ACAI(Acceptance Criteria for AI)는 “프롬프트 작성을 중단하고 스펙을 작성하라”는 철학의 오픈소스 소프트웨어 개발 툴킷이다. feature.yaml 스펙 파일로 요구사항과 수용 기준을 체계화하고, CLI와 대시보드로 AI 에이전트 스웜과 개발자가 같은 기준을 공유하며 소프트웨어를 개발하는 워크플로를 제공한다. 사이트는 acai.sh에서 운영된다.
왜 ACAI인가
에이전트 스웜(agentic swarm)이 빠르게 코드를 생성하는 “바이브 코딩” 방식은 속도는 빠르지만 품질 기준이 불명확해 시간이 지날수록 기술 부채가 쌓인다. ACAI는 GitHub Issues나 Linear 티켓을 대체하는 구조화된 feature.yaml 스펙 포맷을 도입해, AI 에이전트와 사람이 동일한 수용 기준(Acceptance Criteria)을 공유하게 만든다.
구성 요소
feature.yaml 스펙 포맷
feature: 사용자 인증
description: 이메일/비밀번호 기반 로그인 기능
acceptance_criteria:
- 올바른 자격증명으로 로그인하면 JWT 토큰 반환
- 잘못된 자격증명 3회 시 계정 잠금
- 비밀번호 재설정 이메일 발송 5초 이내
tags: [auth, security]
status: in-progressCLI (npx @acai.sh/cli)
| 명령어 | 기능 |
|---|---|
acai push | 스펙을 Acai 서버에 업로드 |
acai feature | 새 feature.yaml 생성 |
acai set-status | 구현 상태 업데이트 |
acai skill | 에이전트 스킬 관리 |
서버 + 대시보드
- QA·코드 리뷰·팀 협업을 위한 웹 대시보드
- 구현 상태를 한눈에 확인 가능
- 코드 주석·테스트 내 스펙 ID 참조(ACID)로 코드와 스펙 간 추적 가능한 연결 생성
워크플로
1. Specify → feature.yaml에 요구사항·수용 기준 작성
2. Push → acai push로 Acai 서버에 스펙 업로드
3. Ship → 에이전트에게 CLI 접근 권한 부여
→ 에이전트가 구현·리뷰·상태 업데이트 자율 수행설치
npx @acai.sh/cli --help기존 프로젝트에 점진적으로 도입 가능하다. GitHub Issues나 Linear를 완전히 대체하거나, 기존 워크플로에 ACAI를 보조 레이어로 추가하는 두 가지 방식 모두 지원한다.
누가 사용하면 좋은가
- AI 에이전트 스웜을 활용해 빠르게 소프트웨어를 개발하는 팀 — 바이브 코딩의 품질 문제를 해결하고 싶은 경우
- 에이전트와 사람이 동일한 요구사항 기준으로 작업해야 하는 개발팀 및 제품팀
- 기존 이슈 트래커(GitHub Issues, Linear)를 AI 친화적인 스펙 포맷으로 전환하려는 팀
참고 자료
- acai.sh 공식 사이트 — 공식 사이트
관련 문서
- agent-skills — AI 에이전트의 능력을 확장하는 스킬 시스템
- claude-code-routines — Claude Code 루틴을 통한 작업 자동화
- symphony — OpenAI Codex 오케스트레이션 오픈소스 스펙