Claude AI로 4명이 16명처럼 일하는 OMS팀의 비결

Claude AI 도입으로 4명의 OMS팀이 12개 MSA를 효율적으로 운영

AI Context 설계 및 JSON DSL을 활용하여 AI의 지식 및 행동 기반 구축

클린 아키텍처 적용으로 AI Context 품질 향상 및 개발 생산성 증대

AI Context 설계: 지식과 행동의 분리

OMS팀은 AI Context를 지식(Knowledge)과 행동(Action)으로 분리하여 관리한다. ai-context 폴더는 도메인 지식, API 스펙 등 정적 정보를 담고, skills 폴더는 개발, 배포와 같은 동적 워크플로우를 포함한다. 따라서 AI는 지식 기반과 행동 기반을 명확히 구분하여 더 정확한 작업을 수행한다.

JSON DSL: 정보 압축과 토큰 효율성

OMS팀은 API, Kafka Spec을 JSON DSL로 구조화하여 정보 압축 효율성을 높였다. 자연어 대신 구조화된 JSON을 사용함으로써 토큰 사용량을 줄이고, 응답 속도를 향상시켰다. 결과적으로 TPM AI는 MSA 간 호출 맵을 쉽게 파악하고, 전체 데이터 플로우를 추적할 수 있게 되었다.

클린 아키텍처: AI Context 품질 향상

클린 아키텍처는 AI Context 품질을 향상시키는 핵심 요소이다. 레이어드 아키텍처와 비교하여, 클린 아키텍처는 불필요한 컨텍스트 노이즈를 최소화한다. 따라서 CancelOrderUseCase와 같은 특정 UseCase에 집중하여 AI의 토큰 효율성을 높이고, 더 정확한 분석을 가능하게 한다.