Labor0를 만든 이유

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AI 에이전트 세션이 늘어나면 실행 자체보다 사람이 모든 진행 상황을 확인하고 조율하는 일이 병목이 됨

이를 줄이기 위해 큰 작업을 작은 PR 단위로 나누고, CI 실패 수정·머지 충돌 해결·리뷰 반영·Codex 자동 리뷰가 끝난 뒤에만 사람이 확인하는 작업 체계를 구성

에이전트가 GitHub 이슈만 읽고 작업을 이어갈 수 있도록 중복 이슈 확인, main 및 배포 버전 검증, 개인정보 마스킹을 포함한 add-issue 스킬을 만들고 워크트리로 병렬 처리

50개 이상의 세션을 동시에 운영한 경험을 바탕으로 작은 PR, 자동화 테스트, AI 코드 리뷰를 주요 안전장치로 사용

앞으로 PR 기반 작업을 범용 에이전트 작업으로 확장하고, GitHub·Sentry·Grafana 등의 이벤트를 감지해 작업을 자동 생성하는 구조를 개발 중

목표는 사람을 없애는 것이 아니라, 에이전트가 처리할 수 있는 일은 계속 진행하고 사람의 결정이 필요한 순간에만 호출하는 시스템을 만드는 것

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