사업영역

AI 바이브 코딩 컨설팅

AI 바이브 코딩, 도입이 아닌 정착을 설계합니다.

AI 코딩 에이전트가 가져온 개발 속도, 이제는 명세·검증·보안·감사 체계가 함께 뒷받침되어야 합니다.
메타코어글로벌은 대규모 레거시 시스템에서 검증한 방법론으로, AI 개발을 전사 표준 개발 방식으로 정착시킵니다.

WHAT'S DIFFERENT

무엇이 다른가

VS
일반적인 바이브 코딩
메타코어글로벌 AI 개발 체계
개발 기준
개인의 프롬프트 역량에 의존
표준 명세를 기반으로 개발
품질 검증
결과물을 사람이 눈으로 확인
리뷰 에이전트·테스트로 자동 검증
보안 통제
도구별 개별 사용, 통제 공백 발생
접근 권한·외부 전송·작업 이력 통제
지식 축적
노하우가 개인에게 머묾
명세·규칙으로 조직에 누적
서비스 상세 SERVICE DETAIL

무엇을 설계·구축하는가? 4개 서비스 영역과 영역별 산출물

01

AI 개발 환경 구축

기업의 개발 환경에 맞춰 AI 코딩 에이전트를 도입하고, 사내 시스템과 연동된 표준 개발 환경을 구축합니다.

AI 코딩 도구(Claude Code 등) 선정 및 표준 개발 환경 구성 사내 DB·브라우저·문서 연동(MCP) 설계 및 구축 프로젝트 규칙·서브에이전트 등 에이전트 표준 구성
02

SDD 프로세스 설계

요구사항과 화면 명세를 AI가 정확히 이해할 수 있는 문서로 표준화하고, 명세 중심의 개발 운영 체계를 설계합니다.

요구사항·화면 명세 표준 템플릿 설계 명세 작성·검토 역할과 승인 절차 정의 AI 에이전트 작업 지시·인수인계 문서 체계 수립
03

품질·검증 자동화

AI가 생성한 코드를 리뷰 에이전트와 테스트 자동화로 1차 검증하고, 사람이 최종 확인하는 체계를 만듭니다.

코드 리뷰 에이전트 및 코딩 표준 체크리스트 구성 화면 단위 E2E 테스트 자동화 및 회귀 검증 커밋·배포 단계 품질 게이트 설계
04

보안·거버넌스 수립

AI 활용 과정의 코드·데이터 유출과 오작동 리스크를 정책과 기술 양면에서 통제합니다.

에이전트 접근 권한 최소화 및 위험 명령 차단 소스코드·개인정보 외부 전송 통제 기준 수립 작업 이력·감사 로그 관리 체계 구축
추진 프로세스 PROCESS
STEP 1

현황 진단

개발 조직·시스템·보안 요건을 진단하고 도입 범위와 로드맵을 수립합니다.

주요 활동
  • 개발 조직·프로세스 인터뷰
  • 코드베이스·기술 스택·보안 요건 분석
  • 도입 범위 및 단계별 로드맵 수립
OUTPUT 현황 진단 보고서, 도입 로드맵
STEP 2

파일럿 적용

선정한 업무에 서비스 영역 01~04를 적용해 효과를 실증합니다.

주요 활동
  • 파일럿 업무 및 성과 지표(KPI) 선정
  • 서비스 영역 01~04 파일럿 적용
  • 효과 측정 및 체계 보완
OUTPUT 파일럿 성과 보고서
STEP 3

확산·변화관리

검증된 체계를 전사로 확대하고, 구성원의 수용과 정착을 이끌어냅니다.

주요 활동
  • 조직·협력사별 확산 우선순위 수립 및 적용 지원
  • 리더 공감대 형성 및 부서별 챔피언 육성
  • 성공 사례 공유 및 활용도 모니터링
OUTPUT 확산·변화관리 계획서, 활용도 리포트
STEP 4

내재화

고객 조직이 스스로 운영·개선할 수 있도록 역량을 이전합니다.

주요 활동
  • 역할별(개발·리더·보안) 교육
  • AI 개발 전담 조직(CoE) 구성 지원
  • 정기 점검 및 개선 지원
OUTPUT 교육 과정, 운영 이관 문서
AI 개발 사이클 DEVELOPMENT CYCLE

SDD(Spec-Driven Development) : 모든 기능은 명세에서 시작해 자동 검증을 거치고, 발견된 차이는 다시 명세에 반영되어 품질이 누적됩니다.

01 명세 작성 요구사항·화면 명세를 AI가 읽을 수 있는 문서로 작성
02 AI 구현 AI 에이전트가 명세를 기반으로 코드 생성
03 자동 검증 리뷰 에이전트·E2E 테스트로 1차 검증
04 전문가 확인 개발자·현업이 결과와 의도의 일치 여부 확인
05 명세 반영 발견된 차이를 명세·규칙에 반영해 재발 방지
기대효과 EXPECTED EFFECTS
개발 기간 단축 및 생산성 향상
명세 기반의 일관된 코드 품질
AI 활용 보안 리스크 통제
개인 역량이 아닌 조직의 개발 자산화
적용 대상 USE CASES
AI 코딩 도구를 도입했지만 개인별 활용에 머물러 있는 조직
레거시 시스템 재구축·전환을 AI로 가속하려는 기업
여러 개발 조직·협력사의 AI 개발 기준 통일이 필요한 기업
AI 생성 코드의 품질·보안 통제 기준이 필요한 기업

도구 도입을 넘어, 조직의 개발 방식으로!

현황 진단부터 파일럿 적용까지, AI 기반 개발 환경의 도입 과정을 함께 설계합니다.

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