📝 한줄 요약
팀원들의 Linear 이슈 데이터를 AI에 넣었더니, 각자 업무에 딱 맞는 AI 코딩 실습이 자동으로 추천·생성됐습니다. 업무 기록이 곧 학습 자료가 되는 경험이었습니다.
🎯 이런 분들께 도움돼요
팀에 AI 코딩 도구 교육을 도입하려는 교육 담당자
"같은 교육 자료를 나눠주는 방식"에 한계를 느끼는 분
프로젝트 관리 도구(Linear, Jira 등)에 쌓인 데이터를 활용하고 싶은 분
😫 문제 상황 (Before)
이 글은 1탄: AI 안에서 AI를 배운다 — 실습 플랫폼 7일 개발기의 후속입니다.
1탄에서 만든 Rona는 강사가 채팅으로 실습을 생성하고, 수강생에게 나눠주는 구조였습니다. "슬랙 봇 만들기 실습"을 하나 만들면 10명 모두 같은 실습을 받는 식이죠.
하지만 더 맞춤형으로 실습을 생성해주면 도움이 되겠다는 생각이 들었어요: "각 팀원이 지금 하고 있는 일에 딱 맞는 실습을, AI가 알아서 추천해줄 수는 없을까?"
🛠️ 사용한 도구
개발 도구: Claude Code (에이전트 팀 + git worktree 병렬 작업)
AI 모델: Google Gemini (실습 생성), Claude Opus (코드 작성)
핵심 연동: Linear API (업무 맥락 추출), Context7 (공식 문서 자동 조회)
배포: Vercel (practice.rona.so)
🔧 작업 과정
팀원의 업무 이슈에서 실습 재료를 뽑아내다
아이디어는 단순했습니다. 우리 팀은 이미 Linear에서 모든 업무를 관리하고 있으니, Linear에 쌓인 이슈 데이터가 곧 "이 사람이 지금 뭘 하고 있는지"의 증거입니다.
"Linear에서 각 직원의 업무 맥락을 파악해서, 그에 맞는 실습을 자동 생성하는 파이프라인을 만들어줘."
Claude Code에 이렇게 요청했더니, Linear API로 팀원별 최근 이슈를 가져오고, AI가 업무 패턴을 분석하는 모듈을 만들어줬습니다. 예를 들어 "이 사람은 최근에 프론트엔드 배포 관련 이슈를 많이 처리했고, Vercel과 Sentry를 자주 다룬다"는 식의 프로필이 자동으로 만들어집니다.
"이런 것도 자동화할 수 있었어?" — AI가 추천해준 실습들
리니어 계정 로그인을 붙였고, 로그인 후 업무 분석 버튼을 누르면
제가 최근 30일 내에 생성한 이슈 50개를 가져옵니다.
그리고 이 이슈들을 분석한 후 적절한 실습을 3개 추천해주고, 관심 있는 것을 실제로 실습으로 생성해서 따라할 수 있는 방식입니다.
반신반의하면서 제 Linear 계정으로 테스트했는데요, 그랬더니 이런 실습들이 추천됐습니다:
읽는 순간 "어, 이거 내가 진짜 반영하면 도움이 되겠는데?"라는 생각이 들었습니다.
뿐만 아니라 리니어 이슈 중 나의 어떤 업무와 연관성이 있는 실습인지도 직관적으로 보이게 만들어서, (캡처의 빨간 박스)
유저의 업무 방식에 가이드로도 작용할 수 있을 것 같습니다.
AI가 내 업무 기록을 보고, 나보다 먼저 자동화 포인트를 찾아준 셈입니다.
이게 일괄 실습과의 결정적 차이였습니다. "슬랙 봇 만들기" 같은 범용 실습이 아니라, 내가 매일 하는 일의 비효율을 AI가 짚어주는 느낌.
실무 데이터를 넣으면 실습 퀄리티가 달라진다
맞춤형 추천이 된다면, 한 단계 더 나아가고 싶었습니다. 평소에 다루는 실무 데이터도 실습에 넣을 수 있으면 어떨까?
"강사가 참고 자료(CSV, PDF 등)를 채팅에 첨부할 수 있게 해줘."
그래서 실습 생성 채팅에 파일 첨부 기능을 추가했습니다. CSV, PDF, 마크다운, 텍스트 파일을 올리면 AI가 그 내용을 참고해서 실습을 만들어줍니다.
예를 들어 매출 리포트 CSV를 첨부하면 "이 데이터를 기반으로 대시보드 만들기" 같은 실습이 나옵니다. 범용 예제 데이터가 아니라 내가 실제로 보고 있는 데이터로 배우니까 체감이 완전히 다릅니다.
명령어 한 줄로 실습 시작 — 설치가 학습의 첫 번째 허들이었다
실습 내용이 아무리 좋아도, 시작하기가 번거로우면 아무도 안 합니다.
이전에는 실습을 시작하려면 이런 과정이 필요했습니다:
공유 링크에서 파일 다운로드
폴더 만들기
IDE 열기
스킬 파일 등록
실습 명령어 실행
교육 현장에서 수강생 10명이면 3명은 이 과정에서 막힙니다. "파일을 어디에 저장해요?", "터미널이 뭐예요?"
"수강생이 터미널에 명령어 하나만 붙여넣으면 설치부터 실행까지 한 번에 되게 해줘."
그래서 만든 것이 원클릭 설치입니다. 위 긴 명령어를 복붙하면 됩니다.
수강생은 공유 페이지에서 명령어 하나를 복사해서 붙여넣기만 하면, 실습 전용 폴더가 생기고, 스킬 파일이 설치되고, 선택한 IDE가 열리고, AI 튜터가 자동으로 말을 걸어옵니다.
"안녕하세요! 오늘 실습은 ○○○입니다. 시작할까요?"
설치에서 학습 시작까지의 시간이 5분에서 30초로 줄었습니다.
✅ 결과 (After)
Before vs After
항목
Before (1탄)
After (2탄)
실습 생성 방식
강사가 채팅으로 하나씩 생성
Linear 이슈 기반 AI 자동 추천·생성
실습 매칭
같은 실습을 전원에 게 배포
각 팀원의 업무에 맞는 맞춤 실습
실습 데이터
범용 예제 데이터
실무 파일 첨부 가능 (CSV, PDF 등)
설치 과정
5단계 수동 설치
명령어 한 줄 (30초)
결과물
practice.rona.so: 맞춤형 AI 실습 자동 생성 플랫폼
Linear 로그인만 하면 업무 맥락 기반 실습 추천
배치 생성 스크립트로 팀 전체 한 번에 생성 가능
현재 팀원 대상 테스트 중이며, 결과에 따라 본격 확대 적용 예정입니다.
💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁
효과적이었던 것
업무 기록이 잘 되어 있을수록 AI 추천 퀄리티가 올라갑니다. Linear에 이슈를 구체적으로 적어둔 팀원일수록, AI가 더 정확한 실습을 추천했습니다. "버그 수정"이라고만 적은 이슈보다 "Vercel 배포 시 환경변수 누락으로 500 에러 발생"이라고 적은 이슈에서 훨씬 좋은 실습이 나왔습니다.
이건 결국 '컨텍스트 엔지니어링'입니다. AI에게 좋은 결과를 받으려면, 좋은 프롬프트를 쓰는 것만으로는 부족합니다. 평소에 업무를 잘 기록해두는 것 — 그 자체가 AI 시대의 일하는 방법이 됩니다. 프로젝트 관리 도구에 쌓인 데이터가 곧 AI의 연료인 셈이죠.
실무 데이터를 넣으면 체감이 다릅니다. 범용 예제 CSV 대신 내가 실제로 보는 매출 데이터로 실습하면, "이걸 내 업무에 바로 써먹을 수 있겠다"는 동기가 확 올라갑니다.
🚀 앞으로의 계획
팀원 대상 테스트를 더 진행해서 추천 알고리즘 개선
실습 완료 후 DEVLOG(학습 기록)를 다시 분석해서, 다음 추천에 반영하는 선순환 구조 만들기
Linear 외에 Jira, Notion 등 다른 프로젝트 관리 도구 연동 검토
