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토스 기술블로그AI/ML
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토스 기술블로그5. Technical Writer, 사라질 결심
TW 암묵지의 AI 모델링 및 Workflow 통합을 통한 문서화 자동화 체계 구축
AI 요약
Context
4천 명 규모의 조직 내 Technical Writer(TW) 3명이라는 극심한 리소스 불균형으로 인한 문서 리뷰 병목 발생. 빠른 기능 변경 주기로 인한 문서 최신성 유지 실패 및 수동 관리 방식의 물리적 한계 직면.
Technical Solution
- TW의 리뷰 코멘트 분석 및 가이드를 기반으로 한 암묵지의 정형화 및 AI Prompt Engineering 적용
- '잘못된 예시-올바른 예시' 쌍을 통한 Few-shot Learning 구조 설계로 AI의 기계적 해석 방지 및 맥락 이해도 향상
- ADR 등 문서 유형별 Required 섹션을 포함한 구조적 Template 정의로 데이터 누락 방지 및 일관성 확보
- 사내 메신저 챗봇 통합을 통해 대화 맥락(Implicit Knowledge)을 즉시 문서 초안으로 변환하는 RAG 기반의 작성 파이프라인 구축
- GitHub Actions와 리뷰 Skill을 연동하여 PR 생성 시점에 자동 실행되는 CI/CD 기반의 문서 검증 Workflow 구현
- 사용자의 인지 부하를 최소화하기 위해 CLI 기반 Skill 설치 방식에서 업무 도구(Messenger, GitHub) 내장 방식으로 UX 전환
실천 포인트
- 전문가의 암묵지를 AI로 전이할 때 단순 가이드라인보다 'Bad/Good Case'의 쌍으로 학습 데이터 구성 - AI 도구의 낮은 채택률 해결을 위해 별도 툴이 아닌 기존 Workflow(PR, Messenger) 내에 트리거를 배치 - 문서 작성 시 필수 정보 누락을 막기 위해 템플릿 수준에서 Required 필드 제약 조건을 정의 - 정적인 체크리스트 기반 리뷰보다 원칙 기반의 자율적 리뷰 워크플로를 설계하여 유연한 품질 관리 수행