TL;DR

TeamAI는 Git 저장소를 단일 소스로 삼아 스킬·규칙·훅을 중앙에서 관리하고 CLI 명령으로 팀 전체와 개인의 로컬 AI 도구에 자동 동기화를 수행하는 도구입니다. 변경은 teamai push로 MR을 만들고 병합 후 SessionStart 훅으로 teamai pull이 각 도구의 네이티브 경로에 설치하는 흐름으로 배포되어 리뷰와 제어가 가능한 운영을 유지합니다. 또한 세션 경험을 학습으로 전환하고 BM25+graph-boost 기반의 recall 검색과 코드베이스 지식 그래프를 제공해 실무에서 관련 소스와 팀 지식을 빠르게 찾아볼 수 있습니다.

핵심 포인트

• Git 네이티브 흐름을 중심에 둔 배포 방식으로 push→MR→merge→pull 연속 과정이 표준화되어 있어 기존 Git 워크플로와 자연스럽게 통합됩니다. 이 접근은 권한·리뷰·감사 흔적을 유지하면서 팀 전반에 동일한 하니스 규칙을 배포하는 운영상의 장점을 제공합니다. 저장소 단위 구독 기능으로 외부 팀의 공개 스킬도 구독해 자동으로 동기화할 수 있습니다.
• 로컬 도구의 네이티브 경로에 바로 스킬과 훅을 주입하는 점이 특징이며 예시로 ~/.claude/skills/, ~/.codex/skills/, ~/.cursor/skills/ 등이 지원됩니다. 이 방식은 에이전트별 설치·설정 차이를 최소화하고 도구별 구성 파일(mcp.yaml 등)을 팀 선언으로 변환해 관리합니다. 결과적으로 사용자는 도구별 수작업 설정 대신 중앙 선언으로 일관된 환경을 확보할 수 있습니다.
• 지식 기반과 코드베이스 지식 그래프를 결합한 검색 기능(teamai recall)은 단순 문서 검색을 넘어서 코드 구조를 고려한 re-ranking을 수행합니다. teamai import로 구성된 graph는 컴포넌트·인터페이스·임포트 엣지를 저장하고 검색 시 graph-boost를 적용해 코드 변경이 필요한 컨텍스트를 우선 노출합니다. 에이전트가 검색 결과에서 직접 수정할 소스 파일 경로를 받도록 설계되어 실무 흐름과 연결됩니다.
• Git 기반 배포 흐름으로 teamai push가 브랜치·MR 생성을 트리거하고 병합 후 SessionStart 훅으로 teamai pull이 로컬 도구에 최신 리소스를 동기화합니다. 이 방식은 중앙 리뷰·변경 승인 프로세스를 유지하면서 로컬 동기화를 자동화하는 실무 흐름을 제공합니다. 팀 관리자는 저장소에 스킬·규칙·문서·훅을 보관하고 멤버는 수동 동기화 없이 최신 하니스를 받습니다.