AI 자동화 도구, 설치 전에 깃헙에서 3분 만에 거르는 법

“이 도구 좋대요”라는 말을 듣고 설치했다가, 반나절 날리고 지운 경험이 한 번쯤 있을 겁니다. 문제는 도구가 나빴다는 게 아니라 우리 팀에 안 맞는 걸 설치 후에야 알았다는 데 있습니다.

설치는 마지막에 해도 됩니다. 저장소 화면만 봐도 걸러낼 수 있는 게 생각보다 많습니다.

신호 1 — 최근 릴리스가 언제인가

가장 먼저 볼 것은 별 개수가 아니라 마지막 릴리스 날짜입니다. 별이 2만 개여도 마지막 릴리스가 2년 전이면, 그 도구가 의존하는 API가 이미 바뀌었을 가능성이 큽니다.

릴리스 페이지에서 볼 것은 두 가지입니다. 릴리스가 꾸준한 간격으로 나오는지, 그리고 릴리스 노트에 Breaking change가 매번 있는지. 후자가 반복되면 도입 후에도 계속 따라다니며 고쳐야 한다는 뜻입니다.

README를 읽을 때 기능 목록은 건너뛰고, 첫 화면 안에 “설치 후 5분 안에 뭘 할 수 있는지”가 적혀 있는지만 봅니다.

이게 없고 아키텍처 다이어그램부터 나오는 저장소는, 대체로 개발자가 개발자에게 쓴 문서입니다. 팀에 비개발자가 섞여 있다면 도입 비용이 문서에 적힌 것보다 훨씬 큽니다.

이슈가 0개인 저장소는 좋은 게 아니라 아무도 안 쓴다는 뜻일 때가 많습니다. 봐야 할 것은 열린 이슈 수가 아니라 답변이 달리는지입니다.

이슈 하나를 열어서 메인테이너가 며칠 만에 답했는지 보세요. 우리가 나중에 막혔을 때 받게 될 응답 속도가 대체로 그와 비슷합니다.

도구 전체를 평가할 필요는 없습니다. 실제로 쓸 기능의 폴더만 열어봐도 규모가 감이 옵니다.

파일이 수십 개면 그 기능 하나 붙이는 데도 학습이 필요하다는 뜻이고, 서너 개면 주말에 시험해볼 만하다는 뜻입니다.

위 네 가지를 순서대로 보면 대개 3분 안에 끝납니다.

네 개 중 두 개 이상이 걸리면 그날은 설치하지 않는 게 시간을 아끼는 쪽입니다.

참고로 프롬프트 모음처럼 코드가 아닌 저장소는 이 기준을 그대로 적용하면 안 됩니다. 예를 들어 awesome-chatgpt-prompts는 릴리스가 없는 게 정상입니다. 문서 저장소는 대신 최근 커밋 날짜와 PR이 병합되는지를 봅니다.

도구를 고르는 데 3분을 쓰면, 안 맞는 도구에 반나절 쓰는 걸 막을 수 있습니다. 다만 이건 어디까지나 후보를 거르는 단계입니다. 팀에 실제로 뭘 붙일지는 도구가 아니라 지금 반복되고 있는 업무가 정합니다.

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