontend Engineer, DevOps/SRE가 병렬로 작업합니다
  7. Phase 4.5 — 배포 전략과 롤백 계획이 준비됩니다
  8. Phase 5 — Tech Lead, QA Engineer, Security Engineer가 병렬로 리뷰합니다. Gate 3가 이어집니다
  9. Phase 6 — 다음 워크플로우를 개선하기 위해 학습이 축적됩니다

결과물은 프로토타입이 아닙니다 — 테스트와 문서, 깔끔한 git 히스토리를 갖춘 프로덕션 수준의 코드입니다.

Claude Code 네이티브, 오픈소스

JARFIS는 완전히 Claude Code 환경 안에서 실행됩니다. 별도로 실행할 서버도, 호출할 외부 API도, 만들 계정도 없습니다. 단 하나의 명령어로 설치합니다:

bash install.sh

그 이후 JARFIS는 모든 Claude Code 세션에서 슬래시 명령어로 사용할 수 있습니다:

/jarfis:work [description]
/jarfis:meeting [topic]

meeting 명령어는 구조화된 계획 세션을 시작합니다. 미팅 결정 사항은 이후 워크플로우에서 참조할 수 있습니다:

/jarfis:work Implement auth system --meeting auth-strategy-meeting

프레임워크 자체는 AGPL-3.0 라이선스의 오픈소스입니다. 모든 에이전트 프롬프트, 모든 Gate 기준, 모든 워크플로우 설정을 확인하고 수정할 수 있습니다. JARFIS가 마음에 들지 않는 동작을 한다면, 직접 바꿀 수 있습니다.

앞으로의 계획

JARFIS v1.0은 대부분의 웹 애플리케이션 프로젝트의 전체 개발 생명주기를 커버합니다. 앞으로 다음 작업들이 예정되어 있습니다:

  • Agent Dashboard: 각 에이전트가 무엇을, 왜 하는지 실시간으로 보여주는 대시보드
  • Custom Agents: 파이프라인에 도메인 특화 에이전트를 추가하는 플러그인 API
  • Multi-Repo Orchestration: 마이크로서비스 아키텍처 전반에 걸친 에이전트 조율
  • Gate Policies: 프로젝트별, Gate별 맞춤 통과/실패 기준 설정

JARFIS로 무언가 만들고 있다면 꼭 알려주세요. 이슈를 열거나, 디스커션을 시작하거나, PR을 제출해 주세요. 더 많은 팀이 실제 문제에 사용할수록 프레임워크는 더 나아집니다.

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