The product
AI 제품의 핵심은,
쓸 수밖에 없게 만드는 것.
AI 도구는 많지만, 회사가 계속 쓰게 만드는 건 다른 문제입니다. 세컨팀은 보안·배포·QA가 갖춰진 뒷단 위에, IT를 몰라도 요구사항만 적으면 안전하게 실행되는 환경을 구축합니다.
What you can do · 01
예전엔 개발자에게 맡기던 일,
이제 직접 요청하고 실행합니다
일반인도 생각보다 많은 기능을 직접 구현할 수 있는 시대입니다. 의도한 것을 명확히 말하고 정리하기만 하면, AI 개발팀이 일할 수 있게 요구사항을 분석하고, 정해진 안정적인 프로토콜에 맞춰 실행해 실제 서비스에 반영되는 경험을 이제 누구나 할 수 있습니다.
자유롭게 요청
“이거 고쳐주세요”처럼 막 적어도 됩니다. 정확한 명세는 필요 없습니다.
요구사항 분석
내용을 해석해 어떤 워크플로우로 처리할지 판단합니다.
프로토콜 실행
배포·QA가 박힌 절차 위에서 안전하게 실행하고, 위험 분기는 사람이 컨펌.
실제 화면 — 채팅으로 들어온 요청이 정의된 단계를 따라 처리됩니다.
What you can do · 02
안전하게 실행되는 이유는,
뒷단 엔지니어링에 있습니다
비개발자가 직접 서비스를 건드려도 사고가 나지 않는 건, 화면이 예뻐서가 아닙니다. 환경 격리·버전 관리·배포 파이프라인·QA 하네스가 받쳐주기 때문입니다. 세컨팀이 실제로 만드는 건 이 보이지 않는 인프라와 가드레일입니다.
격리 · 권한 · 보안
회사별 전용 인프라로 완전 격리. 환경변수·시크릿 관리, 역할 기반 접근 제어로 민감 정보를 보호합니다.
버전 관리 · 롤백
모든 변경은 Git 이력으로 추적됩니다. 문제가 생기면 직전 상태로 즉시 롤백할 수 있어, 비개발자도 안심하고 시도할 수 있습니다.
스테이징 → 프로덕션 배포
개발 서버에서 먼저 검증한 뒤 실서버에 반영하는 배포 파이프라인. 사람이 컨펌해야 하는 위험 분기는 자동으로 멈춥니다.
QA 자동화 · 하네스
배포 전 자동 테스트와 검증 하네스가 회귀·오류를 사전 차단합니다. AI가 정해진 가드레일 안에서만 동작하도록 설계됩니다.
What you can do · 03
회사 곳곳에
AX 존을 구축합니다
세컨팀은 단일 기능이 아닙니다. 개발·데이터·운영·지식 — 회사 업무의 각 영역마다 AX 존(AI가 일하는 구역)을 설계해 구축하고, 각 존에 들어오는 신호를 정의된 워크플로우로 처리합니다. 부서마다 AI 경험이 동시에 자랍니다.
실제 화면 — 회사 사이드바에 자리잡은 AX 존 목록(QA · 데이터 · 기획 등).
DEV
개발 AX 존
비개발자 채팅으로 들어온 요청을, 배포·QA 프로토콜 위에서 안전하게 실서비스에 반영합니다.
DATA
데이터 AX 존
흩어진 지표를 자동으로 모아 매일 정해진 시각에 비교·코멘트·게시까지 완료합니다.
OPS
운영 AX 존
회의·CS·문서 같은 일상 업무를 워크플로우로 묶어, 사람 개입을 최소화합니다.
KNOW
지식 AX 존
흩어진 자산을 색인해 AI가 회사 컨텍스트를 학습합니다. 다른 AX 존이 모두 여기로 데이터를 쌓습니다.
네 개의 존이 따로 도는 게 아닙니다. 모든 활동의 결과가 지식 AX 존으로 모여 사내 AI 자산이 됩니다.
The real value
매일의 작업이,
회사의 AI 자산으로 쌓입니다
AX 존에서 처리한 모든 일이 사라지지 않고 컨텍스트로 축적됩니다. 시간이 갈수록 회사만의 지식 데이터가 두꺼워지고, AI는 점점 더 우리 회사답게 일합니다.
신호 발생
요청 · 이슈 · 데이터 · 회의록
워크플로우 실행
AX 존이 정의된 프로토콜로 처리
컨텍스트 축적
결정 · 코드 · 노하우가 지식 존으로
복리로 자산화
데이터가 두꺼워질수록 AI가 더 회사답게
세컨팀은 단지 일을 자동화하지 않습니다. 일하는 과정 자체를 회사의 AI 지식 자산으로 전환하는 첫걸음입니다.
Workflow catalog
지금 동작 중인
워크플로우들
각 워크플로우는 트리거·단계·종결 조건이 코드로 박혀 있습니다. AI가 마음대로 일하지 않고, 등록된 절차 위에서만 동작합니다.
실제 화면 — 각 작업의 상태·담당·우선순위가 한 화면에 보입니다.
버그 수정 표준
bug-fix-standard
비개발 직원이 채팅으로 모호한 버그를 보고하면, QA 에이전트가 5단계 대화로 As-is/To-be를 정리하고 인계 프롬프트까지 자동 생성합니다.
단계
- 1_register — 이슈 등록
- 2_review — 검토
- 3_staging_dev — 스테이징 개발
- 4_staging_deploy — 스테이징 배포
- 5_prod_deploy — 실서버 배포
데이터 추적 셋업
data-tracking-setup
고객사가 채팅으로 데이터를 보고 싶다고 하면, 데이터맨 에이전트가 현재 셋업을 진단하고 GTM 표준 패턴으로 추적을 셋업합니다.
단계
- 1_request — 요구사항 파악
- 2_assess — 현재 셋업 진단
- 3_design_tracking — 태그 설계
- 4_dev_implement — 코드 작업
- 5_staging_deploy — 스테이징 검증
- 6_prod_deploy — 실서버 누적
매일 KPI 리포트
daily-kpi-report
매일 정해진 시각에 자동 실행. KPI 셋 기준으로 데이터를 수집·전일 비교·이상치 코멘트 후 슬랙에 게시합니다. 사람 개입 0.
단계
- 1_collect — 데이터 수집
- 2_compare — 전일/주/월 대비
- 3_comment — 변화 코멘트
- 4_post_slack — 슬랙 게시
회사마다 필요한 워크플로우가 다릅니다. 1주차 킥오프에서 함께 정합니다.
AI Agents
회사에 합류하는
AI 동료들
각 동료는 Role 기반으로 일합니다. 회사별 페르소나가 박혀 있어, 다른 회사 답변과 톤·기준이 다릅니다.
QA 에이전트
버그 분류·인계
모호한 버그 보고를 5단계 대화로 정리. 핫픽스 / 다음 사이클 / 별도 분류 자동 라우팅.
데이터맨
KPI·트래킹
회사 KPI 일일 리포트 자동 게시. GTM 표준 패턴으로 신규 트래킹 셋업.
기획자 에이전트
명세·프로토타입
새 기능 의도를 4단계 대화로 받아 HTML 명세서 + 프로토타입 빌드 트리거.
개발 에이전트
코드 수정·배포
회사 코드를 직접 수정하고 자동 배포. (v1.1+에서 활성)
How it works · 거인의 어깨
최고의 모델을 빌려오고,
한 곳에 종속되지 않습니다
세컨팀은 모델을 직접 만들지 않습니다. Claude · Gemini · Codex 같은 프론티어 모델을 적극 활용해 비용을 최소화하고, 작업마다 가장 적합하고 저렴한 모델로 라우팅합니다.
거인의 어깨 위에서
직접 모델을 만드는 대신 세계 최고 모델을 활용합니다. 모델이 진화할수록 회사 AI팀도 함께 똑똑해집니다.
비용 최적화 라우팅
작업 난이도에 맞춰 모델을 골라 씁니다. 단순 작업은 가벼운 모델로 — 같은 결과를 더 낮은 비용에.
모델 종속 없는 인프라
한 모델에 묶이지 않게 설계합니다. 새 모델이 나오면 내부 시스템을 맞춰, 항상 최신을 씁니다.
모델은 빌려오고, 회사 데이터·코드·페르소나와 일하는 절차(워크플로우)가 우리 회사의 자산으로 남습니다.
What you get
도입하면, 회사에
이렇게 자리잡습니다
회사 전용 도메인
<회사명>.second-team.com — 우리 회사 사람만 접속하는 자기 공간
전용 EC2 + DB
다른 회사와 완전히 격리. 데이터·코드가 외부로 새지 않습니다
관리자 발급 계정
ID/비번 발급은 관리자만. HTTPS · 보안 · 자동 백업
회사별 페르소나
회사 코드·데이터·문서를 학습한 AI 동료가 회사 사정에 맞춰 답변
채팅 인터페이스
비개발 직원이 직접 부탁. 워크플로우 자동 실행, 진행상황 모니터링
운영 매뉴얼
비개발 직원 사용 가이드 · 신규 동료 추가 절차 · 장애 대응
회사 전용 AI 개발팀,
셋업해드릴까요?
30분 통화 한 번이면 우리 회사에 맞는 모델인지 함께 판단할 수 있습니다. 안 맞으면 안 맞는다고 솔직히 말씀드립니다.