팀 AI 자산의 자동 동기화로 구성원 간 환경 불일치 해소
AI 도구를 여는 순간 팀이 정해둔 스킬과 규칙이 이미 적용되어 있어, 개인별 설정 차이로 인한 혼란을 막아줍니다. TeamAI는 팀의 AI 자산을 하나의 깃 저장소에 모아두고, 팀원이 한 번만 초기화하면 이후 최신 버전이 자동으로 업데이트되는 구조입니다. 수동으로 파일을 복사하거나 설정을 다시 입력할 필요가 없습니다.
깃 저장소 기반의 자산 관리
TeamAI는 스킬, 규칙, 환경 변수, 에이전트, 훅, MCP 서버, 모델 등 팀이 사용하는 AI 구성 요소를 하나의 깃 저장소에 담습니다. 팀 관리자가 이 저장소를 업데이트하면, 팀원들의 AI 세션은 자동으로 최신 자산을 가져옵니다. 수동으로 파일을 복사하거나 설정을 다시 입력할 필요가 없습니다. 이는 팀 전체가 동일한 AI 환경에서 일하도록 보장하는 핵심 메커니즘입니다.
실행, 컨텍스트, 개선의 세 가지 층위
TeamAI는 팀의 AI 역량을 세 가지 층위로 구성합니다. 첫 번째는 팀 실행으로, 스킬과 규칙, 에이전트 등을 통해 모든 AI 도구가 팀의 방식대로 작동하게 만듭니다. 두 번째는 팀 컨텍스트로, 학습 데이터와 코드베이스 그래프, 팀 위키를 통해 AI가 팀의 맥락을 이해하도록 돕습니다. 이 부분은 베타 단계입니다. 세 번째는 팀 개선으로, 사용량과 세션 데이터를 기록하여 팀의 실행이 지속적으로 개선되도록 합니다. 이 역시 베타 단계에 있습니다.
에이전트별 지원 범위 확인
TeamAI는 Claude Code, Codex, Cursor, CodeBuddy, GitHub Copilot CLI 등 다양한 AI 에이전트를 지원합니다. 각 에이전트에 따라 지원되는 기능이 조금씩 다릅니다. 예를 들어, 일부 에이전트는 모든 기능을 지원하지만, 다른 에이전트는 특정 기능만 지원합니다. README에는 각 에이전트별 지원 여부를 표로 자세히 정리해 두었습니다. 팀이 사용하는 AI 도구가 이 목록에 포함되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
도입 전 점검 사항
또한, 팀원들이 깃 저장소에 브랜치를 푸시할 수 있는 권한이 있는지, 기본 브랜치는 보호되어 있는지 점검해야 합니다. 팀 관리자는 teamai init 명령으로 저장소를 초기화하고, 팀원은 해당 명령으로 자신의 환경을 설정합니다. 프로젝트 범위 또는 사용자 범위 중 원하는 위치에 자원을 설치할 수 있습니다. MIT 라이선스로 공개되어 있어 자유롭게 사용할 수 있습니다.
