「PM」 — 프로젝트를 여는 첫 직원

새 프로젝트를 시작할 때 가장 어려운 것은 일 자체가 아니라 “무엇부터 세팅해야 하지?“라는 질문입니다. PM은 바로 그 질문을 대신 받아 주는 직원입니다. 이사 갈 때 짐을 직접 나르기 전에 이사 업체 팀장이 먼저 와서 “어느 방 짐부터, 어떤 순서로"를 잡아 주는 것처럼, PM은 프로젝트 폴더에 어떤 직원(플러그인)의 지침을 깔고 어떤 워크플로우를 쓸지 먼저 정리해 줍니다.

PM이 담당하는 것은 개발을 제외한 모든 협업 프로젝트입니다. 전 직원 지침 설정과 커스텀 에이전트(.claude/agents/*.md는 Claude Cowork용, .codex/agents/*.toml은 ChatGPT Work용), 그리고 프로젝트 지침 파일(CLAUDE.md는 Claude Cowork용, AGENTS.md는 ChatGPT Work용) 워크플로우까지 생성하고 스스로 개선해 나갑니다. 비개발자도 자연어 한마디로 프로젝트를 시작할 수 있게 하는 것이 존재 이유입니다. 소프트웨어 개발 환경 셋업은 이 마켓플레이스의 범위 밖입니다.

18의 AI 직원 플러그인 패밀리가 있습니다.

PM은 Claude Cowork와 ChatGPT Work 양쪽 런타임에서 동작합니다. 생성된 산출물이 두 환경에서 모두 작동하도록 설계되어 있습니다.

CLAUDE.md와 AGENTS.md는 같은 내용을 두 파일로 저장하며, Claude Cowork는 CLAUDE.md를, ChatGPT Work는 AGENTS.md를 자동 로드합니다. 에이전트도 마찬가지로 양쪽에 각각 생성됩니다.

Phase 1 인터뷰 → Phase 2 인벤토리 → Phase 3 체인 설계 → Phase 4 Gap Detection
  → Phase 5 확인 → Phase 6 CLAUDE.md 생성 → Phase 7 커스텀 에이전트 생성 → Phase 8 API 키 + 첫 실행 안내

flowchart LR
   A["Phase 1
인터뷰
(2-Stage 일괄 설문)"] --> B["Phase 2
인벤토리
(플러그인 스캔)"]
   B --> C["Phase 3
체인 설계
(스킬 파이프라인)"]
   C --> D["Phase 4
Gap Detection
(누락 감지)"]
   D --> E["Phase 5
확인
(승인)"]
   E --> F["Phase 6
프로젝트 지침 파일 생성
(CLAUDE.md/AGENTS.md, ≤200라인)"]
   F --> G["Phase 7
커스텀 에이전트 생성
(Claude Cowork·ChatGPT Work 양쪽)"]
   G --> H["Phase 8
API 키 + 첫 실행 안내"]

   classDef default fill:#e8f1ec,stroke:#3d7d5f,color:#265240
   class A,B,C,D,E,F,G,H default

사용자의 이 프로젝트 맥락만 수집합니다. 이름·회사·역할 같은 글로벌 프로필 정보는 묻지 않습니다. 인터뷰는 2-Stage 구조로 고정되며, 질문은 한 라운드에 최대 4개를 묶어 한 번의 AskUserQuestion으로 낸다(과거의 1-1/1-2/1-3 3연발 순차 호출은 폐기).

질문 풀: 업무 유형·주요 산출물·대상 독자·톤 제약·산출물 포맷·작업 주기·기존 자료·반드시 피해야 할 것·판단 배경(소크라테스 축). 이미 확립된 축(진입 발화·기존 CLAUDE.md·.moai/context.md)은 질문에서 제외합니다.

에이전트/스킬 체인을 설계하기 전에 ~/.claude/plugins/와 ~/.codex/plugins/ + .codex/agents/를 모두 스캔해 실제 설치된 AI 직원 플러그인을 확인합니다. 플러그인 수·스킬 수는 하드코딩하지 않습니다 — .claude-plugin/marketplace.json이 로스터의 유일한 정본입니다.

# 소스 A: 디렉터리 스캔 — Claude Cowork(~/.claude/plugins/) + ChatGPT Work(~/.codex/plugins/cache/) 양쪽
for dir in ~/.claude/plugins/moai-* ~/.codex/plugins/cache/*/moai-*; do
  [ -d "$dir" ] && { [ -f "$dir/.claude-plugin/plugin.json" ] || [ -f "$dir/.codex-plugin/plugin.json" ]; } && basename "$dir"
done
# ChatGPT Work 커스텀 에이전트(.codex/agents/*.toml)도 인벤토리에 포함
for f in ./.codex/agents/*.toml ~/.codex/agents/*.toml; do [ -f "$f" ] && basename "$f" .toml; done 2>/dev/null

# 소스 B: 현재 세션 system reminder의 "user-invocable skills" 목록 파싱

두 소스를 교차 검증해 plugins_installed + skills_available 인벤토리를 구성합니다(신뢰도 HIGH/MEDIUM).

인터뷰 답변(무엇을·어떻게) + 인벤토리(무엇이 설치됐는가) + 재진입 시 기존 .moai/context.md 누적 맥락, 3종 입력을 종합해 산출물별 스킬 체인을 설계합니다.

체인 구성 규칙: [기획/분석] → [생성] → [포맷 변환/미디어] → ai-slop-reviewer. 한국어 최종 텍스트 산출물은 korean-humanize 2차 패스를 추가합니다. 비텍스트(차트·숫자·미디어) 산출물은 ai-slop 단계를 생략합니다.

반복될 작업 유형별 에이전트 1개를 생성합니다(과잉 생성 금지 — 근거 없는 에이전트는 만들지 않습니다). 본문은 7-step 루프 + 프로젝트 맥락(톤·산출물 규격·금지 사항)을 내장합니다.

체인 스킬이 인벤토리에 없으면 누락으로 간주합니다. AskUserQuestion 4옵션(설치 안내+재개 권장 / 제외하고 진행 / 대체 스킬 / 중단)을 제시합니다. 재개는 사용자가 “설치 완료”·“이어서 진행"으로 말하면 같은 흐름으로 이어 받습니다.

설계된 체인을 AskUserQuestion으로 승인받습니다(승인/수정/취소).

references/templates/CLAUDE.md.tmpl 치환, ≤200라인, 8개 HARD 블록 고정 — 동일 내용을 CLAUDE.md(Claude Cowork용)와 AGENTS.md(ChatGPT Work용) 두 파일로 저장합니다. 소스 템플릿의 8개 ## N. … (HARD) 블록을 전부 보존합니다(라인 예산 초과 시 축소 대상은 스킬 체인 나열뿐이며 HARD 블록은 절대 축소·삭제하지 않습니다).

반복 작업 유형별 Claude Cowork용 .claude/agents/*.md(markdown+YAML frontmatter)와 ChatGPT Work용 .codex/agents/*.toml(TOML: name·description·developer_instructions, model·sandbox_mode 선택) 양쪽으로 생성합니다. 둘 다 7-step 루프 + 프로젝트 맥락을 동일 내장합니다.

체인이 요구하는 키만 선택적 등록 안내를 하고, 상위 체인 3개 예시를 제시합니다. 전체 직원 목록이 궁금하면 “어떤 직원 있어?“라고 물으면 안내합니다.

/project 셋업이 끝난 프로젝트는 사용하면서 스스로 개선됩니다. 단일 단순화 모델만 사용합니다 — 강제 점수화·반성 에세이·별도 지표 파일을 요구하는 무거운 다단계 모델은 채택하지 않습니다.

4가지 개선 트리거 (하나라도 감지되면 발동):

1. repeated correction — 같은 행동에 대한 사용자 수정 요청이 2회 이상 반복
2. chain failure — 스킬 체인이 반복적으로 같은 단계에서 실패·우회
3. 명시적 요청 /project evolve (수동 발동)
4. inventory drift — 설치 플러그인 인벤토리가 .moai/config.json 스냅샷과 어긋남

신호 영속화 (HARD): 사용자 수정 요청·체인 실패를 감지한 즉시 .moai/evolution/signals.md에 1줄을 기록합니다(날짜 | 트리거 토큰 | 대상 | 요지). 트리거 1·2의 “반복” 판정은 대화 기억이 아니라 이 파일을 세어서 합니다 — 세션이 바뀌어도 1회차 신호가 유실되지 않습니다.

개선 사이클: 신호 감지 → 진단(무엇이 어긋났는가) → 최소 diff 작성(전면 재작성 금지) → 사용자에게 변경 요지 1-3줄 보고(파괴적 변경만 사전 확인) → CLAUDE.md 말미 <!-- evolution-log --> 주석에 1줄 기록(트리거 토큰 + 수정 대상 포함). diff 적용 전 수정 지점의 원문 조각을 .moai/evolution/ 진단 기록에 함께 남겨 되돌리기가 가능해야 합니다.

개선 검증 + 롤백 (HARD): 개선은 적용으로 끝나지 않습니다 — 적용 이후 같은 트리거 토큰 + 같은 대상의 신호가 다시 발동하면 그 개선은 실패한 개선로 판정합니다. 실패한 개선은 .moai/evolution/에 남긴 원문 조각으로 해당 diff를 되돌리고, 같은 지점을 자동으로 재수정하는 대신 사용자에게 상황을 1-3줄로 보고해 방향을 확인받습니다(동일 지점 자동 재수정 반복 금지).

가드레일 (HARD): 자가 개선은 CLAUDE.md와 .claude/agents/ 파일만 수정합니다(.moai/evolution/의 신호·진단·이관 기록 파일은 예외). 스킬 본문·플러그인 파일은 건드리지 않습니다. 개선 1회당 수정 파일은 최대 3개까지입니다(evolution 기록 파일은 카운트 제외).

/project update는 외부에서 플러그인이 업데이트된 직후 프로젝트를 최신 인벤토리에 동기화하는 수동 스위치입니다. §재귀적 자가 개선의 inventory drift 트리거를 “감지 대기"가 아니라 즉시·전수조사로 강제 실행하는 모드입니다. 자가 개선 가드레일(수정 대상·3파일 상한·파괴적 변경 사전 확인)을 그대로 계승합니다.

evolve vs update (발동 조건으로 구분):

update 실행 절차 (5단계):

1. 전수조사(Full Census) — ~/.claude/plugins/moai-*와 ~/.codex/plugins/ 양쪽을 전체 스캔해 각 플러그인의 plugin.json(ChatGPT Work는 .codex-plugin/plugin.json) + skills/ + MCP 정의를 조사. 기존 .moai/config.json 스냅샷과 비교해 새 스킬·새 MCP·변경된 스킬의 diff를 도출합니다.
2. 세션 신호 분석 — .moai/evolution/signals.md(누적 교정·체인 실패 신호) + .moai/context.md(프로젝트 맥락)를 읽어, 업데이트된 스킬이 기존 신호를 해소할 수 있는지 교차 확인합니다.
3. CLAUDE.md·에이전트 동기화 — diff에 맞춰 CLAUDE.md/AGENTS.md §워크플로우 표와 .claude/agents/*.md·.codex/agents/*.toml의 스킬 체인을 최소 diff로 갱신. 200라인 예산·8개 HARD 블록 보존 정책은 그대로 따릅니다.
4. 스냅샷 갱신 — .moai/config.json의 plugins_installed + skills_available 스냅샷을 새 인벤토리로 갱신(inventory drift를 0으로 리셋). <!-- evolution-log -->에 1줄 기록(트리거 토큰 inventory drift + 동기화 요지).
5. 검증 + 롤백 — 동일한 inventory drift 신호가 다시 발동하면 실패한 동기화로 판정해 .moai/evolution/ 원문 조각으로 롤백합니다.

/project는 자연어 단일 진입 스킬입니다. “이런 일 할 거야"라고 말하면 인터뷰→설계→생성을 한 흐름으로 끝내고, 아래 3가지 액션만 명시적 서브커맨드로 씁니다. 그 외(재개·카탈로그·상태 조회·API 키)는 자연어로 요청하면 알아서 라우팅합니다 — “설치 완료했어”(재개)·“어떤 직원 있어?"(카탈로그)·“지금 상태 어때?"(상태)·“API 키 설정할래”(Phase 8 안내).

PM의 스킬 목록은 아래와 같습니다. 스킬 이름을 몰라도 됩니다 — “프로젝트 시작하고 싶어"라고 말하면 자동으로 매칭됩니다.

스킬 1종 — 아래 표는 마켓플레이스 정본(v1.1.0)에서 자동 생성됩니다.

PM은 라우팅 허브이므로 별도의 실행 직원(worker)·검수 직원(auditor) 에이전트를 두지 않습니다. 실제 작업은 배치된 각 직원 플러그인의 에이전트가 수행합니다. 다른 직원 페이지에서 worker/auditor 구조를 확인해 보세요.

이 직원은 별도 에이전트 없이 스킬 자동 매칭으로만 동작합니다.

1. 비개발자의 첫 프로젝트. 온라인 강의를 준비하는 강사가 “강의 준비 프로젝트 시작하고 싶어"라고 말합니다. PM이 폴더에 튜터·마케터 지침과 워크플로우를 깔아 주고, 이후에는 “커리큘럼 짜줘” 같은 요청이 바로 튜터에게 연결됩니다.

2. 여러 직원을 함께 쓰는 세팅. 쇼핑몰 운영자가 “셀러랑 CS랑 마케터 같이 쓸 거야"라고 요청하면, PM이 세 직원의 역할 분담이 담긴 CLAUDE.md를 생성해 요청이 서로 엉키지 않게 정리합니다. 18의 AI 직원 플러그인이 있습니다.

3. 쓰면서 다듬기. 프로젝트를 한동안 쓰다 보면 실제 작업 방식이 처음 세팅과 달라집니다. /project evolve라고 말하면 PM이 그동안의 사용 신호를 살펴 워크플로우와 커스텀 에이전트를 다시 손봐 줍니다. 플러그인이 업데이트되면 /project update로 전체 인벤토리를 다시 조사해 CLAUDE.md와 에이전트를 최신 상태로 동기화합니다.

설치가 잘 됐는지 확인하려면 Claude Cowork에서 /project를 입력했을 때 명령이 인식되는지 보면 됩니다.

잘 안 될 때 — /project가 인식되지 않으면 마켓플레이스 등록과 플러그인 설치가 끝났는지 먼저 확인하세요. 설치 절차는 플러그인 가이드에 있습니다. 등록 방법은 양쪽 앱에서 다릅니다:

• Claude Cowork: Cowork 탭 → 사용자 지정(Customize) → 개인 플러그인(Plugins) → “+” → URL: modu-ai/moai-cowork
• ChatGPT Work: Cowork처럼 GUI 메뉴가 없으므로 터미널에서 한 줄 명령으로 등록합니다 — 터미널(Terminal·명령 프롬프트)을 열고 codex plugin marketplace add modu-ai/moai-cowork를 실행하세요.

• 공식 문서: ChatGPT Work 하위 에이전트, agents.md