📝 [Wiki] KubeAI → Kubernetes Dashboard with Integrated AI Assistant

[fjvbn2003 (영주 김)]

[KubeAI] Official Wiki

Github Page: k13d

이 페이지는 KubeAI의 비전, 기술적 방향성, 그리고 협업 방식을 정의하는 통합 문서입니다. 팀원과 외부 기여자들이 조화롭게 협업할 수 있도록 돕는 공식 가이드라인입니다.

This page serves as the comprehensive documentation defining the vision, technical direction, and collaboration methods for KubeAI. It is an official guideline to ensure seamless collaboration between the team and external contributors.

1. Project Overview

• Purpose
  k13d는 K9s의 직관적인 TUI(Terminal UI), kubectl-ai의 자연어 질의 처리, 그리고 고도화된 웹 대시보드를 하나로 결합한 쿠버네티스 운영 솔루션입니다. 단순한 모니터링을 넘어 "탐지(Detection) → 분석(Analysis) → 조치(Remedy)"로 이어지는 운영 워크플로우를 AI 에이전트와 통합하여, 클러스터 관리의 복잡성을 획기적으로 낮추는 것을 목표로 합니다.
  k13d is a comprehensive Kubernetes management solution that integrates the intuitive Terminal UI (TUI) of K9s, the natural language processing of kubectl-ai, and an advanced web dashboard. Moving beyond simple monitoring, it aims to drastically reduce the complexity of cluster management by integrating an AI agent into a seamless operational workflow, “Detection → Analysis → Remedy.”

• Background / Introduction
  기존 도구들은 파편화되어 있어 운영자가 컨텍스트를 유지하기 어렵다는 한계가 있었습니다.
  k13d는 이를 다음과 같은 차별점으로 극복합니다.
  Existing tools are often fragmented, making it difficult for operators to maintain a consistent context. k13d overcomes these limitations through the following key differentiators:

  • 컨텍스트 기반 AI: 단순한 명령어 생성을 넘어, 운영자가 현재 보고 있는 리소스 상태, 이벤트 로그, 메트릭을 실시간 AI 컨텍스트로 주입합니다. 이를 통해 "왜 이 파드가 죽었지?"라는 질문에 정확한 진단을 제공합니다.
    Context-Aware AI: Moving beyond simple command generation, k13d injects real-time AI context—including resource status, event logs, and metrics—directly into the workflow. This allows for the most accurate diagnosis when asking critical questions like, “Why did this pod crash?”

  • 하이브리드 인터페이스: CLI의 신속성과 대시보드의 시각적 가시성을 동시 제공하여 환경에 구애받지 않는 운영 경험을 제공합니다.
    Hybrid Interface: By simultaneously providing the speed of a CLI and the visual clarity of a dashboard, it delivers a seamless operational experience regardless of the environment.

  • 의사결정 보조: kubectl-ai 기능을 대시보드화하여, AI가 제안하는 YAML 변경 사항을 시각적으로 비교하고 클릭 한 번으로 즉시 반영합니다.
    Decision Support: By transforming kubectl-ai capabilities into a dashboard experience, users can visually compare AI-suggested YAML changes and apply them instantly with a single click.

• Core Values:

  • Knowledge Sovereignty (지식 주권): 운영 지식이 특정 개인에게 종속되지 않도록 표준화된 운영 패턴을 축적/공유합니다.
  • Open Source (오픈 소스 정신): 누구나 읽고, 고치고, 확장할 수 있는 구조로 만들어 협업 가능한 생태계를 지향합니다.
  • Innovation (기술 혁신): LLM/Agent, 컨텍스트 추출, 안전한 실행(Guardrails) 등 최신 기법을 실무 운영에 맞게 적용합니다.
  • Safety by Design (안전 우선): “무조건 실행”이 아니라 “검증/승인/롤백 가능”한 운영 보조를 지향합니다.

2. Architecture

2. The Team

Roles and responsibilities for the member team.

이름 (Name)	역할 (Role)	주요 책임 (Responsibilities - KR/EN)
김영주 @fjvbn2003	Lead	비전/로드맵/우선순위 결정, 대외 커뮤니케이션, 제품 방향성(문제정의) Vision, roadmap, prioritization, external comms, problem framing
곽채화 @nchime	Tech Lead	아키텍처 설계, 기술 의사결정, 코드리뷰 기준 수립, 품질/보안 가드레일 Architecture, technical decisions, review standards, quality & safety guardrails
김형호 @heung115	Core Dev	핵심 기능 구현(UI/CLI/Backend 중 핵심 모듈), kubectl 연동/명령 생성, 컨텍스트 수집 로직 Core modules, kubectl integration, context gathering
임지훈@tony	Core Dev / Frontend	대시보드 UI/UX, 리소스 하이라이팅/상태 시각화, 챗 UI(대화/히스토리/추천 액션) Dashboard UI/UX, highlighting, chat experience
배서은@seoeun	DevOps / Docs	CI/CD, 릴리즈/버전 정책, 빌드/배포 파이프라인, 테스트 환경(Kind/k3d) 구성, 공식 가이드, 릴리즈 노트 CI/CD, release/versioning, build & deploy pipelines, test infra, Docs, onboarding, release notes, community ops

2.1 RACI

• Product Direction / Roadmap: A(최종책임)=김영주, R(실행)=전원, C(자문)=곽채화, I(공유)=커뮤니티
• Architecture / Tech Decisions: A=곽채화, R=곽채화·김형호·임지훈, C=김영주·배서은, I=전원
• Release / CI/CD / Quality Gates: A=배서은, R=배서은, C=곽채화, I=전원
• Docs / Community / Onboarding: A=배서은, R=배서은, C=김영주, I=전원

2.2 각 역할의 “실제 산출물(Deliverables)” 예시

• Lead (김영주)

  • 분기 로드맵, MVP 요구사항 문서, 우선순위(Impact/Effort) 기준
  • 외부 발표/소개 자료(README/공식 위키), 프로젝트 운영 원칙

• Tech Lead (곽채화)

  • 아키텍처 다이어그램, 모듈 경계 정의, API/인터페이스 규격
  • PR 리뷰 체크리스트(보안/성능/테스트), 실행 안전장치(승인 흐름, dry-run)

• Core Dev (김형호, 임지훈)

  • (Backend/CLI) 자연어→kubectl 변환/추천, 컨텍스트 수집(리소스/이벤트/로그)
  • (Frontend) 대시보드 UI, 리소스 선택/하이라이트, 대화 기록/추천 액션 UX

• DevOps/Docs (배서은)

  • GitHub Actions/CI, 릴리즈 자동화, 린트/테스트/보안스캔
  • demo 환경(Kind/k3d/minikube), 버전/태그 전략, 배포 매뉴얼
  • Docs, Issue/PR 템플릿, 릴리즈 노트

3. Tech Stack

• Core-Language: Go
• Frontend: HTML, CSS, JavaScript
• Backend: Kubernetes API, AI Service Layer (LLM integration)
• Infra: Kubernetes, Docker, Helm
• Database: SQLite
• AI / ML: Ollama, Embedded LLM, LLM Providers(OpenAI, Anthropic, Google Gemini)
• Communication: Discord, GitHub Issues, Slack

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4. Roadmap

• Phase 1: MVP 요구사항 정의 (MVP Requirement Definition)
• Phase 2: 핵심 모듈 개발 및 알파 테스트 (Core Module Dev & Alpha Test)
• Phase 3: 추가 모듈 개발 및 알파 테스트 (Teleport , 가드레일, Infra Topology, Daily Report Scheduler. etc)
• Phase 4: 글로벌 커뮤니티 공개 (Global Community Launch)

5. 참여 방법 (How to Contribute)

• Issues: 버그나 기능 제안은 GitHub Issues를 활용하세요. (Please use GitHub Issues for bug reports or feature requests.)
• PRs: 모든 Pull Request는 Tech Lead의 검토 후 병합됩니다. (All PRs will be merged after review by the Tech Lead.)
• Guide: [CONTRIBUTING.md] 파일을 참고하세요. (Please refer to the [CONTRIBUTING.md] file.)
• Discord (Official): [KubeAI Invite Link]
  • KR: 실시간 소통 및 기술 지원을 위한 채널입니다.
  • EN: Official channel for real-time communication and technical support.

6. 리소스 및 링크 (Resources & Links)

• GitHub Repository: [Link]
• Docs: [Architecture / API Specs](https://github.com/kube-ai-dashbaord/kube-ai-dashboard-cli/blob/main/docs/ARCHITECTURE.md)

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