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Dev.toAI/ML
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AI Session 기반 Knowledge Base 구축을 통한 Engineering Record 자동화
Your team's real engineering record is the AI sessions you delete every day
AI 요약
Context
Commit History와 PR이 결과물 위주의 Lossy Summary만 제공하여 실제 의사결정 과정과 추론 근거가 유실되는 한계 존재. 개별 엔지니어의 로컬 AI Session에 저장된 고밀도 맥락 정보가 브라우저 탭 종료와 함께 삭제되는 지식 휘발성 문제 발생.
Technical Solution
- 로컬 ~/.claude 및 ~/.codex 경로의 JSONL 파일을 자동 수집하는 Background Collector 설계
- 민감 정보 유출 방지를 위한 Client-side Redaction 로직 적용으로 보안 제약 해결
- 수집된 세션을 Git Repository 기반의 Truth Store에 저장하여 버전 관리 및 영속성 확보
- MCP(Model Context Protocol)를 활용해 저장된 세션 데이터를 LLM이 직접 쿼리할 수 있는 검색 인터페이스 구현
- Self-hosted 서버 구조를 통한 팀 단위 세션 풀링 및 중앙 집중형 지식 저장소 구축
- Explicit Allowlist 설정을 통한 데이터 수집 범위 제어 및 Read-only 접근 권한 관리
실천 포인트
- AI 도구 사용 시 단순 결과물이 아닌 '추론 과정' 자체가 팀의 핵심 자산임을 인식 - 문서화 부담을 줄이기 위해 작업의 부산물(Byproduct)을 지식 베이스로 전환하는 자동화 파이프라인 검토 - MCP 기반의 외부 데이터 연결을 통해 팀 내 기술 부채 및 의사결정 히스토리를 자연어로 검색하는 환경 구축