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LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
두줄요약
MSA 환경의 분산된 도메인 지식을 코드 기준 SSOT로 정리하고, 변경 시 자동 최신화하는 LLM Wiki 구축 사례를 소개했습니다. 사람과 AI가 같은 지식 문서를 기준으로 스펙 정리와 영향도 분석을 수행하도록 구성했습니다.
문제 상황
- MSA 환경에서 비즈니스 맥락이 여러 저장소와 서비스에 흩어져 있어 단일 코드만으로 전체 흐름 파악이 어려움
- 요구사항을 스펙으로 구체화할 때 조건·예외·데이터 기준·영향 범위와 최신 기준 판단이 복잡함
- AI가 낡은 문서나 부족한 맥락을 추론으로 메우면 잘못된 스펙과 재작업으로 이어짐
해결 방법
- 코드를 기준으로 비즈니스 정책을 추출해 raw와 knowledge로 나누는 SSOT 구축
- baseline 생성과 PR 단위 변경 반영을 스킬로 분리하고, ingest로 knowledge를 최신화
- lint와 GitHub Actions로 링크, 식별자, 최신성, 산출물 동기화를 주기적으로 검증
적용해볼 점
- 스펙 주도 개발에서 SSOT를 기준으로 사전·사후 영향도 분석에 활용
- 사람과 AI가 같은 Markdown knowledge 문서를 공유해 정책 확인과 온보딩에 활용
- 코드 변경 흐름에 맞춰 문서를 자동 최신화하는 구조로 문서 신뢰도 유지
