diff --git a/ideas/multi_ai_cli_integration.md b/ideas/multi_ai_cli_integration.md
new file mode 100644
index 0000000..a52c34f
--- /dev/null
+++ b/ideas/multi_ai_cli_integration.md
@@ -0,0 +1,123 @@
+---
+date: 2025-09-29
+author: happybell80
+tags: [ai, cli, integration, automation]
+status: idea
+---
+
+# Multi-AI CLI 통합 시스템 구상
+
+## 현황
+- **사용 중인 AI CLI**: Claude (23/24 서버), Gemini CLI, OpenAI Codex CLI (로컬)
+- **인증 방식**: 브라우저 세션 기반 (API 키 없이 쿠키/토큰 사용)
+- **현재 워크플로우**: 수동으로 각 CLI에 질문하고 답변 종합
+
+## 목표
+여러 AI의 의견을 동시에 얻어 더 나은 의사결정을 내리고 개발 생산성 향상
+
+## 구현 방안 우선순위
+
+### 1. 즉시 구현 가능 (tmux + bash)
+```bash
+#!/bin/bash
+# multi-ai.sh
+tmux new-session -d -s ai-panel
+tmux split-window -h -t ai-panel
+tmux split-window -v -t ai-panel
+tmux send-keys -t ai-panel:0.0 "claude" Enter
+tmux send-keys -t ai-panel:0.1 "gemini" Enter
+tmux send-keys -t ai-panel:0.2 "openai" Enter
+tmux attach -t ai-panel
+```
+- 장점: 구현 간단, 즉시 사용 가능
+- 단점: 수동 입력 필요, 응답 통합 어려움
+
+### 2. Python 래퍼 (1주일)
+```python
+# multi_ai_wrapper.py
+import subprocess
+import asyncio
+from typing import Dict
+
+class MultiAIManager:
+    def __init__(self):
+        self.processes = {
+            'claude': subprocess.Popen(['claude'], ...),
+            'gemini': subprocess.Popen(['gemini'], ...),
+            'openai': subprocess.Popen(['openai'], ...)
+        }
+
+    async def query_all(self, prompt: str) -> Dict[str, str]:
+        # 각 프로세스에 프롬프트 전송
+        # 응답 수집 및 정리
+        pass
+```
+
+### 3. FastAPI 웹 대시보드 (2-3주)
+```python
+# main.py
+from fastapi import FastAPI, WebSocket
+from fastapi.responses import HTMLResponse
+
+app = FastAPI()
+
+@app.websocket("/ws")
+async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
+    await websocket.accept()
+    # 실시간 스트리밍 처리
+
+@app.get("/")
+async def dashboard():
+    # 통합 대시보드 UI 제공
+    pass
+```
+
+**주요 기능**:
+- 단일 입력창으로 모든 AI에 동시 질의
+- 실시간 응답 스트리밍 (3열 레이아웃)
+- 대화 이력 저장/검색
+- 응답 비교 및 최선 선택
+- 세션 관리 (쿠키/토큰 경로 공유)
+
+### 4. 기대 효과
+
+#### 시나리오 1: 코드 리뷰
+- **입력**: "이 함수의 문제점과 개선 방안"
+- **Claude**: 버그 및 엣지케이스 분석
+- **Gemini**: 성능 최적화 제안
+- **OpenAI**: 리팩토링 패턴 추천
+- **결과**: 다각도 검토로 코드 품질 향상
+
+#### 시나리오 2: 장애 대응
+- **입력**: "서버 응답 지연 원인 분석"
+- **Claude**: 로그 패턴 분석
+- **Gemini**: 시스템 리소스 진단
+- **OpenAI**: 즉시 적용 가능한 해결책
+- **결과**: 신속한 문제 해결
+
+#### 시나리오 3: 아키텍처 설계
+- **입력**: "마이크로서비스 분리 전략"
+- **Claude**: 도메인 경계 분석
+- **Gemini**: 기술 스택 제안
+- **OpenAI**: 마이그레이션 로드맵
+- **결과**: 균형잡힌 설계 결정
+
+## 구현 로드맵
+1. **Phase 1** (즉시): tmux 스크립트 작성 및 테스트
+2. **Phase 2** (1주): Python subprocess 래퍼 개발
+3. **Phase 3** (2주): FastAPI 백엔드 구축
+4. **Phase 4** (3주): 웹 UI 및 실시간 통신
+5. **Phase 5** (1개월): 세션 공유, 응답 분석 기능
+
+## 기술적 고려사항
+- 각 CLI의 세션 파일 경로 파악 필요
+- 입출력 스트림 처리 (stdin/stdout/stderr)
+- 응답 파싱 및 포맷팅 로직
+- 동시성 처리 (asyncio/threading)
+- 에러 핸들링 및 재연결 로직
+
+## 리스크
+- CLI 업데이트로 인한 호환성 깨짐
+- 세션 만료 처리
+- 각 서비스의 rate limiting
+- TOS 위반 가능성 (자동화 관련)
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