AI UX라이터 ‘제민희’ 개발 여정

이 게시물은 UX라이터와 개발자가 협업하여 사내 AI 라이팅 툴 ‘제민희’를 개발하며 겪은 실패와 성취를 기록합니다.

프로젝트 주요 과정

• 초기에는 UX라이터와 개발자 간 전문성 차이와 소통 문제를 겪음
• 라이팅 업무 효율화를 위해 규칙 기반 툴을 시도했으나 복잡성과 유지보수 어려움으로 실패
• 검색 증강 생성(RAG)과 AI 모델을 활용한 방향 전환으로 문제 해결 방안을 모색
• AI 친화적인 가이드 문서 변환과 컨텍스트 엔지니어링을 통해 AI의 일관성 있고 신뢰 가능한 답변을 유도
• Gemini 모델을 선택해 멀티모달 지원과 추론 능력을 활용, IndexedDB로 대화 맥락 유지 구현
• UX라이터와 개발자가 서로의 언어를 배우며 협업하여 프로젝트 성공과 향후 성장 기반 마련

프로젝트 의미

이 프로젝트는 단순한 도구 개발을 넘어 서로 다른 전문 직군 간 이해와 협력의 가치를 보여주며, 반복 검수 업무 자동화와 창의적 라이팅 지원을 목표로 지속 발전할 것입니다.