teamai-cli 운영 중

TeamAI CLI는 Tencent가 MIT 라이선스로 오픈 소스화한 CLI 도구로, 팀의 AI 프로그래밍 설정을 통합 관리합니다. 이 도구는 skills, rules, MCP, hooks 등의 리소스를 Git 저장소에 저장하고 push→MR→merge→pull 워크플로를 통해 모든 구성원의 로컬 AI 도구에 배포합니다. TeamAI CLI는 마찰 신호 기반의 지식 축적, 팀 지식 검색 및 코드베이스 그래프를 지원하여 팀의 AI 협업을 표준화합니다.

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통합 설정 관리: 팀의 skills, rules, MCP, hooks, env 등의 리소스를 하나의 Git 저장소에 모아 관리합니다.
Git 네이티브 배포: push→MR→merge→pull 워크플로를 통해 팀 설정을 모든 구성원의 로컬 AI 도구에 자동 동기화합니다.
다중 Agent 호환: Claude Code, Cursor, Codex, CodeBuddy, WorkBuddy, Qoder 등 9개 이상의 AI 프로그래밍 도구를 동시에 지원합니다.
팀 단위 제어: Roles, Tags, Sources를 통해 직무별, 주제별, 팀 간 세밀한 구독 및 필터링을 구현합니다.
팀 MCP 통합 설정: YAML에 한 번 선언하면 각 도구의 네이티브 MCP 설정 파일로 자동 변환합니다.
팀 Hooks 이벤트 시스템: SessionStart, PreToolUse 등의 이벤트 시점에 보안 검사, 규정 준수 차단 등의 사용자 정의 스크립트를 주입합니다.
마찰 신호 기반 지식 축적: 세션 중단, 거부, 재시도 등의 마찰 신호를 자동 감지하고 경험 정리를 트리거하여 팀 저장소에 반영합니다.
팀 지식 검색: 작업 전에 팀 지식 베이스를 자동 검색하고(BM25 + 그래프 강화 정렬), 관련 없는 작업은 자동으로 건너뜁니다.
코드베이스 지식 그래프: 소스 코드 AST와 휴리스틱 의존성을 분석하여 검색 강화에 사용하는 저장소 간 구조화 그래프를 구축합니다.
팀 Analytics: 주간 보고서 digest, 개인정보를 제거한 세션 요약 및 실시간 Web Dashboard를 제공합니다.

CLI 설치: npm install -g teamai-cli로 전역 설치합니다.
팀 저장소 생성: GitHub/GitLab 등의 플랫폼에서 공유 저장소를 생성하고 팀 구성원에게 쓰기 권한을 부여합니다.
팀 설정 초기화: 관리자가 teamai init <저장소 주소>를 실행하여 OAuth 로그인, 저장소 연결 및 구성원 등록을 완료합니다.
프로젝트에 구성원 연결: 팀 구성원이 프로젝트 디렉터리에서 teamai init <저장소 주소>를 실행하고 프로젝트 수준 또는 사용자 수준 설치를 선택합니다.
팀 리소스 작성: 저장소에서 skills, rules, docs, mcp, hooks 등의 설정 파일을 생성하거나 수정합니다.
변경 사항 푸시: teamai push를 실행하면 브랜치를 자동 생성하고 팀 검토를 위한 Merge Request를 생성합니다.
검토 및 병합: 관리자 또는 지정된 검토자가 코드 호스팅 플랫폼에서 MR을 승인하고 병합합니다.
설정 자동 동기화: 구성원이 AI 세션을 시작할 때마다 SessionStart 훅이 teamai pull을 자동으로 실행하여 최신 설정을 각 AI 도구의 로컬 디렉터리로 가져옵니다.
수동 동기화: 언제든지 teamai pull을 실행하여 로컬 설정을 수동으로 업데이트할 수도 있습니다.
지식 검색 활성화: teamai recall enable을 실행하여 하위 에이전트를 배포하면 AI가 작업 전에 팀 지식 베이스를 자동으로 검색합니다.
경험 축적: 마찰이 큰 세션이 끝난 후 /teamai-share-learnings를 실행하면 문제 해결 경험에서 개인정보를 자동으로 제거하고 팀 저장소에 반영합니다.
팀 데이터 확인: teamai dashboard를 실행하여 Web 대시보드를 시작하거나 teamai digest를 실행하여 팀 주간 보고서를 생성합니다.

Git 네이티브 워크플로: 개발자에게 익숙한 push→MR→merge 프로세스로 AI 설정을 관리하므로 별도의 학습 비용 없이 사용할 수 있습니다.
다중 Agent 통합 호환: 하나의 팀 설정을 Claude Code, Cursor, Codex 등 9개 이상의 도구에 자동 동기화하여 반복 설정을 없앱니다.
마찰 신호 기반 지식 축적: 세션 중단, 재시도 등의 마찰을 자동 감지하고 개인의 문제 해결 경험을 팀 공유 자산으로 전환합니다.
MCP 및 Hooks 통합 관리: YAML에 한 번 선언하면 각 도구의 네이티브 형식으로 자동 변환되어 유지 관리 비용을 크게 줄입니다.
세밀한 구독 제어: Roles, Tags, Sources를 통해 직무별, 주제별, 팀 간 필요에 따른 배포 및 필터링을 구현합니다.
지능형 지식 검색: 작업 전에 팀 지식 베이스를 자동 검색하고 관련 없는 작업은 자동으로 건너뛰어 AI가 항상 팀의 컨텍스트를 바탕으로 작업하도록 합니다.
코드베이스 지식 그래프: AST 분석을 기반으로 저장소 간 구조화된 의존성 그래프를 구축하여 AI의 코드 이해 및 검색 정확도를 높입니다.

GitHub 저장소: https://github.com/Tencent/teamai-cli

다중 도구 팀의 통합 설정 관리: 팀에서 누군가는 Claude Code를 사용하고 누군가는 Cursor, Codex를 사용하더라도 관리자가 TeamAI 저장소에서 하나의 설정을 관리하면 모든 구성원에게 자동 동기화되어 “동일한 코딩 규칙, 동일한 MCP 도구, 동일한 보안 훅”을 보장합니다.
신속한 AI 온보딩: 신규 구성원은 teamai init만 실행하면 팀에서 축적한 skills, rules 및 모범 사례를 자동으로 제공받을 수 있습니다. 각 도구를 수동으로 설정할 필요가 없어 “AI를 길들이는” 학습 비용을 크게 줄입니다.
보안 및 규정 준수 통합 관리: hooks/hooks.yaml에 PreToolUse 훅을 설정하면 팀 전체에 자동으로 적용되어 개인 설정 누락으로 인한 보안 사고를 방지합니다.
문제 해결 경험 자동 축적: 한 구성원이 까다로운 포트 충돌 문제를 해결하면 세션의 중단과 재시도가 마찰 신호로 포착되어 지식 축적이 자동으로 실행됩니다. 이후 다른 구성원이 유사한 문제를 겪으면 AI가 해당 경험을 자동으로 검색합니다.
팀 간 기술 공유: A 팀이 공용 skills를 GitHub에 게시하면 B 팀이 teamai source add를 통해 구독할 수 있어 조직 내 모범 사례를 팀 간에 재사용하고 각 팀의 중복 개발을 방지합니다.