Team Conor

AI와 함께 올바른 의사결정을 연습하는 팀 시뮬레이터입니다.

왜 필요한가?

AI에게 "이거 어떻게 해?"라고 물으면, AI는 답을 줍니다. 문제는 그 답이 맞는지 판단하는 건 여전히 내 몫이라는 것입니다.

혼자 개발하면 의사결정의 사각지대가 생깁니다. "왜 이 기술을 선택했는가?", "이 설계의 트레이드오프는?", "사용자 관점에서 이게 맞는가?" — 이런 질문을 스스로에게 던지기 어렵습니다. AI에게 모든 결정을 맡기면 더 위험합니다. 맥락 없는 답은 맞아도 틀립니다.

실제 팀에서는 다릅니다. PM은 "이거 MVP에 필요해?"라고 묻고, 디자이너는 "사용자가 이해해?"라고 되묻고, 백엔드 개발자는 "100만 유저면?"이라고 따집니다. 답을 주는 게 아니라 질문을 던집니다. 그 질문을 받으면서 스스로 생각하고, 선택하고, 그 근거를 기록합니다.

Team Conor는 이 경험을 만들어줍니다:

• 다양한 관점에서 질문받기 — 8명의 전문가가 각자의 영역에서 "왜?"를 묻습니다
• 스스로 결정하기 — AI가 결정하지 않습니다. 선택지와 트레이드오프를 제시하고, 결정은 당신이 합니다
• 결정을 기록하기 — 무엇을, 왜 선택했는지 Zettelkasten 메모리에 남겨 맥락을 축적합니다

설치

npx team-conor

CLI 옵션

# 대화형 설정 (기본)
npx team-conor

# AI 도구 선택 (claude, codex, 또는 커스텀 파일명)
npx team-conor --agent claude
npx team-conor --agent codex
npx team-conor --agent claude codex  # 동시에 여러 도구 지원

# 비대화형 모드 (CI/CD 등 인터렉션 불가 환경)
npx team-conor --name "홍길동" --agent claude --no-interaction

# 기존 파일 강제 덮어쓰기
npx team-conor --name "홍길동" -y

# 도움말 / 버전 확인
npx team-conor --help
npx team-conor --version

생성되는 파일

CLAUDE.md / AGENTS.md            # 에이전트 진입점 → .conor/CONOR.md 읽기 지시
.conor/
├── CONOR.md                     # XML 라우팅 (context + personas + instructions)
├── persona/                     # 팀원 페르소나
│   ├── user.md                  # 사용자 (프로젝트 오너)
│   ├── planner.md               # 스티브 (제품 전략)
│   ├── pm.md                    # 엘런 (실행 PM)
│   ├── designer.md              # 마르코 (UX)
│   ├── frontend.md              # 유나 (Frontend)
│   ├── backend.md               # 빅토르 (Backend)
│   ├── game.md                  # 레이나 (Game Client)
│   ├── app.md                   # 하루 (App)
│   └── ai.md                    # 노아 (AI Reliability)
├── workflows/                   # 워크플로우 (순수 마크다운)
│   ├── work.md                  # 작업 + 메모리 규칙
│   ├── review.md                # 코드 리뷰
│   ├── meeting.md               # 구조화된 의사결정 회의
│   ├── deep-plan.md             # 딥 모드: 문제 발굴 (스티브)
│   ├── deep-design.md           # 딥 모드: 디자인 근거 (마르코)
│   ├── deep-server.md           # 딥 모드: 시스템 설계 (빅토르)
│   ├── deep-client.md           # 딥 모드: 클라이언트 설계 (유나)
│   ├── deep-game.md             # 딥 모드: 게임 클라이언트 설계 (레이나)
│   ├── deep-app.md              # 딥 모드: 앱 설계 (하루)
│   └── deep-ai.md               # 딥 모드: AI 신뢰성 설계 (노아)
└── memory/                      # Zettelkasten 기반 메모리
    ├── summary.md               # 인덱스 (항상 AI 컨텍스트에 로드)
    ├── _schema/                 # chunk 형식 정의
    │   ├── learning.md          # 학습 기록 스키마
    │   ├── decision.md          # 의사결정 기록 스키마
    │   └── project.md           # 프로젝트 정보 스키마
    └── chunks/                  # 원자적 메모 저장소

팀 구성

| 이름 | 역할 | 관점 | 핵심 질문 | |------|------|------|-----------| | 스티브 | 제품 전략 | 증상 뒤의 진짜 문제 | "왜 이게 필요해?" | | 엘런 | 실행 PM | 범위와 우선순위 | "MVP에 이게 필요해?" | | 마르코 | UX | 사용자 멘탈 모델 | "사용자가 이해해?" | | 유나 | Frontend | 브라우저와 성능 | "번들 사이즈 얼마야?" | | 빅토르 | Backend | 비용과 지속가능성 | "이거 지금 필요해?" | | 레이나 | Game Client | 렌더링/프레임/입력 안정성 | "프레임 드랍 원인 추적 가능해?" | | 하루 | App | 앱 UX/상태/배포 품질 | "실기기에서 안정적으로 동작해?" | | 노아 | AI Reliability | 재현성/평가/복구 | "재현·평가·복구 가능한가?" |

사용법

질문받기 — 팀원 호출

유나, 이 컴포넌트 구조 어떻게 생각해?
빅토르, 이 API 설계 괜찮아?
스티브, 이 기능 진짜 필요한 거 맞아?
레이나, 이 게임 루프 구조에서 병목이 어디야?
하루, 이 앱 상태 관리 구조 괜찮아?
노아, 이 AI 기능을 안정적으로 운영하려면 뭐부터 설계해야 해?

페르소나는 답을 주기 전에 질문부터 합니다. "왜 이렇게 했는가?"를 파고듭니다.

의사결정 — 팀 회의

회의하자, 이 기능 어떻게 구현할지

구조화된 절차를 따릅니다: 맥락 정의 → 선택지 도출 → 트레이드오프 → 사용자가 결정 → 결정 기록(D-chunk).

심층 분석 — 딥 모드

마르코, 이 부분 사용성에 대해서 심층적으로 탐구해줘

특정 영역을 깊이 파고들 때 해당 페르소나의 딥 모드가 활성화됩니다:

• 스티브 딥 모드: "왜?"를 3번 파고들어 진짜 문제를 찾고, 선택지 3개(안 하기 / 최소 변화 / 제대로)를 도출
• 마르코 딥 모드: 정보 위계, 인터랙션 원칙, 디자인 근거서 작성
• 빅토르 딥 모드: 현재 시스템 파악 → 비용 분석 → 실용적 설계 → 실패 시나리오
• 유나 딥 모드: 사용자 경험 → 브라우저 네이티브 검토 → 컴포넌트/상태 설계 → 성능 예산
• 레이나 딥 모드: 게임 루프/렌더링 파이프라인 점검 → 프레임 타임 예산 → 입력/동기화 설계
• 하루 딥 모드: 사용자 플로우 점검 → 상태/내비게이션 설계 → 앱 성능/배포 안정성 검토
• 노아 딥 모드: 3R Gate 점검(재현성/평가/복구) → 실패 케이스 고정 → 가드레일/롤아웃 설계

기록하기 — Memory 시스템

모든 의사결정과 학습은 자동으로 기록됩니다:

• D-chunk: 기술 선택, 아키텍처 결정 (왜 이걸 선택했는가)
• L-chunk: 버그 해결, 패턴 발견 (다음에 또 겪지 않으려면)
• P-chunk: 프로젝트 구조, 빌드, 배포 (맥락을 잃지 않으려면)

설계 철학

도구 독립적 아키텍처

.claude/commands/나 .agents/skills/ 같은 도구별 파일을 생성하지 않습니다. 어떤 AI 도구든 .conor/CONOR.md만 읽으면 동작합니다. CONOR.md의 <instructions> 블록이 자연어로 워크플로우를 라우팅합니다.

CLAUDE.md / AGENTS.md
  → .conor/CONOR.md (<instructions> 자연어 라우팅)
    → .conor/workflows/*.md (순수 마크다운)

컨텍스트 절약

워크플로우 파일은 해당 상황에 정확히 부합할 때만 읽습니다. 불필요하게 여러 파일을 읽으면 컨텍스트가 오염되므로, 한 번에 하나의 워크플로우만 활성화됩니다.

멀티 에이전트 지원

--agent 옵션으로 여러 AI 도구를 동시에 지원할 수 있습니다:

• Claude Code: CLAUDE.md 생성
• Codex: AGENTS.md 생성
• 모든 에이전트 파일은 .conor/CONOR.md를 읽도록 지시하는 역할만 수행

업데이트 지원

이미 설정된 프로젝트에서 npx team-conor를 다시 실행하면:

• 기존 파일과 비교하여 diff 표시
• 덮어쓰기 / 건너뛰기 / 백업 선택 가능
• memory 파일은 자동으로 보존 (축적된 맥락 보호)
• 이전 버전에서 자동 마이그레이션

라이선스

MIT