Limestone Digital
Limestone Digital · 코딩 · 생산성 · 비즈니스
Limestone Digital은 기업이 이미 운영하는 코드베이스에 엔지니어를 상주시켜 맞춤형 AI 에이전트를 구현하고 릴리스 속도를 높이는 AI 전환 파트너다. 계약은 월 단위다.
Limestone Digital 소개
About
Limestone Digital이란
Limestone Digital은 소프트웨어가 아니라 AI 전환 서비스를 파는 소프트웨어 엔지니어링 회사다. 고객은 대기업과 사모펀드 포트폴리오사가 중심이고, 의료, 보험, 주택담보대출과 대출, 금융 서비스, 물류, 컴플라이언스 분야에 집중한다. 제안은 의도적으로 좁다. 고객이 이미 돌리고 있는 제품을 맡아 그 안에 AI 기능을 넣는다. 재작성도, 처음부터 새로 만드는 프로젝트도 없다.
작업은 세 층으로 나뉜다. AI 교육은 고객의 엔지니어링 조직과 딜리버리 조직 안에 역량을 만든다. 맞춤형 AI 에이전트는 데이터 기반, 파일럿, 운영 투입까지 담당한다. AI SDLC는 AI를 다루는 엔지니어를 기존 팀에 넣어 로드맵을 앞으로 밀어붙인다. 별도로 DevInt라는 대시보드가 청구서의 근거가 되는 딜리버리 지표를 측정한다.
사업 모델이 특이하다. 계약은 월 단위이고 12개월 약정이 없다. 회사는 측정된 개선이 나올 때만 청구한다고 밝힌다. 시작 단위인 AI Velocity Pod는 시니어 AI 엔지니어 1명에 공유 전문가 지원을 붙여 월 1만 7천에서 2만 달러다. 이 가격이면 1인 창업자와 작은 팀은 쓸 수 없고, 사이트에 셀프서비스 가입도 없다.
시작하는 방법
- 디스커버리 콜을 예약하고 제품, 실제로 걸리는 제약(규제, 오래된 기술 스택, 적은 인원), 입증해야 할 결과를 설명한다.
- 2주 진단을 진행한다. Limestone이 DevInt로 딜리버리 과정을 계측하고 베이스라인과 아키텍처 결정 문서를 돌려준다.
- 첫 워크스트림을 고른다. 3주차부터 6주차까지 첫 AI 증분을 운영 환경에 넣고 계획, 리뷰, 릴리스 방식을 다시 맞춘다.
- 7주차에 개선 대시보드를 보고 파드를 늘릴지, 플레이북을 사내로 가져올지, 여기서 멈출지 결정한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 규제 산업의 엔지니어링 리더
- 사모펀드의 운영 파트너
- 오래된 플랫폼에 막힌 제품 팀
작업
- 운영 중인 제품에 AI 기능 추가
- 반복 업무용 AI 에이전트 구축
- AI 도구가 실제로 뭔가를 바꿨는지 확인
활용 상황
- 보안팀이 운영 데이터를 만지는 외부 업체를 거부한다
- AI 라이선스를 샀는데 사용률이 멈췄다
- 로드맵 항목이 두 분기 밀렸다
주요 기능
팀 안에 들어가는 상주 엔지니어
Limestone은 시니어 엔지니어를 데일리 미팅, 저장소, Slack에 넣는다. 티켓 큐 뒤에 별도 팀을 두는 방식이 아니다. 고객의 규칙과 리뷰 절차를 따르므로 코드는 이미 판매 중인 제품으로 바로 들어간다. 회사 측 설명에 따르면 납품 코드의 98%는 손으로 쓰지 않았고, 전부 사람이 리뷰하고 테스트한 뒤 병합된다.
하나의 업무 흐름에 맞춘 맞춤형 AI 에이전트
에이전트 작업은 사용자, 데이터, 기대 결과가 분명한 반복 업무에서 출발한다. 팀은 업무 규칙과 예외를 먼저 정리하고, 고객의 전문가가 직접 확인한 사례로 시험할 수 있는 동작 버전을 만든다. 운영 통제, 모니터링, 책임 소재를 갖춘 뒤에 범위를 넓힌다.
AI SDLC 딜리버리
AI SDLC 서비스는 계획, 개발, 테스트, 리뷰 전 과정에서 AI를 쓰는 엔지니어를 정해진 워크스트림에 배치한다. 공개된 화물 감사 프로젝트에서 엔지니어 2명과 AI 생산성 리드가 첫 90일 동안 풀 리퀘스트 122건을 병합했고 5~6개월 차에 운영 환경에 도달했다. 함께 제시하는 숫자는 개발 사이클 50% 단축이다.
DevInt 딜리버리 분석
DevInt는 버전 관리, 이슈 트래킹, AI 사용량을 엔지니어링 리더용 주간 리포트 하나로 묶는다. GitHub, Bitbucket, Jira, ClickUp, Cursor, Anthropic, OpenAI를 다루고 사이클 타임, 리뷰 부하, AI 지원 시간, AI 지출을 보여준다. 모든 숫자에 단위와 집계 기간이 붙는다. 1대1 면담에서 지표를 방어해야 할 때 차이가 난다.
만들기 전 2주 진단
모든 협업은 진단 스프린트로 시작한다. Limestone이 딜리버리 과정을 계측해 사이클 타임, 리뷰 부하, 열린 풀 리퀘스트 흐름, AI 지원 시간을 기록하고 베이스라인과 아키텍처 결정 문서를 건넨다. 문서를 받은 뒤 관계를 끝내도 베이스라인은 남는다.
AI 교육과 역량 구축
교육 층은 엔지니어링, 기술 리더십, 딜리버리 팀을 동시에 다룬다. 목표는 분명하다. 프로젝트가 끝나도 역량은 고객 직원에게 남는다. 코드만 받고 사내에서 유지할 사람이 없었던 경험이 있는 회사에 특히 와닿는 부분이다.
규제 산업 고객을 위한 보안과 IP 조건
작업은 고객의 저장소, 클라우드, 아이덴티티 공급자 안에서 이뤄지고 권한은 최소로 주며 언제든 회수할 수 있다. 만든 것은 서면으로 고객에게 양도되고 NDA는 기본이며, 고객 코드는 모델 학습에 쓰지 않는다. AI 공급자 선택은 파트너의 편의가 아니라 고객의 컴플라이언스 조건을 따른다.
장단점
장점
- 월 단위 계약과 개선 조항 덕분에 슬라이드만 쌓이고 기능은 나오지 않는 장기 AI 프로그램 위험이 줄어든다.
- 기존 코드가 명시된 전문 분야라서 레거시 시스템 현대화 논의가 재작성 제안으로 흐르지 않는다.
- 시작 파드 가격이 공개돼 있다. 월 1만 7천에서 2만 달러는 AI 컨설팅에서 드문 편이고 첫 통화 전에 예산을 짤 수 있다.
- DevInt는 업체가 청구서 근거로 쓰는 것과 같은 숫자를 고객에게도 보여준다. 개선은 믿을 대상이 아니라 확인할 대상이 된다.
- 보안과 IP 조항이 의료, 보험, 대출 구매자를 기준으로 쓰여 있어 법무 왕복이 몇 달 줄어든다.
단점
- 월 1만 7천 달러부터 시작하는 구조라 자금이 있는 기업용이다. 제품 아이디어 하나뿐인 스타트업은 쓸 수 없다.
- 셀프서비스 체험판도 공개 데모도 없다. 모든 것이 영업 통화로 시작하고 진단 스프린트는 유료 작업이다.
- 패키지 제품은 DevInt 하나뿐이다. 가치는 GitHub, Jira, AI 도구 계정을 연결하는 데 달려 있고 데이터가 비면 리포트에 드러난다.
- 구조가 상주 엔지니어 개인에게 기댄다. 프로젝트 중간에 파드가 교체되면 제품 지식도 함께 나간다.
자주 묻는 질문
기존 제품 팀에 엔지니어를 상주시켜 AI 기능 추가, 맞춤형 AI 에이전트 구축, 딜리버리 가속을 맡는다. 고객 직원 교육과 자체 도구 DevInt를 통한 변화 측정도 포함한다.
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Limestone Digital 대안
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