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Dev.toAI/ML
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자연어 피드백의 모호성을 제거한 JSON 기반의 Structured Review Loop 구현
The next bottleneck after AI writes your code is reviewing the docs it writes
AI 요약
Context
AI Agent의 문서 생성 속도 증가로 인해 인간의 검토 단계가 전체 파이프라인의 새로운 병목 지점으로 전환됨. 기존의 Prose Feedback 방식은 텍스트 위치의 모호함과 시각적 컨텍스트 결여로 인해 수정 과정에서 잦은 추측과 오작동을 유발하는 한계가 존재함.
Technical Solution
- 렌더링된 Markdown 상의 텍스트 범위를 캡처하여 정밀한 좌표 기반의 JSON Artifact로 변환하는 구조 설계
sourceLine,quote,headingPath필드를 통해 AI Agent가 문서 계층 구조와 정확한 수정 위치를 즉시 파악하도록 구현- HTML 기반의 Self-contained Reviewer를 통해 시각적 컨텍스트를 유지하며 인라인 코멘트를 수집하는 인터페이스 제공
- 생성된 Feedback JSON을 Agent가 직접 읽어 파일 시스템에 반영하는 비동기 Feedback Loop 구축
- CSP(Content Security Policy)의
connect-src 'none'설정을 통해 리뷰 데이터의 외부 유출을 차단하는 보안 아키텍처 적용
실천 포인트
- AI Agent와 협업 시 자연어 지시 대신 JSON과 같은 기계 판독 가능(Machine-readable)한 포맷으로 피드백 전달 - 문서 수정 요청 시 단순 텍스트가 아닌 Line Number, Heading Path 등 절대 경로 정보를 포함하여 컨텍스트 손실 방지 - 로컬 개발 환경에서 빠른 반복(Iteration)을 위해 PR 프로세스 이전의 가벼운 Self-review Loop 단계 구축