바이브 분석
당신의 팀은 AI를 얼마나 제대로 쓰고 있을까요? Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트의 요청 기록과 설정 파일을 읽어 6가지 기준으로 진단합니다.
진단 기준
점수는 기준마다 따로 매기고, 합계는 100점입니다.
| 기준 | 무엇을 보나요 | 배점 |
|---|---|---|
| 환경 완성도 | 에이전트·런타임·설정 파일이 갖춰져 바로 일을 맡길 수 있는가 | 20점 |
| 지시사항 품질 | CLAUDE.md·AGENTS.md에 테스트·빌드 규칙과 코딩 관례가 적혀 있는가 | 15점 |
| 도구 활용 | MCP·스킬을 작업에 맞게 골라 쓰는가 | 15점 |
| 검증 습관 | 코드를 고친 뒤 테스트·빌드·화면 확인을 요청하는가 | 20점 |
| 목표 연결 | 팀이 정한 목표(OKR)와 실제 사용 방식이 맞는가 | 15점 |
| 보안 위생 | API 키·개인정보가 코드나 기록에 그대로 남아 있지 않은가 | 15점 |
진행 순서
- 1
연동 프로그램 실행
일회용 페어링 토큰을 받아 내 컴퓨터에서 수집 프로그램을 실행합니다.
- 2
내 컴퓨터에서 정리
API 키·개인정보를 내 컴퓨터에서 가린 뒤, 분석에 필요한 요약(매니페스트)만 보냅니다.
- 3
결과 확인
6가지 기준 점수와 고칠 점, 30일 동안 해 볼 조치를 확인합니다.
이런 고민이 있다면
자주 듣는 상황과, 바이브 분석이 그때 보여 주는 것입니다.
같은 버그를 세 번째 다시 설명하고 있다
요청마다 빠진 정보(대상 파일, 재현 조건, 기대 결과)를 짚고, 다시 쓴 요청 예시를 보여 줍니다.
팀원마다 Claude 쓰는 방식이 제각각이라 결과 품질이 들쭉날쭉하다
팀원별 6가지 기준 점수를 나란히 놓고, 어느 기준에서 차이가 나는지 보여 줍니다.
구독료는 나가는데 누가 얼마나 쓰는지 모른다
팀원별 연동 상태와 분석한 요청 수, 마지막 수집 시각을 한 표로 보여 줍니다.
CLAUDE.md는 있는데 아무도 업데이트하지 않는다
하네스 규칙 점수와 함께 설정 파일이 실제 작업 방식과 맞는지 점검합니다.
신입이 AI에게 일을 맡기는 법을 모른다
본인 요청 원문 옆에 개선 예시를 붙여, 무엇을 더 적어야 하는지 바로 배우게 합니다.
개인 리포트와 팀 리포트에서 보는 것
| 항목 | 개인 리포트 | 팀 리포트 (관리자) |
|---|---|---|
| 점수 | 6가지 기준 점수와 합계 | 팀 평균과 팀원별 점수 |
| 피드백 | 내 요청 원문 → 이렇게 바꿔 보세요 | 팀에서 반복되는 약점 기준 |
| 연동 상태 | 내 수집 프로그램 연결 여부 | 팀원별 연결됨·끊김·미연동 |
| 설정 파일 | 내 프로젝트의 CLAUDE.md·MCP 상태 | 팀 공통 규칙이 지켜지는지 |
| 다음 할 일 | 30일 동안 해 볼 조치 | 팀 목표(OKR)와 실제 사용 비교 |
언제 진단하면 좋을까
팀에 AI 코딩 도구를 도입한 첫 달
쓰는 습관이 굳기 전에 기준을 맞추기 좋습니다.
구독 갱신을 결정하기 전
누가 어떻게 쓰고 있는지 보고 계속 쓸지 판단할 수 있습니다.
새 팀원이 온보딩을 마친 뒤
첫 2주 요청을 보고 어디서 막히는지 바로 알려 줄 수 있습니다.
결과물 품질이 갑자기 떨어졌을 때
요청 방식이 바뀌었는지, 설정 파일이 낡았는지 원인을 좁힐 수 있습니다.