AI-Operable 릴리스 워크플로우 설계

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이제 나의 릴리스 프로세스는 이렇게 보인다

새 버전을 릴리스할 때 나는 간단히 말한다:

“버전 1.2.0을 릴리스합니다.”

그게 전부다.

이제는 더 이상:

• 패키지를 빌드한다
• 테스트를 수동으로 실행한다
• CI 로그를 확인한다
• 태그를 검증한다
• 아티팩트를 푸시한다
• 릴리스 순서를 조정한다

AI가 그 모든 작업을 수행한다 — 스크립트를 무작정 실행하는 것이 아니라, 다음에 무엇을 해야 할지에 대해 추론함으로써.

이것은 자동화가 아니다

구분이 중요합니다.

AI는 README 일관성을 검증하고, 시맨틱 버전 관리를 확인하며, 브랜치 상태를 검증하고, 태그를 생성하고, GitHub Actions를 트리거하며, NuGet에 배포합니다 — 그리고 각 단계에서 왜 그런지 설명합니다.

나는 이 패턴을 Decision/CD라고 부릅니다: 파이프라인은 단순히 실행하는 것이 아니라 결정합니다.

내가 설계한 워크플로우

제가 OSS 프로젝트에서 실제로 사용하는 릴리스 흐름은 다음과 같습니다:

Local → RC → Verify → GO/NO‑GO → Tag → Stable → Publish

flowchart TD
    A["Local prep\nbuild/test + docs"] --> B["Publish RC\n(GitHub Packages)"]
    B --> C["Download RC & verify\n(restore + smoke test)"]
    C --> D["GO decision\n(coordinator)"]
    D --> E["Lock commit hash"]
    E --> F["Publish stable\n(nuget.org)"]
    F --> G["Aftercare\ndocs + announcements"]

각 단계마다 조건, 증거 요구 사항, 그리고 명확한 소유권이 있습니다.

역할: 누가 무엇을 하는가

내 워크플로우에서는 이러한 역할이 AI 에이전트에 할당됩니다. 인간(저)은 코디네이터 역할만 담당합니다 — 즉, GO/NO‑GO 결정을 내립니다.

결정 게이트: 인간 판단이 있는 곳

The GO/NO‑GO decision requires all of the following to be true:

• ✅ Unit tests are green
• ✅ Physical tests are green (with evidence)
• ✅ Diff log recorded (if changes exist)
• ✅ README works as user documentation

If the conditions are met I say “GO.” The AI then handles everything else.

작동을 가능하게 하는 CI/CD

두 개의 간단한 GitHub Actions 워크플로우가 이를 구동합니다:

RC 배포 (release/** 브랜치 푸시 시 트리거)

on:
  push:
    branches:
      - "release/**"

이 워크플로우는 빌드하고, 테스트하고, -rcN 접미사를 붙여 패키징한 뒤 GitHub Packages에 아티팩트를 푸시합니다.

Stable 배포 (v*.*.* 태그 푸시 시 트리거)

on:
  push:
    tags:
      - "v*.*.*"

이 워크플로우는 SemVer를 검증하고, 테스트를 실행하며, 안정 버전을 패키징한 뒤 nuget.org에 푸시합니다.

그게 전부입니다. AI가 브랜치를 만들고, 조건을 확인하며, 태그를 생성하고 — 나머지는 파이프라인이 처리합니다.

실제 상호작용

아래는 실제 릴리스 세션의 축소된 전사입니다.

Human: README를 확인하세요.

AI:

Conclusion: The English in README.md is clear and accurate.
Reasoning:
- Meaning is clear and concise
- Technically accurate
- Consistent with other documentation
Suggestion: Let me know if you need consistency checks on other READMEs.

Human: 커밋하고 푸시하세요.

AI:

Conclusion: Commit and push completed.
Reasoning:
Commit: docs: translate src README
- Changed: README.md (English translation)
release/1.2.0 pushed to remote
Suggestion: Let me know if other READMEs need English consistency checks.

Human: main에 병합하고 NuGet에 릴리스하세요.

AI:

Conclusion: Merged release/1.2.0 to main. NuGet release requires a tag.
Reasoning:
- main now includes latest from release/1.2.0
- Release is triggered by v*.*.* tag push (per nuget-publish.yml)
- VersionPrefix in Directory.Build.props is 1.2.0
Suggestion: Ready to create and push v1.2.0 tag? (If OK, I'll run `git tag v1.2.0` → `git push origin v1.2.0`. Please confirm NUGET_API_KEY is set in GitHub Secrets.)

Human: v1.2.0 태그를 만들고 푸시하세요.

AI:

Conclusion: Created and pushed v1.2.0 tag.
Reasoning:
- git tag v1.2.0 executed
- git push origin v1.2.0 executed
- Matches NuGet publish workflow trigger conditions
Suggestion: GitHub Actions workflow "Publish stable to nuget.org" should now be running. Let me know if you need completion confirmation.

패턴 요약

결정 게이트 이후에 수동 검증이 없습니다. 검증부터 NuGet 배포까지 전체 릴리스는 인간 메시지 4개만으로 완료되었습니다.

대부분의 AI 워크플로우가 실패하는 이유

• ❌ “코드를 작성해 주세요”
• ❌ “이 버그를 고쳐 주세요”
• ❌ “이 함수를 최적화해 주세요”

그것은 outsourcing이며, 워크플로우가 아닙니다. 구조도 없고, 의사결정 게이트도 없으며, 증거 요구사항도 없고, 소유권 모델도 없습니다. 결과는 예측할 수 없습니다.

노동 분업

인간은 무엇과 여부를 결정하고, AI는 어떻게와 언제를 처리합니다. 이러한 분리는 워크플로우를 운영 가능하게 합니다.

워크플로우를 “AI‑Operable”하게 만드는 요소

1. Stages are explicit – AI가 현재 위치와 다음 단계가 무엇인지 정확히 알고 있습니다.
2. Inputs/outputs are well‑defined – 각 단계는 구체적인 산출물(예: 태그, 패키지, 로그)을 소비하고 생성합니다.
3. Evidence requirements are codified – AI는 진행하기 전에 조건(테스트 결과, diff 로그, README 검사)을 검증할 수 있습니다.
4. Decision gates are isolated – GO/NO‑GO 판단은 인간만이 내릴 수 있으며, 그 외의 모든 것은 자동화되고 정당화됩니다.
5. Ownership is assigned – 각 단계마다 책임 있는 “에이전트”(인간 또는 AI)가 지정되어 책임이 명확합니다.

이러한 기준이 충족되면, AI는 자율적으로 행동할 수 있지만 판단이 필요한 부분에서는 인간을 루프에 유지합니다.

Source: …

TL;DR

이제는 직접 빌드하거나 테스트하거나 배포하지 않습니다. 단순히 “Release vX.Y.Z.” 라고 선언하면 됩니다. AI가 모든 것을 검증하고, 브랜치를 만들고, 커밋에 태그를 붙이며, CI 파이프라인이 무거운 작업을 수행하도록 합니다—그 과정에서 AI는 자신의 추론 과정을 설명합니다.

# It Is in the Process

**Conditions are verifiable** — The AI can check them programmatically.  
**Evidence is defined** — The AI knows what proves success.  
**Decision points are marked** — The AI knows when to stop and ask.  
**Failure modes are specified** — The AI knows what to do when things break.

If your workflow has these properties, an AI can operate it. If not, you're just hoping for the best.

최종 생각

CI/CD는 파이프라인을 자동화합니다. 하지만 결정은 자동화하지 않습니다.

그것이 제가 만든 레이어입니다.

저는 워크플로우를 더 똑똑하게 만든 것이 아니라, AI가 작동할 수 있게 만들었습니다.

그리고 그것이 모든 것을 바꾸었습니다.

이 글은 제가 “Beyond Prompt Engineering” 시리즈의 일부로, 프롬프트 최적화를 넘어서는 인간‑AI 협업 패턴을 탐구합니다. 이 기사에 표시된 워크플로우는 Kafka.Context에서 가져온 것으로, 제가 인간‑AI 협업을 통해 전적으로 개발한 OSS 프로젝트입니다.