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AI 편집기 기능 프로토타입 결
인턴 프로젝트에서 텍스트 편집기에 AI 자동 완성 기능을 추가한 경험이 있습니다. 사용자가 문장을 입력하는 도중 debounce 처리된 API 요청으로 LLM 응답을 받아 인라인 제안으로 보여주는 방식을 구현했습니다. 처음에는 요청이 너무 잦아 비용이 크게 나왔고, 입력이 일정 시간 멈춘 뒤에만 호출하도록 조건을 추가해 개선했습니다.
스트리밍 응답 처리에서 청크 단위로 텍스트가 끊겨 표시되는 문제가 있었는데, 버퍼를 두어 의미 단위가 모이면 화면에 반영하는 방식으로 해결했습니다. Tab 키로 수락, Esc로 무시하도록 단축키를 표준화했고, 이것만으로도 사용자 혼란이 눈에 띄게 줄었습니다. AI 기능 도입에서 기술적 구현보다 사용자가 제안을 받아들이거나 무시하는 UX 설계가 더 많은 고민이 필요했습니다. 채택률을 높이려면 제안 타이밍과 표시 방식이 중요하다는 결을 이 작업에서 얻었습니다.
이 결의 특징
구체적인 현장 경험에서 시작해 반복을 통해 원인을 파악하고, 그것을 다음 상황에 적용하는 순환 구조가 드러납니다. 한 번의 경험이 단순 기억이 아니라 실행 가능한 원칙으로 발전하는 과정이 관찰되며, 경험의 내재화 과정이 체계적으로 진행 중입니다.
이 결이 통하는 자리
새로운 업무 환경에 들어가면서 기초 이론은 갖추었지만 현장 감각이 부족할 때 이 태도가 면접관을 멈추게 합니다. 경험을 쌓아가는 방식 자체가 체계적이고 반성적이라면, 초기 적응 속도가 예상보다 빠르게 나타나는 경향이 관찰되고 있습니다.