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WIGTN Plugin for Claude Code

Parallel AI development workflow

PRD → 화면정의 → 병렬 구현 → 근거 기반 리뷰 → 커밋·PR을 하나의 계약으로 연결하는 Claude Code 플러그인. v0.1.16 기준 11개 에이전트·5개 커맨드·7개 스킬과 20개 디자인 스타일, Knowledge Wiki를 오픈소스로 제공합니다.

개요

사운드마인드에서 팀장으로 여러 프로젝트를 동시에 리딩하면서, 회사 내에서 실질적으로 프로젝트 경험이 가장 많은 사람이 저 혼자다 보니 점점 한계를 느끼기 시작했습니다. 모든 프로젝트를 직접 챙기다 보니 병목이 생겼고, 결국 중요한 건 제가 일하는 방식을 팀 전체가 공유할 수 있어야 한다는 생각에 도달했습니다. 특히 저는 구현 전에 항상 PRD를 먼저 작성하고, 설계 검증을 거친 뒤 개발에 들어가는 흐름으로 일해왔습니다. 구현 단계에서 발생하는 문제 대부분이 개발 능력보다 초기 요구사항과 설계 정렬 실패에서 시작된다는 걸 반복적으로 경험했기 때문입니다. 이 과정을 팀원들도 자연스럽게 따라갈 수 있으면 좋겠다고 생각했습니다. 하지만 AI를 실제 개발 흐름 안에 적용해보니, 단순히 AI를 잘 사용하는 것만으로는 결과물 품질을 안정적으로 유지하기 어렵다는 문제를 계속 체감했습니다. 한 세션 안에서 역할과 컨텍스트가 섞이기 시작하면 결과물이 쉽게 흔들렸고, 결국 문제는 AI 성능이 아니라, AI가 어떤 흐름과 책임 구조 안에서 동작하느냐였습니다. 그래서 제가 실제로 사용하던 작업 방식을 Claude Code 기반 플러그인 형태로 구조화했고, 팀 전체가 같은 흐름 위에서 작업할 수 있도록 만들었습니다. 이후에는 다른 개발자들도 사용할 수 있게 오픈소스로 공개했습니다.

도전

실제로 AI를 개발 흐름에 넣어보니, 생각보다 빨리 한계가 드러났습니다. 가장 먼저 부딪힌 건 컨텍스트 오염이었습니다. 한 세션에서 PRD를 쓰다가 바로 구현으로 넘어가면, AI가 앞에서 했던 기획 의도에 끌려가서 코드가 이상한 방향으로 흘렀습니다. 그 다음은 역할 경계 문제였습니다. PM처럼 방향을 잡는 일과 개발자처럼 코드를 짜는 일을 같은 흐름에서 시키면, 어느 순간 둘 다 어중간해졌습니다. 마지막으로 검증 문제가 있었습니다. AI가 만든 결과물을 매번 사람이 직접 확인해야 하면 결국 손으로 하는 것과 속도 차이가 없어졌습니다. 이 세 가지가 따로 도는 게 아니라 서로 엮여 있었기에, 한꺼번에 잡을 수 있는 구조가 필요하다고 판단했습니다.

  • 컨텍스트 오염 — PRD·설계·구현이 한 세션에 섞이면 이전 컨텍스트에 끌려가 결과물이 쉽게 흔들림
  • 역할 경계 부재 — PM·아키텍트·개발·리뷰가 같은 흐름에서 동시 동작하면 책임 경계가 흐려지고 품질 편차 증가
  • 검증 부재 — AI 결과물을 사람이 매번 직접 검수하면 생산성 이점이 사라짐

접근

이 문제들은 따로따로 해결되는 게 아니라, 명세부터 릴리스까지 하나의 계약 안에서 통제해야 한다고 봤습니다. PRD 단계에서는 `prd-reviewer`가 Completeness·Feasibility·Security·Consistency 네 관점으로 명세를 검토하고 PASS·WARN·BLOCKED로 판정합니다. 구현 단계에서는 Backend·Frontend·AI·Ops를 독립 팀처럼 병렬 실행하되 SHARED_CONTEXT와 PLAN ledger로 공개 인터페이스와 진행 상태만 공유합니다. 릴리스 단계에서는 `code-reviewer`가 파일·라인·심각도·신뢰도·근거가 있는 finding을 만들고, 타입체크·린트 같은 객관 검사가 통과한 뒤에만 사용자가 선택한 commit-only·draft PR·PR 경계로 진행합니다.

구조

v0.1.16은 단일 플러그인 안에 11개 에이전트 + 5개 커맨드 + 7개 스킬 + 20개 디자인 스타일을 묶습니다. 주 흐름은 `/prd → /screen-spec → /implement → /auto-commit`이고 `/review-pr`을 독립 제공하며, 숫자 점수 대신 근거가 있는 finding과 실행 검사를 릴리스 게이트로 사용합니다. 세션 종료 시 Knowledge Wiki는 재사용 가능한 학습만 일반화하고, 시크릿·개인정보·조직 식별 정보는 결정론 검사와 별도 LLM 감사를 거쳐 차단합니다.

카테고리에이전트역할
Coordinatorsteam-build-coordinator · architecture-decision의존성 기반 병렬 분배·아키텍처 결정
Developersfrontend · backend · mobile · ai-agentReact 19 · Next.js 16 · RN · WhisperX/OpenAI/Anthropic
Qualitycode-reviewer · pr-reviewer · prd-reviewer · code-formatter · design-discovery근거 기반 finding·PR/PRD 검토·포맷·디자인 추천
WIGTN Coding 플러그인 아키텍처

실행

`/prd`는 프로젝트 문맥을 읽고 PRD와 단계별 PLAN을 만들며, UI 작업이면 `/screen-spec`이 IA·User Flow·Screen Spec·클릭 가능한 Wireframe·Dev Handoff를 생성합니다. `/implement`는 의존 작업을 순서대로 두고 독립 작업만 최대 4팀으로 병렬화합니다. `/auto-commit`은 severity finding과 저장소의 실제 검사 명령을 종합하고, 마지막 checkpoint에서 commit only·draft PR·PR 중 사용자가 선택한 액션만 실행합니다. Stop hook의 Knowledge Wiki는 로컬 우선으로 동작하며 remote가 없으면 push하지 않고, `shared/` 승격은 사람의 PR로 남깁니다.

  • 훅 기반 안전 경계 — Dangerous Command Blocker · 객관 검사 gate · 포맷/백엔드 패턴 리마인더 · Pipeline Completion · Knowledge Wiki Stop hook
  • 7 스킬 — 리뷰 레벨·20개 디자인 스타일·화면정의·팀 메모리·손그림 다이어그램·WIGTN 발표자료·Knowledge Wiki
  • 20 디자인 스타일 — Editorial · Brutalist · Glassmorphism · Swiss Minimal · Neomorphism · Bento Grid · Dark Mode First · Retro Pixel · Maximalist · 3D Immersive · Liquid Glass · Claymorphism · Neobrutalism · Aurora/Gradient Mesh · Terminal/Hacker · Kinetic Typography 등 (각각 anti-pattern 체크리스트 동반)

결과 & 성과

Claude Code Marketplace에서 설치할 수 있는 v0.1.16 오픈소스 플러그인으로 공개했습니다. WIGENT(TRAE 대상)·WIGTN FLAKE(Snowflake Tech Track 2위)·WIGVO 등 후속 프로젝트에서 이 흐름을 실제로 사용했고, 최신 릴리스에는 화면정의·PR 리뷰·손그림 다이어그램·WIGTN 발표자료·안전한 Knowledge Wiki까지 7개 스킬로 확장했습니다.

11 agents
명세·아키텍처·구현·리뷰 역할
5 commands
PRD에서 PR 리뷰까지 연결
7 skills
UI 산출물·시각화·지식 축적까지 확장
Claude Code11 Agents5 Commands7 SkillsBash HooksKnowledge Wiki

다른 프로젝트

WIGTN Plugin for Codex

Codex의 기본 자율성은 유지하고 PRD·WorkGraph·화면정의·인수 검증·Git 권한처럼 결과가 명확해야 하는 순간에만 얇은 계약을 더하는 오픈소스 플러그인입니다. v0.4.0의 10개 스킬은 자연어로 선택되며, 전체 구현·검증 루프와 Knowledge Wiki는 명시적으로 켰을 때만 동작합니다.

WIGENT1st Place

Wigent는 사용자가 주제를 입력하면 AI 에이전트들이 실시간으로 토론하는 멀티 에이전트 플랫폼입니다. PM 에이전트가 주제를 분석해 전문가 에이전트를 동적 생성/퇴장시키며, 7가지 에이전틱 패턴을 적용했습니다. Build with TRAE 해커톤 1등 수상작.

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WIGTN FLAKE는 창업·투자·이사처럼 수억 원이 걸린 결정을 멀티 에이전트 토론으로 풀어내는 동네 인텔리전스 플랫폼입니다. "무엇을 하고 싶은지" 목적을 선택하면 GPT-4o 오케스트레이터가 5명의 Cortex 전문가를 소환해 부동산·유동인구·카드매출·통신계약 4개 데이터셋을 교차 토론하고, Top 3 동네 + 6개월 예측 + 이상 시그널 + 실행 액션을 자동 생성합니다. Snowflake AI & Data Hackathon Korea 2026 Tech Track 2등 수상작.

WIGVOACL 2026

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면지 (Myunzy)Top 6

면지는 내 이력서와 실제 채용공고로 AI 면접관을 자동으로 만들어 음성으로 모의면접을 진행하는 플랫폼입니다. LG의 한국어 특화 오픈 모델 EXAONE-4.5를 도구호출 하네스 위에서 굴려, GPT급 자유연기 없이도 끝까지 일관되게 압박·평가하고 한국어 답변의 머뭇거림·표현까지 분석하며 세션 안에서 약점을 학습(자가진화)합니다. mock만으로 전 기능이 동작하고, env만 켜면 EXAONE·음성·외부 API로 무중단 승격됩니다. OBA Weekendthon S1 전체 메인 프라이즈 Top 6 · LG U+ Voice AI 트랙(EXAONE).

WIGTN-CUSTOS

WIGTN-CUSTOS는 GitLab 리포에 상주하며 MR 리뷰부터 머지된 코드 감시, 이슈 발급까지 24/7 스스로 돌보는 자가진화 리포 커스토디언입니다. 핵심은 자가발전입니다. 봇은 "팀이 머지했는가"가 아니라 "머지된 뒤 실제로 사고가 났는가"(Truth ≠ Consent)를 진실 신호로 삼아, 그 신호로 스킬 confidence를 재보정하고 사고에서 새 탐지 규칙을 합성해 점점 우리 팀 시니어가 되어갑니다. 라이브 trajectory 기준 도구 선택의 77%가 에이전트 주도이고 Senior Score 91/100을 골든셋으로 측정합니다. Google Cloud Rapid Agent Hackathon 2026 · GitLab Track (심사 중).