#AI

5. Technical Writer, 사라질 결심

Summary

토스에서 테크니컬 라이터가 사라지기로 결심한 이유

3명의 TW가 4,000명의 문서를 완벽하게 관리하는 비결: AI와 워크플로의 결합

폭발적으로 증가하는 기술 문서 수요를 해결하기 위해 토스 TW 팀이 선택한 '자동화 여정'을 다룹니다. 단순히 AI를 도구로 쓰는 것에 그치지 않고, TW의 암묵지를 이식한 AI를 사내 메신저와 GitHub 워크플로에 완전히 녹여내어 '제로 마찰' 문서화를 구현한 사례를 소개합니다.

01AI를 신입 TW로 간주하고 원칙과 예시(Few-shot)를 통한 정교한 학습 수행
02문서의 의도를 파악하고 초안을 만드는 4단계 프로세스를 프롬프트 엔지니어링으로 구현
03사내 메신저 '토독이'를 통해 대화 맥락 속에서 즉시 문서 초안 생성 기능 제공
04GitHub Actions 연동으로 PR 오픈 시 자동으로 테크니컬 라이팅 리뷰 코멘트 작성
05사용자가 도구를 의식하지 않아도 업무 흐름 속에서 작동하는 '제로 마찰' 설계 집중

RECOMMENDATION

문서화 인력이 부족한 대규모 조직이나 개발자 중심의 문서 문화를 효율화하고 싶은 팀에게 강력히 추천합니다. AI를 독립적인 서비스가 아닌 Slack이나 GitHub 같은 기존 협업 환경에 밀착시키는 전략은 실무 도입 시 가장 큰 힌트가 될 것입니다.

The Problem

토스 커뮤니티의 급격한 성장(약 4천 명)에 비해 테크니컬 라이터(TW) 인력은 3명으로 매우 부족하여, 수천 명의 팀원이 작성하는 문서를 일일이 리뷰하고 관리하는 것이 물리적으로 불가능한 상황입니다. 또한 빠른 제품 개발 속도로 인해 문서의 내용이 금세 낡아버리는 최신성 유지 문제도 함께 존재합니다.

The Solution

TW의 검토 관점과 테크니컬 라이팅 원칙을 AI에게 학습시킨 후, 문서 작성 및 리뷰를 수행하는 'Skill'을 개발했습니다. 사용자가 직접 도구를 찾아야 하는 번거로움을 없애기 위해 사내 메신저인 '토독이' 챗봇과 GitHub Actions에 이 기능을 통합하여, 대화 흐름이나 PR(Pull Request) 생성 과정에서 자동으로 문서 작업이 이루어지도록 설계했습니다.

The Result

TW의 직접적인 개입 없이도 조직 전체에서 일정한 품질의 문서가 생성될 수 있는 환경을 구축했으며, 팀원들이 문서 초안 작성과 리뷰 조율에 들이는 비용을 크게 절감했습니다. 특히 기존 협업 도구에 기능을 통합함으로써 비개발 직군을 포함한 전사적인 도구 활용성과 문서화 접근성을 높이는 성과를 거두었습니다.

Trade-off

문서 생성의 허들이 낮아지면서 문서의 양이 급격히 늘어남에 따라 문서 간 중복 발생 및 정보 파편화라는 새로운 관리 과제가 대두되었습니다. 또한 초기 배포 방식이었던 CLI 세팅이 비개발 직군에게 진입 장벽으로 작용하여 메신저 및 GitHub 통합으로 선회해야 했던 시행착오가 있었습니다.