단, 먼저 Target/Value Fit으로 타겟 적합성, 가치 크기, 데이터 준비도,
구매 가능성을 확인한 반복 업무만 설계합니다.
Intake 직후 Target/Value Fit을 통과한 반복 업무만 skill plan과 delivery package로 연결합니다.
고객 인터뷰·SOP·설문을 분석해 핵심 업무 흐름, 페인포인트, KPI 후보를 구조화합니다. 85개 스킬 라이브러리와 매칭 가능한 형태로 변환합니다.
타겟 적합성, 고통의 크기, KPI 측정 가능성, 데이터 준비도, 구매 가능성, 반복 판매 가능성을 점수화합니다. GO가 아니면 바로 구축하지 않습니다.
85개 스킬 카탈로그에서 고객사 업무에 최적인 조합을 선택하고, 에이전트 토폴로지와 실현 가능성 점수를 설계합니다.
스킬 실행에 필요한 데이터 소스, 접근 권한, PII 포함 여부를 식별하고 고객사 데이터팀에 요청 목록을 전달합니다. (데이터 의존성 없을 시 L5로 직행)
확보된 데이터에 통계·이상감지·RAG를 수행합니다. 모든 주장은 소스 인용과 함께 재현 가능한 근거 팩으로 패키징됩니다.
분석 결과를 기반으로 실행 가능한 액션 플랜, 3가지 옵션과 권고안, 리스크 레지스터를 생성합니다. 사람 승인(HITL) 후 다음 단계로 진입합니다.
승인된 스킬·에이전트 조합을 고객 환경에 배포합니다. Governance 모듈(M2~M8) 전체가 적용되며, 배포 정의서·운영 런북·납품 보고서가 자동 생성됩니다.
고객사 업무에 맞게 조합합니다. 모든 스킬에 Governance 정책이 연결됩니다.
모든 스킬과 에이전트에 Governance 정책이 연결됩니다. 규제 산업도 안전하게 운영 가능합니다.
AI 효과를 먼저 검증하고 싶다면, 4주 파일럿 후 Builder Pipeline으로 자연스럽게 이어집니다.
모든 산출물은 clients/[고객사명]/ 폴더에 자동 저장됩니다.
반복 업무, KPI, 데이터, owner, 예산이 확인되면 최적의 에이전트·스킬 조합과 delivery package로 연결합니다.