CL코디움랩
AI · 개발과 운영의 새로운 결

AI로 개발하고, 업무에 녹입니다

코디움랩은 AI를 '도와주는 도구'로 두지 않습니다. 코드 한 줄, 회의 한 페이지, 운영 한 사이클 — 사람이 하던 일의 결을 그대로 따라가며, AI를 그 자리에 자연스럽게 끼워 넣습니다.

AI 도입 문의접근 방식 보기

Two Pillars

AI를 두 곳에 둡니다

만드는 자리(개발)와 일하는 자리(업무). 두 곳 모두에 AI를 자연스럽게 끼워 넣는 것이 코디움랩의 접근입니다.

01 · Build with AI

AI로 개발합니다

Claude · Cursor · MCP — 모델 한계 안에서 가장 빠르게.

AI 에이전트·코드 자동화·테스트 생성을 일상 개발 사이클에 끼워 넣어, PoC가 운영까지 가는 시간을 줄입니다. 모델은 도구일 뿐, 의사결정의 기준은 사람과 도메인에 둡니다.

  • Claude Code · Codex · Cursor 기반 페어 프로그래밍 표준화
  • Multi-Model 라우팅(Opus/Sonnet/Haiku) — 비용·품질 분리
  • MCP 서버로 사내 API/문서/스키마 모델에 연결
  • Spec → Code → Test 파이프라인 자동화

02 · Embed in Workflow

업무에 녹이는 시스템을 만듭니다

AI를 워크플로 가운데 두고, 사람을 끌어올리는 자리에.

Slack·Jira·노션·사내 위키 — 이미 흘러가는 업무의 결을 끊지 않고, RAG·에이전트·자동화 봇을 그 안에 심습니다. AI 도구가 '쓰는 사람'이 아니라 '같이 일하는 동료'로 자리잡도록.

  • 사내 문서 RAG 어시스턴트 (회의록·메뉴얼·제품 스펙)
  • Jira/Linear/Slack에 붙는 자동 분석·요약·트리아지 봇
  • 고객 응대 · CS 데이터 기반 전용 LLM 도구
  • 운영 로그·이슈 대시보드와 결합된 옵저버빌리티 AI

Stack

코디움랩이 손에 쥔 도구

특정 벤더에 묶이지 않고, 그때그때 가장 좋은 결을 가진 도구를 조립합니다.

  • Models

    • Claude Opus 4.7
    • Sonnet 4.6
    • Haiku 4.5
    • GPT-4o · 5
    • Gemini Pro

  • Agent · Tooling

    • Claude Code
    • Cursor
    • Codex
    • MCP Server
    • Agent SDK

  • Retrieval · Data

    • Vector DB (pgvector, Qdrant)
    • Embedding 파이프라인
    • RAG 평가
    • 스키마 동기화

  • Ops · Integration

    • Slack / Jira / Notion
    • GitHub Actions
    • On-prem · VPC
    • Observability

Pattern

AI 도입의 네 단계

결과만 가져다 붙이지 않습니다. 발견 → 시도 → 통합 → 운영, 네 단계로 함께 만듭니다.

  1. 01step 1

    Discovery

    팀의 실제 흐름을 인터뷰·관찰합니다. 'AI가 들어갈 자리'가 정말 있는지, 들어가도 되는지를 먼저 판단합니다.

  2. 02step 2

    Prototype

    운영을 가정한 작은 슬라이스를 1–2주 안에 만들고, 실사용 데이터로 검증합니다. 데모가 아니라 살아있는 버전입니다.

  3. 03step 3

    Integrate

    AI 도구가 기존 도구(Slack·Jira·사내 시스템) 안으로 들어가도록, 사용자가 별도 화면을 켜지 않도록 설계합니다.

  4. 04step 4

    Operate

    프롬프트·모델·데이터 모두 바뀌는 자원. 모니터링·롤백·재학습 사이클을 운영 팀에 이관합니다.

Use cases

이런 결의 시스템을 만듭니다

도입 가능한 시나리오 — 작게 시작해 운영까지 가져갑니다.

Engineering

Spec → Code → Verify 자동화

Jira 이슈가 들어오면 다중 모델이 사양을 생성하고, 가장 좋은 안을 채택해 코드 → 테스트 → 검증까지 자동으로 이어지는 파이프라인.

Claude Code · MCP · Multi-Model

Knowledge

사내 위키 RAG 어시스턴트

흩어진 회의록·매뉴얼·CS 응대 로그를 임베딩하고, Slack에서 자연어로 묻고 답할 수 있게. 출처는 항상 원문 링크로 검증.

Vector DB · Slack Bot · 보안 격리

Operations

이슈 트리아지 봇

CS·운영 채널에 올라오는 이슈를 자동으로 분류·요약·태깅하고, 적합한 담당자에게 라우팅. 사람이 보는 양은 줄이고, 결정은 사람이.

Agent · 분류 · 라우팅

Principles

AI를 다룰 때 지키는 결

  • 01

    Human-in-the-loop

    AI가 단독으로 결정하는 자리는 두지 않습니다. 항상 사람이 마지막에 보고, 마지막에 누릅니다.

  • 02

    Secure by default

    사내망·VPC·온프레미스 LLM 등 보안 요건에 맞춰 설계합니다. 데이터가 어디로 흘러갈지 먼저 정의합니다.

  • 03

    Operable, not magical

    프롬프트·모델·도구의 변경 비용까지 함께 책임집니다. '마법 같은 데모'가 아니라 운영 가능한 시스템.

Let's build

AI가 들어갈 자리,
함께 찾아보겠습니다

지금 팀에 정말 AI가 필요한 자리가 있는지, 무료 진단 미팅으로 함께 확인합니다.

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