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- QRP-MATE
왜 QRP-MATE인가
말로 요청하면, 개발·테스트·배포까지
유지보수가 오래 걸리고 비싼 이유는 요청 해석·개발·테스트·배포가 사람에게 몰려 있고, 노하우가 개인에게 남아 있기 때문입니다. QRP-MATE는 QRP 노하우를 탑재한 AI가 이 일을 맡고, 사람은 확인만 합니다.
지금까지
사람이 하나하나 처리
- 요청 전달 전화·메일로 요청, 담당자가 해석해 다시 정리
- 개발 대기 개발자 일정에 따라 처리 시점이 밀림
- 테스트 부담 수정할 때마다 화면을 사람이 직접 확인
- 노하우 의존 설계·DB·규칙을 아는 사람에게만 의존
QRP-MATE
AI가 노하우대로 처리, 사람은 확인만
- 자연어 요청 요청 화면에 말로 적으면 바로 등록·추적
- 자동 개발 승인 즉시 노하우 기반으로 코드·DB 변경 작성
- 자동 테스트 기존 테스트 시나리오로 화면까지 자동 확인
- 노하우 자산화 설계·규칙·변경 이력이 쌓여 계속 재사용
QRP-MATE 구성
QRP 노하우 + AI 개발 러너 + 개발 플랫폼
세 가지가 하나로 묶여, 요청 한 건이 사람 손을 거의 거치지 않고 처리됩니다.
QRP 노하우
모비스가 쌓아 온 개발 기준
- QRP 업무 설계
- DB 구조(ERD)
- 개발 규칙·화면 가이드
- 테스트 시나리오
AI 개발 러너
AI Coding Agent + 노하우 탑재
- 요청 이해·작업 계획
- DB 변경 초안 작성
- 화면·기능 코드 작성
- 자체 점검(Self Check)
개발 플랫폼
요청부터 배포까지 자동화
- 요청 트래커
- 소스 관리
- 자동 개발 서버
- 자동 테스트·배포
처리 흐름
요청자는 "요청"과 "확인"만 합니다
나머지는 노하우를 탑재한 AI와 개발 플랫폼이 자동으로 처리합니다.
- 요청자1
자연어로 요청
요청 화면에 말로 작성하면 요청 트래커에 자동 등록
- 자동2
노하우 기반 개발
설계·DB·규칙을 참고해 계획 → DB 변경 → 코드 작성
- 자동3
자동 테스트
기존 테스트 시나리오로 화면까지 회귀 테스트
- 요청자4
확인·승인
개발 서버(DEV)에서 결과를 직접 확인하고 승인
- 승인 후5
운영 반영
백업 → 배포 → 상태 점검, 변경 이력 자동 기록
- 코딩 지식 없이 자연어로
- 현업이 직접 추가·수정 요청
- 변경 이력·코드 점검 자동 관리
구축 방안
구독형과 구축형, 두 가지로 도입합니다
고객의 보안 정책과 예산에 맞춰 두 가지 방식 중 선택합니다.
| 비교 항목 | AClaude 구독형월 구독료 · 클라우드 AI 사용 | B로컬 AI 서버 구축형사내 AI 서버 구축 · 폐쇄망 운영 |
|---|---|---|
| AI 엔진 | Anthropic Claude (클라우드) | 사내 GPU 서버의 오픈 모델 |
| 초기 비용 | 낮음 (개발 플랫폼 구성 중심) | 높음 (AI 서버·모델 구축 포함) |
| 운영 비용 | 월 구독료 (사용자·사용량 기준) | 구독료 없음, 서버 유지·관리 비용 |
| 데이터 위치 | 요청·소스 일부가 외부 AI로 전송 (보안 약정 확인) | 모든 데이터가 사내망 안에서 처리 |
| 개발 품질 | 최신 고성능 모델로 복잡한 개발까지 | 모델 성능에 맞춰 범위 조정 (간단한 수정부터) |
| 도입 기간 | 짧음 (플랫폼 설치 후 바로 시작) | 서버 도입·검증 기간 추가 |
이런 고객에게 추천합니다
- A빠른 도입, 외부 AI 사용이 가능한 고객
- B보안 정책상 외부 전송이 어려운 고객, 폐쇄망
도입
도입 절차와 기대 효과
고객 시스템과 노하우를 먼저 정리하고, 시범 운영으로 효과를 확인한 뒤 전환합니다.
도입 절차
- STEP 1진단현행 시스템·업무 규칙 정리
- STEP 2노하우 탑재설계·DB·규칙·테스트 시나리오 구성
- STEP 3플랫폼 설치요청 트래커·개발 서버·테스트·배포
- STEP 4시범 운영실제 요청으로 효과 확인
- STEP 5운영 전환요청 범위 확대·정기 운영
기대 효과
유지보수 처리 시간 단축
요청 해석·개발·테스트 대기 시간을 줄여 바로 확인
외부 개발 의존 감소
간단한 수정·추가는 요청만으로 처리
노하우 자산화
설계·규칙·변경 이력이 회사 자산으로 축적
현업 직접 참여
코딩 지식 없이 현업이 직접 개선 요청