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Dev.toAI/ML
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Correctness와 Completeness 분리를 통한 AI 기반 Spec 저작 최적화
I Didn't Ship an 'Improve My Spec' Button. I Shipped Two.
AI 요약
Context
Markdown 기반 Spec 관리 도구 SPECLAN에서 단일 'Improve' 버튼의 모호한 동작으로 인한 저작 품질 저하 발생. 단순 텍스트 재생성이 Correctness(정확성)와 Completeness(완결성)라는 서로 다른 두 가지 실패 모드를 동시에 해결하지 못하는 한계 직면.
Technical Solution
- Correctness 해결을 위한 Clarify 모듈 도입으로 모호한 표현 및 누락된 경계 조건을 식별하는 Interrogation 모델 구현
- Completeness 해결을 위한 Brainstorm 모듈 도입으로 주변 Spec과의 정합성 및 누락된 요구사항을 제안하는 Proposal 모델 설계
- 사용자의 응답(Answer/Skip)을 Draft 본문에 재반영하는 Refinement Pass 로직을 통해 정밀한 Spec 고도화 달성
- 제안된 아이디어의 Reject 시 'Out of Scope' 섹션으로 자동 전환하여 설계 의사결정의 Traceability 확보
- AI의 자동 확정을 배제하고 사용자가 최종 Create를 결정하는 Human-in-the-loop 구조를 통해 Review Lifecycle 보존
- YAML frontmatter를 제외한 Full-string matching 기반의 Search Bar를 구현하여 대규모 문서 내 탐색 효율성 개선
실천 포인트
1. AI 기능 도입 전 해결하려는 문제의 실패 모드가 단일한지 분석할 것
2. '정확성 향상'은 질의 기반의 Interrogation으로, '범위 확장'은 제안 기반의 Proposal로 인터페이스를 분리할 것
3. AI의 결과물이 기존 시스템의 검증 프로세스(Review Lifecycle)를 우회하지 않도록 Guardrail을 설계할 것
4. 기능적 화려함보다 사용자 경험의 병목을 해결하는 기초 기능(Search 등)을 함께 배포할 것