WorkWeave
Weave (WorkWeave) · 코딩
WorkWeave는 AI 사용량과 토큰 비용을 실제로 배포된 코드에 연결하는 엔지니어링 인텔리전스다. 라우터는 각 요청을 품질 기준을 지키는 가장 싼 모델로 보낸다.
WorkWeave 소개
About
WorkWeave란
WorkWeave는 AI 어시스턴트로 코드를 쓰는 게 당연해진 개발팀을 위한 측정 계층이다. 커밋, 풀 리퀘스트, 리뷰, 배포, 결제 데이터, 에이전트 텔레메트리를 한곳에 모으고 팀이 실제로 무엇을 내놓았는지 보고한다. 목표는 분명하다. Cursor나 Claude Code가 본전을 뽑는지 감으로 판단하는 일을 그만두고 숫자를 보라는 것이다.
회사는 지금 Weave라는 이름으로 사이트를 운영하고, 제품은 대시보드 밖으로 넓어졌다. 분석 옆에 코딩 에이전트 라우터가 나란히 서고, 사는 사람은 같다. 개발자 생산성 분석과 함께 옆에서 일하는 에이전트의 비용 관리까지 챙기는 구조다.
한계도 분명하다. 숫자는 연결한 소스의 품질만큼만 쓸모가 있다. 결제 데이터나 AI 텔레메트리를 붙이지 않은 팀이 보는 것은 전체 그림의 일부다. 엔지니어당 과금도 인원이 늘면 빠르게 부담이 된다.
시작하는 방법
- GitHub로 가입하고 워크스페이스 이름을 정한다.
- 저장소와 Claude Code, Cursor, Copilot 같은 AI 도구를 연결해 커밋과 토큰 데이터가 들어오게 한다.
- 엔지니어를 초대하고 역할을 지정한다. 개인 통계와 풀 리퀘스트 상세 보기는 Pro 플랜이 필요하다.
- AI ROI 화면을 열거나 Wooly에게 평소 쓰는 말로 질문한다.
- 선택 사항으로 라우터를 설치하고 코딩 클라이언트를 그쪽으로 돌린다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 20~500명 팀을 이끄는 엔지니어링 리더. 조직 단위에서 AI ROI와 배포 추세를 보고, 숫자가 이상하면 팀 화면으로 내려간다.
- 플랫폼 팀과 개발자 경험 팀. 같은 대시보드로 도구 예산을 설명하고, AI 지원 병합이 막히는 저장소를 찾아낸다.
- 이제 AI 청구서를 쥔 재무 담당자. 토큰 비용 추적이 기능당 비용을 보여주면서 막연한 소프트웨어 지출 항목이 설명 가능한 숫자로 바뀐다.
작업
- AI ROI 측정. AI 지원 병합, 팀 산출, 코드 품질, 지출을 한 보고서에서 비교한다.
- 배포 병목 찾기. DORA 지표와 SPACE 신호가 풀 리퀘스트, 리뷰 데이터 옆에 있어 사이클 타임이 늘어난 원인이 보인다.
- 모델 비용 줄이기. 코딩 에이전트용 LLM 라우터가 쉬운 작업에서 프런티어 모델 호출을 더 싼 선택으로 바꾼다.
- 분기 엔지니어링 리뷰 준비. 조직 단위 차트를 내보내면 되고 스프레드시트에서 다시 만들 필요가 없다.
활용 상황
- Claude Code나 Cursor를 팀 전체로 확대할 때. 도입 전 산출을 기준으로 잡고 30일, 90일 뒤와 비교한다.
- 감이 아니라 데이터로 AI 도입을 이끌 때. 누가 에이전트에 많이 기대는지, 병합 품질이 버티는지 확인한다.
- 에이전트가 쓰는 코드가 늘어난 뒤 품질 저하를 점검할 때. 저장소별로 되돌림 비율, 코드 교체율, 리뷰 깊이를 따라간다.
주요 기능
엔지니어링 인텔리전스 대시보드
Weave는 AI 사용 지표, DORA 지표, SPACE 신호, 개발자 피드백을 한 화면에 모아 프롬프트에서 프로덕션까지 보여준다. 커밋, 토큰, 풀 리퀘스트, 리뷰, 배포가 같은 시간축에 놓이므로 사이클 타임이 튀면 원인이 함께 드러난다. 조직 단위 차트는 무료 Starter에도 들어가고, 팀별·개인별로 쪼개 보려면 Pro가 필요하다.
AI 사용과 수익률 보고
AI 사용 지표는 에이전트가 건드린 코드 비중을 보여주고, ROI 화면이 그 비중을 산출, 품질, 비용과 잇는다. 엔지니어마다 사용률 옆에 AI 점수가 붙는다. 회사는 고객이 몇 주 안에 측정된 산출이 늘었다고 밝힌다. 다만 이 수치는 자사 사례에서 나온 것이고 독립 연구는 아니다.
토큰 인텔리전스와 비용 관리
토큰 비용 추적은 모델 청구서를 개발 성과에 연결해 배포된 기능마다 가격을 매긴다. 1,000개가 넘는 조직과 수익률을 비교할 수 있고, 청구서가 가치를 넘어선 프로젝트도 드러난다. 재무 팀이 가장 먼저 요구하는 기능이 이것이다.
코딩 에이전트용 LLM 라우터
Weave 라우터는 요청마다 몇 밀리초 만에 난도를 분류하고 작업에 맞는 모델로 보낸다. 캐시를 고려한 규칙은 절약액이 캐시 재생성 비용을 넘을 때만 아래 모델로 내린다. 멈춤이나 반복을 감지하는 에스컬레이션 판정은 막힌 작업을 프런티어 모델로 되돌린다. 설치는 명령 하나와 공급자별 환경 변수 하나면 되고, Claude Code, Codex, Cursor는 그대로 동작한다.
AI 에이전트 Wooly
Wooly는 우리 개발 조직에 대한 질문에 출처를 붙여 답하는 리서치 에이전트다. 지난 스프린트에 사이클 타임이 왜 뛰었는지 물으면 답을 뒷받침하는 풀 리퀘스트, 리뷰, 에이전트 실행 기록, 청구 내역을 함께 준다. 앱 안에서 쓸 수 있고 MCP 연결로 다른 도구에서도 부를 수 있다.
품질과 리뷰 분석
품질 신호에는 AI가 쓴 코드 비중, 코드 교체율, 되돌림 비율, 리뷰 깊이가 있고 저장소, 팀, 개인 단위로 나눠 볼 수 있다. 풀 리퀘스트 상세 보기는 실제 diff와 댓글 흐름을 보여준다. 지표가 추상적인 숫자가 아니라 논쟁할 수 있는 재료가 되는 이유가 여기에 있다. 리뷰어는 추세선이 아니라 특정 풀 리퀘스트를 가리킬 수 있다.
장단점
장점
- 무료 Starter에도 조직 단위 AI 사용, 프로세스, 품질 지표가 들어가 시범 도입 비용이 들지 않는다.
- AI 지출을 프롬프트 수나 라이선스 수가 아니라 실제 배포된 결과에 연결한다.
- 라우터는 명령 하나로 기존 Claude Code, Codex, Cursor 환경에 들어간다.
- Wooly가 출처를 붙인 평문 답변을 주므로 주간 보고서 작성 시간이 줄어든다.
- SOC 2 Type II, 외부 감사, SSO, 역할 기반 접근 권한이 갖춰져 기업 심사를 통과할 수 있다.
단점
- 엔지니어당 월 50달러라 100명 조직은 기업용 추가 비용을 빼고도 연 6만 달러를 낸다.
- 개인 통계, 풀 리퀘스트 상세 보기, Wooly가 Pro 뒤에 있어 무료 플랜은 얕게 머문다.
- 쓸모 있는 숫자에는 GitHub, AI 텔레메트리, 결제 연결이 필요하고 그 설정 작업은 연동을 맡은 사람에게 쏠린다.
- 라우터 절감 폭은 제공사 벤치마크에서 나온 값이니, 비율은 우리 저장소에서 확인할 주장으로 다루는 게 맞다.
자주 묻는 질문
커밋, 풀 리퀘스트, 리뷰, 배포, AI 사용, 토큰 비용까지 개발 업무를 끝에서 끝까지 측정한다. 이 신호들은 조직, 팀, 개인 단위의 AI ROI, DORA 지표, 품질과 산출 점수로 묶인다.
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Udon · 코딩 · 생산성Udon은 Apple Silicon Mac을 Mac 홈서버로 바꾸는 소프트웨어다. 브라우저에서 컨테이너와 파일 공유를 관리하고, 원하면 AI 시스템 관리자까지 붙일 수 있다.
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Chengdu Tuyang Tusen Technology Co., Ltd. · 코딩 · 생산성BotBus는 AI 코딩 에이전트 원격 제어 앱이다. 스마트폰과 워치에서 명령을 승인하고, 작업을 시작하고, 결과를 확인한다.