매일 아침, 데일리 스탠드업에서 전날 작업 내용을 정리해 보고하는 개발팀이 많습니다. GitLab과 Slack을 사용하는 팀이면 이슈, Merge request(MR), 커밋 링크 등을 Slack으로 공유할 텐데요. 이 정보를 일일이 수집하고, 정리하는 과정은 번거롭습니다. 실수로 빠뜨리는 내용이 있을 수 있고요. 꼼꼼히 준비하려면 시간도 오래 걸리죠.
이 작업을 모두 자동화하면 어떨까요? GitLab에서 전날 작업 내용을 수집하고, 데일리 스탠드업 보고서를 생성해 Slack에 공유하는 과정을 모두 자동화하는 거죠.
최근 인포그랩이 주최한 n8n Korea 밋업에서 한 참가자가 이러한 아이디어를 공유했습니다. 저는 n8n으로 이를 실제 자동화 워크플로로 구현했는데요. 바로 ‘개발팀을 위한 스탠드업 자동화’ 시스템입니다.
이 글에서는 n8n, GitLab API, OpenAI, Slack으로 구축한 스탠드업 자동화 시스템을 소개하려 합니다. 자동화의 필요성부터 예상 효과, 워크플로, 관련 기술 스택, 설계 원칙, 결과까지 자세히 설명하겠습니다.
스탠드업 자동화의 필요성
먼저, 실제 개발팀이 데일리 스탠드업에서 겪는 주요 문제를 살펴보겠습니다.
- 매일 GitLab의 커밋과 이슈를 수동으로 찾아 정리하려면 15~30분이 걸립니다.
- 팀원마다 보고 방식이 달라 정보 누락이나 중복이 자주 발생합니다.
- 팀 규모가 커질수록 이 문제는 더 빈번해지며, 스탠드업 품질 관리가 점점 더 어려워집니다.
이 문제는 자동화로 크게 개선할 수 있습니다. 스탠드업을 자동화하면 비효율적인 반복 업무와 보고 준비 시간, 수작업에 따른 실수를 줄일 수 있습니다. 아울러 팀 내 의사소통의 정확성과 일관성을 높일 수 있습니다. 그 결과, 협업의 속도와 품질을 향상할 수 있습니다.
스탠드업 자동화 전후 비교
스탠드업을 자동화하면, 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

스탠드업 자동화 워크플로 구조
저는 앞서 정리한 자동화 기대 효과를 기반으로, 다음과 같은 워크플로를 구현했습니다. 전체 흐름은 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
- 일정 기반 트리거: 매일 오전 9시에 실행
- GitLab 브랜치 및 커밋 수집: 날짜 기준으로 필요한 데이터만 추출
- 커밋 → 이슈 매핑 및 AI 요약 처리: 작업 내용 정리 및 GPT 기반 요약
- Slack 전송 및 주간 보고 저장: 일간/주간 메시지 자동 전송
사용 기술 스택 및 구성 요소
스탠드업 자동화 시스템은 다음과 같은 주요 기술로 구성했습니다.

스탠드업 자동화 설계 원칙
이 프로젝트의 핵심 목표는 단순한 데이터 나열이 아니라, 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 일관된 형식으로 정리된 스탠드업 메시지를 안정적으로 자동 생성하는 것이었습니다. 이를 위해 데이터 수집, 중복 제거, 요약 처리, Slack 전송까지 자동화 전 과정을 정교하게 설계했습니다. 각 워크플로 단계는 다음 설계 원칙을 기반으로 구성했습니다.