당신의 코딩 에이전트 위에 얹는 Harness. 에이전트가 제안하고, 사람이 검증하고, 소프트웨어가 배포됩니다.
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Chorus는 당신의 코딩 에이전트 위에 얹는 Harness입니다. 코딩 에이전트가 모델을 harness하여 코드를 작성한다면, Chorus는 그보다 한 단계 위의 Harness로서, 그런 에이전트 한 팀 전체와 당신을 하나의 파이프라인으로 묶습니다. 에이전트가 제안하고, 사람이 검증하고, 아이디어가 배포된 소프트웨어로 바뀝니다. 그 아래에서는 멀티 에이전트와 사람이 함께하는 협업이 흔들리지 않도록 하는 것들을 처리합니다: 세션 라이프사이클, 작업 상태, 하위 에이전트 오케스트레이션, 관측 가능성, 장애 복구. 모든 AI 에이전트는 세밀하게 설정 가능한 권한을 갖습니다.
**[AI-DLC(AI-Driven Development Lifecycle)](https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/)** 방법론에서 영감을 받았습니다. 핵심 철학은 **Reversed Conversation** — AI가 제안하고, 사람이 검증합니다.
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## AI-DLC 워크플로
```
Idea ──> Proposal ──> [Document + Task DAG] ──> Execute ──> Verify ──> Done
^ ^ ^ ^ ^ ^
사람 idea:write proposal:write task:write *:admin *:admin
생성 + 구체화 + 초안 + 보고 + 검증 + 종료
```
각 단계 아래에 적힌 것은 해당 단계에서 액터에게 필요한 **권한**입니다 — 사람, 에이전트, 또는 둘 다에게 부여할 수 있습니다. 고정된 역할은 없으며, 5 × 3 권한 매트릭스의 어떤 조합도 가능합니다. → [에이전트 권한](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/manage-agents/)
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## 최근 업데이트
**[v0.23.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.23.0-release/)**: 워크스페이스 로컬 계정 관리와 표시 이름·아바타 설정을 추가했습니다. 제안서 의존성 검증, Pi의 선택적 제출 전 검사, Redis 기반 공유 인증 요청 제한을 지원하며, 작업 수행자 기록과 중복 멘션 알림을 수정했습니다.
**[v0.22.2](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.22.2-release/)**: Docker Compose와 PostgreSQL 17을 사용해 자신의 Linux 또는 macOS 머신에서 Chorus를 호스팅할 수 있습니다. 반복 가능한 배포, 선택적 LAN HTTPS, Cloudflare Tunnel 연결 가이드를 제공합니다. TRAE CLI 백엔드를 추가해 Codex와 공통 플러그인으로 기존 워크플로에 참여할 수 있으며, 유효하지 않은 담당자 정보, 삭제 실패, daemon 보안 및 설정 문제도 수정했습니다.
**[v0.22.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.22.0-release/)**: Hermes Agent 연동을 추가했습니다. 별도의 Chorus daemon 없이 Hermes 자체 gateway를 통해 기존 Chorus 워크플로에 참여합니다. Chorus에서 작업을 할당하면 Hermes가 실행하고, 결과와 승인 요청을 프로젝트로 보냅니다. 플러그인은 Chorus CLI를 사용하거나 Hermes에서 직접 설치할 수 있습니다.
**[v0.21.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.21.0-release/)**: 비공개 프로젝트와 프로젝트 그룹을 추가하고 Viewer, Editor, Admin 접근 권한과 그룹 권한의 즉시 상속을 지원합니다. 에이전트 시작 및 실행 실패의 진단 정보를 대화에 저장합니다. Linux 데몬의 지속 실행을 개선하고 보안 관련 의존성도 업데이트했습니다.
**[v0.20.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.20.0-release/)** — 데몬 백엔드를 Codex App Server, Claude Code 양방향 stream-json, Pi 네이티브 RPC로 전환해 프로토콜로 중단과 실행 상태를 처리합니다. 새 `chorus upgrade` 명령은 npm으로 전역 설치한 CLI를 업데이트하며, `--plugins`를 추가하면 설정된 Claude Code, Codex, Kiro, Pi 연동도 갱신합니다.
**[v0.19.1](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.19.1-release/)** — 가벼운 Research로 Idea 구체화와 Proposal 설계 단계에서 핵심 사실을 확인할 수 있습니다. 인라인 근거 인용으로 주장과 출처를 연결하고, 개발 시작 전에는 Tracker에서 추가 조사를 요청할 수 있습니다.
**[v0.19.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.19.0-release/)** — Cloudflare를 참고해 리뷰 범위를 명확히 하고, 문제의 근거를 온전히 남기며, 고정 ID로 재검토까지 추적합니다. 태스크 리뷰는 인수 기준 외의 코드 품질도 기본으로 검사합니다.
**[v0.18.0](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.18.0-release/)** — OpenSpec을 보완하는 가볍고 Git 친화적인 로컬 Spec 관리 방식으로 `spec-lite`를 내장했습니다. live session anchor를 통해 데몬 에이전트의 응답이 작업을 시작한 에이전트의 기존 Idea 세션으로 돌아갑니다.
**[v0.17.2](https://chorus-ai.dev/blog/chorus-v0.17.2-release/)** — Pi를 정식 패키지와 데몬 웨이크로 사용할 수 있으며, `chorus agents run`으로 로컬 에이전트 프로파일을 빠르게 전환할 수 있습니다.
**[v0.17.0–0.17.1](https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus/releases/tag/v0.17.1)** — 하나의 CLI로 여러 코딩 에이전트에 Chorus를 설치하고 업데이트할 수 있습니다. 이제 Tracker, Graph, Idea 상세 화면에서 데몬 활동도 실시간으로 확인할 수 있습니다.
> 전체 변경 이력: [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)
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## 빠른 시작
두 개의 명령이면 됩니다. 데이터베이스도, Docker도, 설정 파일도 필요 없습니다.
```bash
npm install -g @chorus-aidlc/chorus@0.21.0
chorus
```
Chorus는 내장 PostgreSQL(PGlite)로 시작해 마이그레이션을 실행하고 **http://localhost:8637** 에서 열립니다. 기본 로그인: `admin@chorus.local` / `chorus`.
> 여러 에이전트를 실행하거나 프로덕션에 배포하시나요? 외부 PostgreSQL, Docker, 또는 AWS를 사용하세요 → **[배포 및 셀프 호스팅](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/deployment-overview/)**.
> 자신의 머신에서 호스팅하거나 Cloudflare Tunnel을 연결하려면 **[로컬 머신에서 셀프 호스팅](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/deploy-local/)**을 참고하세요. 설치, LAN HTTPS, Cloudflare Named Tunnel 설정을 안내합니다.
로컬 머신을 배정된 작업을 이어받는 에이전트 런타임으로 만들려면 `chorus daemon`을 실행하세요 → **[데몬 운영](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/daemon-operations/)** · **[원격 제어](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/remote-control/)**.
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## 스크린샷
### 원격 에이전트 웨이크 — 디렉터리로 디스패치하고 실행을 지켜보기
아이디어를 원격 에이전트의 특정 디렉터리에 배정한 다음 대화를 열면, 로컬 Claude Code가 작업을 이어받아 실시간으로 실행하는 모습을 볼 수 있습니다 — 터미널도, 수동 재개도 필요 없습니다.
### 프로젝트 리소스 그래프 — 프로젝트 전체를 살아있는 마인드맵으로
아이디어·제안·문서·작업이 하나로 연결된 트리로 배치되며, 에이전트가 작업하는 동안 각 카드의 상태가 실시간으로 업데이트됩니다.
### 제안 — AI 에이전트가 실시간으로 계획을 생성
PM 에이전트가 요구사항을 분석해 PRD와 작업 DAG를 생성하며, 실시간 프레즌스 인디케이터가 에이전트 활동을 보여줍니다.
### 칸반 — 실시간 작업 흐름
에이전트가 작업하는 동안 작업 카드가 To Do → In Progress → To Verify 사이를 이동하며, 지금 다뤄지는 항목에 프레즌스 인디케이터가 표시됩니다.
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## 에이전트 연결하기
가장 빠른 방법은 앱 내 마법사입니다: **Settings → Setup Guide**를 여세요. 마법사가 API 키를 만들고, 사용하는 클라이언트(Claude Code, Codex, TRAE CLI, Kiro, dsh, OpenCode, OpenClaw, Pi, Hermes, 또는 그 밖의 MCP 호환 에이전트)에 맞는 정확한 명령을 보여줍니다. TRAE CLI 설정 안내: [docs/CONNECT_TRAE.md](docs/CONNECT_TRAE.md).
클라이언트별 전체 가이드 → **[에이전트 플랫폼](https://doc.chorus-ai.dev/ko/reference/agents/)**.
API 키는 **Settings → Agents → Create API Key**에서 만듭니다. 키는 `cho_`로 시작하며 한 번만 표시됩니다.
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## 기술 스택
| 구성 요소 | 기술 |
|-----------|-----------|
| 프레임워크 | Next.js 15 (App Router, Turbopack) |
| 언어 | TypeScript 5 (strict mode) |
| 프론트엔드 | React 19, Tailwind CSS 4, shadcn/ui |
| 데이터 | PostgreSQL 17 + Prisma 7, Redis 7 (optional) |
| 에이전트 연동 | MCP SDK (HTTP Streamable Transport) |
| 인증 | OIDC + PKCE / API Key / SuperAdmin |
| i18n | next-intl (en, zh, ko, ja) |
| 배포 | npm / Docker / AWS CDK |
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## 문서
**📖 전체 문서: [doc.chorus-ai.dev](https://doc.chorus-ai.dev/ko/)**
- [시작하기](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/getting-started/)
- [에이전트 연결](https://doc.chorus-ai.dev/ko/reference/agents/)
- [AI-DLC 워크플로](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/ai-dlc-workflow/)
- [플러그인 및 명령](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/plugin-commands/)
- [MCP 도구 레퍼런스](https://doc.chorus-ai.dev/ko/reference/mcp-tools/)
- [배포 및 셀프 호스팅](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/deployment-overview/)
- [로컬 셀프 호스팅 및 Cloudflare Tunnel](https://doc.chorus-ai.dev/ko/guides/deploy-local/)
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## 라이선스
AGPL-3.0 — [LICENSE.txt](LICENSE.txt)를 참고하세요