What It Does
Most business systems still run on legacy web stacks that nobody fully understands anymore. Lucirang reads the code and maps every flow from screen to service to SQL to table. Then it lets multiple AI agents work on that system the way a disciplined dev team would: rules first, work split and locked, every change reviewed and verified.
많은 업무 시스템이 아직 구조를 다 아는 사람이 없는 레거시 웹 위에서 돌아갑니다. Lucirang는 코드를 읽어 화면 → 서비스 → SQL → 테이블까지 흐름을 지도로 만들고, 여러 AI 에이전트가 규칙대로 분석 · 수정 · 검증하도록 운영합니다.
Analysis · 분석
Code Flow Mapping
Scans legacy source and builds a flow graph: controller, service, DAO, SQL and table.
레거시 소스를 읽어 컨트롤러 · 서비스 · DAO · SQL · 테이블 흐름 그래프를 만듭니다.
- Spring, Struts, EJB, .NET MVC, ASP Classic, SPA
- Output: JSON, interactive HTML graph, Mermaid, CSV, Markdown notes
Database Analysis
Reads schemas from MySQL, Oracle, MSSQL and PostgreSQL and links tables back to the code that uses them.
DB 스키마를 읽고, 각 테이블을 쓰는 코드와 연결합니다.
Searchable Knowledge Base
Every analysis, design note and review is indexed, so people and agents can find past decisions instead of rediscovering them.
분석 · 설계 · 리뷰 문서를 모두 색인해, 사람과 에이전트가 지난 판단을 검색해 씁니다.
Automation Harness · 자동화 하네스
Rule Routing
Hooks detect what an agent is about to do and load only the rules that apply, before the action runs.
에이전트가 하려는 작업을 감지해 해당 규칙만 먼저 읽게 합니다.
Control Session & Work Queue
A control session splits work into a queue and dispatches it to worker agents, with scope locks so no two agents edit the same files.
통제 세션이 작업을 큐로 나눠 배분하고, 범위 잠금으로 동시 수정을 막습니다.
Stage Gates
Analysis, design, implementation and test must happen in order, each with its own evidence. No step can be skipped.
분석 → 설계 → 구현 → 테스트를 순서대로, 단계마다 증거를 남기며 진행합니다.
Cross-Model Review
Several AI models review each design and change independently, and every finding is tracked until it is resolved.
여러 AI 모델이 독립적으로 검토하고, 지적 사항을 끝까지 추적합니다.
No Proof, No Done
Agents cannot report work as complete without verification. Fallbacks, hidden errors and sampling are blocked by rule.
검증 없는 완료 보고를 막고, 우회 코드 · 에러 숨기기 · 샘플링을 규칙으로 금지합니다.
Session Search & Handoff
Every past session is searchable, and a new session can continue exactly where the last one stopped.
지난 세션을 검색하고, 새 세션이 이전 작업을 그대로 이어받습니다.
How It Works
- Point it at a legacy codebase and database. (레거시 코드와 DB를 연결한다)
- It maps the flows and stores the results in the knowledge base. (흐름을 분석해 지식 베이스에 쌓는다)
- Describe a change; the control session plans it and queues the work. (변경을 말하면 통제 세션이 계획하고 큐에 넣는다)
- Agents implement under the rules, other models review, and only verified work is delivered. (에이전트가 규칙대로 구현하고, 다른 모델이 검토하고, 검증된 것만 반영한다)
Status
In daily use · 매일 사용 중
The harness runs our development every day, coordinating dozens of AI agent sessions in parallel. The analyzer has been applied to production legacy systems: automotive dealer CRMs (Java, Spring, JSP, MyBatis) and dealer network and brand marketing sites (Java, Struts, Oracle).
하네스는 매일 개발을 운영하며 수십 개의 AI 에이전트 세션을 동시에 조율합니다. 분석기는 자동차 딜러 CRM(Java · Spring · JSP · MyBatis)과 딜러 네트워크 · 브랜드 마케팅 사이트(Java · Struts · Oracle) 같은 운영 중인 레거시 시스템에 적용되고 있습니다.
Clients · 고객사
AutoBrain Intelligence (Seoul) — automotive CRM and dealer systems
오토브레인 인텔리전스 (서울) — 자동차 CRM · 딜러 시스템