oh-my-aidlcops (OMA)
"AIDLC 는 운영이 에이전트로 자동화되었을 때 비로소 완성된다. 사람은 승 인하고, 에이전트는 실행한다."
oh-my-aidlcops(OMA)는 AWS 의 AI-Driven Development Lifecycle(AIDLC) 를 Inception → Construction → Operations 전 구간에서 닫아주는 Claude Code · Kiro 플러그인 마켓플레이스 입니다. 리포지토리 — aws-samples/sample-oh-my-aidlcops.
1. 왜 OMA 인가 — 문제 정의
AWS 공식 awslabs/aidlc-workflows 는 AI 주도 개발 수명주기를 세 단계로 구조화합니다.
- Inception — 요구사항 분석, 유저 스토리, 워크플로우 계획
- Construction — 컴포넌트 설계, 코드 생성, 테스트 전략
- Operations — 배포·모니터링·인시던트 대응·비용 관리
Inception 과 Construction 은 에이전트의 자연스러운 작업 영역이라 자동화가 비교적 직관적이지만, Operations 는 대부분의 AIDLC 구현에서 여전히 사람의 실행 구간으로 남아 있습니다. 결과적으로 라이프사이클은 구조적으로 미완결입니다. 트레이스는 Langfuse 에 쌓이지만 PR 로 돌아오지 않고, 인시던트 런북은 새벽 2시에 아무도 열지 않는 위키에 있고, 비용 이상은 다음 달 청구서에서 발견됩니다.
2. OMA 의 접근 방식 — 컨셉
OMA 는 이 미완결을 AgenticOps 레이어로 닫습니다. 두 문장으로 요약합니다.
- Operations 는 자동화 가능하다 — Langfuse/Prometheus/CloudWatch 와 AWS Hosted MCP 의 조합이 에이전트에게 운영 판단을 위임할 데이터 평면을 제공합니다.
- 승인 ≠ 실행 — 사람은 Tier-0 체크포인트에서 승인 권한을 유지하되, 진단·제안·배포·롤백·튜닝의 실행은 에이전트가 담당합니다.
이 둘이 성립하면 라이프사이클은 체크포인트로 연결된 에이전트 자율 실행 구간이 됩니다. 사람이 관여하는 지점은 "누가 무엇을 실행했는가" 가 아니라 "어떤 정책 하에 승인되었는가" 로 이동합니다.
핵심 메커니즘 세 가지
① 한 커맨드, 전체 라이프사이클 — /oma:autopilot 한 번으로 Inception → Construction → Operations 가 순차 실행되며 명시적 승인 게이트에서만 멈춥니다.
② 트레이스 기반 자가 개선 — Langfuse 트레이스를 /oma:self-improving 이 분석해 실패 패턴을 구체적인 스킬·프롬프트 수정 PR 로 제안합니다. 회귀 테스트가 통과해야 PR 이 열립니다.
③ 사람은 승인만, 에이전트가 실행 — 모든 Tier-0 워크플로우가 에이전트 주도의 진단·제안·실행을 명시적 사람 승인 사이에 끼워넣습니다. 에이전트가 조용히 프로덕션을 바꾸는 일은 없습니다.
3. 작동 방식 — 메커니즘
Operations 단계의 관측 데이터(Langfuse 트레이스, Prometheus 메트릭, CloudWatch 로그)가 self-improving-loop 로 역류해 Construction 스킬·프롬프트의 자동 개선 PR 을 만듭니다. 이 역방향 피드백이 이전에는 인간의 이슈 분류와 백로그 관리에 의존하던 경로입니다.
더 자세한 설계 명제와 거버넌스 철학은 Philosophy — AIDLC meets AgenticOps 를 참조합니다.
4. 플러그인 카탈로그 (4개)
OMA 마켓플레이스는 네 개의 플러그인 으로 구성됩니다. 각 플러그인의 역할은 서로 직교하거나 순차적입니다 — 원하는 것만 선택해 설치할 수 있습니다.
| 플러그인 | 언제 쓰나요? | 주요 스킬 | 위치 |
|---|---|---|---|
ai-infra | EKS/Bedrock/SageMaker 위에서 agentic AI 런타임을 구축·운영할 때 | agentic-eks-bootstrap, vllm-serving-setup, inference-gateway-routing, langfuse-observability, gpu-resource-management, ai-gateway-guardrails | AIDLC 3단계와 직교하는 런타임 레이어 |
aidlc | 스펙 → 설계 → 구현 파이프라인을 한 플러그인 안에서 돌리고 싶을 때. Inception 산출물이 Construction 입력으로 직접 전달됩니다. | inception: workspace-detection, requirements-analysis, user-stories, workflow-planning / construction: component-design, code-generation, test-strategy, risk-discovery, quality-gates | AIDLC Phase 1 + Phase 2 |
agenticops | 배포된 에이전틱 워크로드의 Day-2 운영을 에이전트에게 위임하고 싶을 때 | self-improving-loop, autopilot-deploy, incident-response, continuous-eval, cost-governance, audit-trail | AIDLC Phase 3 (Operations) |
modernization | 브라운필드 레거시 워크로드를 6R 전략으로 AWS 로 옮길 때. 6단계 워크플로우가 Construction 입력을 만들어냅니다. | workload-assessment, modernization-strategy (6R), to-be-architecture, containerization, cutover-planning | AIDLC 브라운필드 진입 경로 |