라떼군 뉴스


테크니컬 라이터의 AI 파트너십, 문서화는 이제 협업이다

이 글은 다음 링크를 참고하여 인사이트를 더한 것입니다. 원문은 해당 링크에서 확인해주세요: https://techblog.lycorp.co.jp/ko/give-me-the-code-and-then-ai-and-i-will-provide-the-api-reference-for-you↗

좋은 기술 문서가 부족한 현실에서, AI는 그 공백을 메워줄 수 있을까? LINE Plus의 Document Engineering 팀은 이 질문에 실험으로 답했다.

‘개발자가 코드를 작성하면 AI가 API 레퍼런스를 대신 써주는’ 도구를 프로토타입으로 제작하고, 이를 실제 문서화 워크플로에 접목했다.

중요한 지점은 단순한 자동 생성이 아니다. 사내 스타일 가이드를 반영하고, 조직 내부 컨텍스트를 이해하며, 언어에 따라 프롬프트를 세분화하는 구조 덕분에 결과물의 품질은 확실히 높아졌다.

GitHub Copilot이 놓치는 조직 고유 지식과 표현을 AI가 보완하며, Swagger 기반 문서 배포까지 자동화된다.

워크플로도 VS Code 기반에서 MCP(Multi-client Plugin) 방식으로 진화해 다양한 개발 환경에 대응 가능하게 확장되었다.

하지만 AI 문서화는 마냥 쉽지 않았다.

주석 한 줄이 잘못되면 문서 전체가 무의미해지는 API 문서의 특성상, AI의 ‘거의 맞는’ 출력을 곧이곧대로 받아들일 수 없다. 결국 테크니컬 라이터가 검토자로서 개입하는 방식이 필요했고, 이는 AI가 전적으로 ‘대체’가 아닌 ‘보조’임을 명확히 했다.

재미있는 관점은, 이 프로젝트가 오히려 테크니컬 라이터라는 직무의 확장 가능성을 보여줬다는 점이다. 제문서를 직접 쓰는 것뿐 아니라, AI가 더 잘 쓰게 만들도록 프롬프트를 설계하고, 품질을 검수하며, 새로운 문서화 방식을 실험하는 엔지니어의 역할로 확장되는 중이다.

코드를 읽고 문서를 쓸 줄 아는 AI는 등장했지만, ‘정확하고 의미 있는 문서’를 만들 수 있도록 도와주는 사람은 여전히 필요하다. 지금 중요한 건 AI와 경쟁하는 게 아니라, AI가 ‘잘 쓰도록’ 협력하는 방식이다.

AI는 글을 ‘대신’ 써주는 것이 아니라, 글쓰기 ‘능력을 확장’시켜주는 도구가 될 수 있다.