팀 내 전문가 지식 공유 체계 구축하기
새로운 서비스를 배우려고 시도합니다. 문서를 읽고, 프로토타입을 작성합니다. 하지만 문서가 오래되어 실패합니다. 전문가와 이야기하기 위해 이틀을 기다려야 합니다.
이제 서비스 소유자를 보십시오. 그들은 시간의 절반을 똑같은 질문에 답하는 데 사용합니다. 새로운 기능을 만들고 싶지만, 소방수 역할에 갇혀 있습니다.
장애를 예방하는 것은 눈에 보이지 않는 작업입니다. 장애를 해결하는 것은 눈에 보입니다. 이것이 문서화가 사장되는 이유입니다. 전문가는 영향력이 큰 작업에 집중하느라 위키(wiki)는 무시합니다.
AI가 이 문제를 해결할 수 있다고 생각할 수도 있습니다. 하지만 AI는 환각(hallucination)을 일으킵니다. 개인 프로젝트에서는 실수를 저지르기도 합니다.
정적인 위키가 아닌, 살아있는 지식 베이스(living knowledge base)가 필요합니다.
위키가 실패하는 이유는 작성하는 것이 귀찮은 일처럼 느껴지기 때문입니다. 실제 업무 시간을 뺏기게 됩니다. 업데이트를 한다고 해서 누구도 이득을 보지 못합니다.
살아있는 지식 베이스는 워크플로우를 바꿉니다. 핵심 원칙은 간단합니다. 인간은 판단만 내리고, 나머지는 에이전트(agent)가 처리합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
- Markdown으로 작성하세요. 마찰이 적습니다.
- 에이전트가 Markdown을 다이어그램과 코드 하이라이트가 포함된 HTML로 변환합니다.
- Markdown이 진실(truth)이며, HTML은 시각적 레이어입니다.
- 문서화는 업무의 부산물이 됩니다.
- 문서를 직접 쓰는 대신, 에이전트에게 배운 내용을 말해줍니다.
- 에이전트가 작업 내용을 요약하여 Pull Request를 제출합니다.
- 전문가가 PR을 검토합니다.
이는 플라이휠 효과(flywheel effect)를 만듭니다. 에이전트를 사용하는 모든 개발자가 지식을 생성합니다. 승인된 모든 PR은 에이전트를 더 똑똑하게 만듭니다. 기여 비용은 거의 제로에 가깝습니다.
위키에서는 자신의 비용을 들여 타인을 위해 글을 씁니다. 지식 베이스에서는 자신을 위해 일하면 지식이 따라옵니다.
이 시스템은 인프라 역할을 합니다. 그 위에 더 많은 도구를 구축할 수 있습니다:
- 과거 장애 사례를 바탕으로 해결책을 제안하는 온콜(on-call) 에이전트.
- 장애를 방지하기 위해 다른 팀의 변경 사항을 분석하는 동기화(sync) 도구.
혼자 코딩하는 시대는 끝나가고 있습니다. 우리는 에이전트 중심의 워크플로우(agentic workflows)로 나아가야 합니다.
Source: https://dev.to/duskcloudxu/knowledgebase-how-to-build-expert-knowledge-sharing-within-your-team-2jag
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi