AI 요약
브레인패드의 요다 켄토가 Claude Code 등 생성 AI로 Design doc과 PR을 작성할 때 느끼는 '읽기 피로'의 원인을 실제 GitHub PR로 분석했다. AI 문서는 내용이 틀린 게 아니라 ▲망라와 중요도를 구분하지 않고 ▲결론이 마지막에 오며 ▲템플릿 목차를 의무적으로 채우고 ▲자명한 항목에도 양론을 병기하는 4가지 특성 때문에 읽는 사람이 중요도를 분류하는 부담을 떠안게 된다. EC 사이트 장바구니 할인 쿠폰 로직을 소재로 실험한 결과, 아무런 지침 없이 생성한 Design doc은 284행·8,521자·목차 32개까지 팽창했고 PR 설명도 1,232자에 달했다. 코드 자체는 pytest 24건 모두 통과했지만, 인간이 설계 판단을 추적하기 위한 문서 분량이 문제라는 지적이다.
핵심 포인트
- AI 문서 피로의 4대 원인: 망라·중요도 미구분, 결론 후치, 템플릿 목차 의무 채움, 자명한 항목 양론 병기
- 실험 소재는 EC 사이트 장바구니 할인 쿠폰(금액 고정·비율·무료배송 3종, 최소 구매액·유효기간·대상 카테고리 조건)
- 지침 없는 Skill 생성물: Design doc 284행·8,521자·목차 32개, PR 설명 1,232자
- 코드는 pytest 24건 전부 PASS, 문제는 동작이 아니라 문서 분량과 결론 가독성
- Design doc·PR 작성 가이드를 추가한 Skill로 개선 실험 진행
향후 전망
- Skill·프롬프트 설계에 '결론 우선', '중요도 표시', '불필요 목차 생략' 규칙이 표준화될 전망
- AI 생성 문서의 리뷰 부담을 줄이는 가이드라인과 도구가 확산될 것으로 예상