Backlog.md: Git 리포지토리만 있으면 완성되는 로컬 퍼스트 프로젝트 관리 도구

프로젝트 관리 도구는 많지만, 대부분은 별도의 서버나 계정, 복잡한 설정이 필요합니다. 하지만 Backlog.md는 다릅니다.
이 도구는 Git 리포지토리와 단순한 마크다운 파일만으로 프로젝트를 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 터미널과 웹에서 동시에 사용할 수 있는 칸반 보드, AI 에이전트와의 협업 지원, 로컬 우선(offline-first) 철학이 돋보이는 경량 프로젝트 관리 솔루션입니다.

이 글에서는 Backlog.md의 개념, 주요 특징, 사용 방법, 그리고 기대 효과까지 정리해 보겠습니다.

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Backlog.md란 무엇인가?

Backlog.md는 Git 리포지토리 내부에서 프로젝트 관리 기능을 제공하는 오픈소스 도구입니다.

• 데이터 저장 방식: 모든 태스크는 backlog/ 디렉터리 내부에 task-<id>-<title>.md 형태로 저장됩니다.
• 관리 철학: 100% 로컬-퍼스트, Zero-config, 마크다운 네이티브.
• 지원 환경: 맥, 리눅스, 윈도우 모두 지원하는 CLI 기반 크로스 플랫폼 도구.

즉, 별도의 SaaS 없이 Git만 있으면 어디서나 동일한 환경에서 사용할 수 있습니다.

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주요 특징

1. 마크다운 기반 태스크 관리

• 모든 태스크는 사람이 읽을 수 있는 .md 파일로 저장됩니다.
• Git 히스토리를 통해 변경 내역이 자연스럽게 추적됩니다.

2. 완전한 로컬-퍼스트

• 인터넷 연결 없이도 동작 가능하며, 100% 개인 데이터 보장.
• 클라우드 서비스 의존성을 줄여 보안과 독립성을 확보합니다.

3. 실시간 칸반 보드 지원

• 터미널에서 backlog board를 실행하면 실시간 라이브 보드가 표시됩니다.
• 웹 UI(backlog browser)에서는 드래그앤드롭을 지원하는 반응형 보드가 제공됩니다.

4. 공유와 문서화 기능

• backlog board export 명령으로 스냅샷 형태의 마크다운 리포트를 생성할 수 있어 협업 및 기록 관리에 유용합니다.

5. AI 협업 지원

• CLAUDE.md, AGENTS.md 등 AI 에이전트용 가이드라인을 제공하여,
  예: "Claude, Task-33 좀 처리해줘" 같은 방식으로 AI에게 작업을 위임할 수 있습니다.

6. 직관적 검색과 쿼리

• backlog search를 통해 태스크, 문서, 의사결정 내용을 퍼지 검색.
• 다양한 쿼리 명령어로 태스크를 필터링, 조회, 보관 가능.

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사용 방법 예시

프로젝트 초기화

# 새로운 프로젝트 초기화
backlog init my-project  

# 기존 프로젝트 재설정
backlog init  

backlog init 실행 시, 아래와 같은 설정을 대화형으로 지정할 수 있습니다:

• 프로젝트 이름
• 자동 커밋 여부
• 기본 에디터 설정
• 원격 브랜치 연동 여부
• 웹 UI 환경 (포트, 자동 브라우저 실행 등)
• AI 에이전트 파일 생성 여부

웹 UI 실행

# 브라우저 자동 실행
backlog browser  

# 커스텀 포트 사용
backlog browser --port 8080  

# 브라우저 자동 실행 방지
backlog browser --no-open  

웹 UI에서는 드래그앤드롭을 통한 태스크 이동, 체크리스트 기반의 수락 기준 관리, 실시간 반영이 가능합니다.

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Backlog.md는 단순히 또 하나의 프로젝트 관리 툴이 아닙니다.

• 설정이 필요 없는 Zero-config 철학으로, 빠르게 시작할 수 있습니다.
• Git + 마크다운이라는 친숙한 조합으로, 개발자에게 자연스러운 워크플로우를 제공합니다.
• AI 협업 지원으로, 앞으로의 프로젝트 관리 방식에 새로운 가능성을 열어 줍니다.

즉, 복잡한 SaaS 기반 툴 대신 개발 환경 속에서 바로 사용할 수 있는 가볍고 강력한 대안이 필요한 분들에게 Backlog.md는 매력적인 선택이 될 수 있습니다.

https://github.com/MrLesk/Backlog.md

GitHub - MrLesk/Backlog.md: Backlog.md - A tool for managing project collaboration between humans and AI Agents in a git ecosyst