Skeet - Connect Apps to Cursor

이 문서는 'Skeet'이라는 제품을 소개하는 홍보 자료로, 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자의 모든 애플리케이션 및 데이터에 접근할 수 있도록 연결하여 AI의 역량을 대폭 강화하는 것에 중점을 둡니다.

핵심 개념은 AI에 광범위한 'context'를 제공함으로써 그 효과를 극대화하는 것입니다. 'Skeet'은 사용자가 자연어로 명령을 내리면, LLM이 이를 해석하여 연결된 다양한 개발 및 협업 도구(예: GitHub, Slack, Jira, Bitbucket, GitLab, Discord, Notion, Supabase 등)에서 실제 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 AI가 단일 플랫폼에 국한되지 않고, 여러 애플리케이션에 걸쳐 데이터를 활용하고 상호작용하며 자동화된 작업을 처리할 수 있게 하는 통합 'tool-use' 프레임워크를 암시합니다.

명시된 방법론은 없지만, 제시된 기능들을 통해 유추할 수 있는 기술적 접근 방식은 다음과 같습니다:

Multi-Application Integration: 'Skeet'은 다양한 SaaS(Software as a Service) 및 온프레미스 애플리케이션에 대한 API 통합 계층 역할을 합니다. 이를 통해 LLM은 각 애플리케이션의 데이터에 접근하고 기능을 호출할 수 있습니다.

Natural Language to Action Mapping: 사용자의 자연어 프롬프트(예: "Update my Github PR with progress so far")를 LLM이 해석하고, 해당 애플리케이션의 특정 API 호출(예: GitHub PR 업데이트 API) 또는 명령으로 변환합니다. 이 과정에서 각 애플리케이션의 특정 파라미터나 상태(예: PR ID, 업데이트 내용)를 자연어에서 추출하여 매핑하는 기능이 포함될 것으로 예상됩니다.

Contextual Query Enhancement: LLM은 연결된 모든 애플리케이션의 데이터를 활용하여 사용자의 프롬프트에 대한 더 풍부하고 정확한 'context'를 확보합니다. 예를 들어, 특정 이슈(ISSUE-142)에 대한 업데이트를 요청할 때, LLM은 Jira에서 해당 이슈의 상세 정보를 조회하고 이를 GitHub PR 업데이트에 활용할 수 있습니다.

Workflow Automation: 단순한 정보 검색을 넘어, 특정 조건을 만족하거나 사용자의 명령에 따라 여러 애플리케이션에 걸친 다단계 워크플로우(예: build failure를 Slack에 공유하고 동시에 Jira 티켓의 완료일을 업데이트하는 등)를 자동화할 수 있습니다.

예시된 사용 사례들은 이러한 통합 및 자동화 역량을 구체적으로 보여줍니다:
* GitHub PR 업데이트, Bitbucket에 변경 사항 Push.
* Slack, Discord 채널에 정보 공유(빌드 실패, 커밋 요약).
* Jira, Linear, GitLab Issues에서 티켓 관리(진행 상황 업데이트, 할당, 우선순위 설정).
* GitHub Actions에서 빌드 재시작.
* Notion 문서 업데이트, Supabase 스키마 동기화.
* Discord에서 DM 보내기, Poll 생성.

요약하자면, 'Skeet'은 LLM의 능력을 단순히 텍스트 생성에 그치지 않고, 광범위한 엔터프라이즈 도구 및 데이터와 연결하여 실제적인 업무 자동화와 지능형 어시스턴트 기능을 구현하는 것을 목표로 합니다. 이는 LLM 기반 에이전트가 복잡한 다단계 작업을 수행하고, 다양한 정보 소스를 통합하여 'perfect context'를 형성함으로써 사용자의 생산성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 강조합니다.