이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
AI 편집기 기능 구현이 본인 사례로 닫힌 경험은 자동 완성 API 응답 속도와 사용자 입력 속도 사이의 균형을 조정한 케이스였습니다. debounce 처리를 적용했는데 처음에는 debounce 시간이 너무 짧아서 API 요청이 너무 많이 발생했고, 너무 길면 완성 제안이 늦게 나왔습니다.
실제 사용 흐름을 테스트하면서 적절한 debounce 시간을 찾았습니다. AI 기능 도입에서 API 성능만큼 사용자가 느끼는 반응 속도를 어떻게 조정하는지가 실제 경험의 품질을 결정한다는 결이 생겼습니다.
AI 편집기 도입에서 측정 가능한 결과로 닫힌 경험은 자동 완성 수락률을 기준으로 기능 유용성을 확인한 케이스였습니다. 자동 완성 기능을 추가한 뒤 내부 테스트에서 제안된 완성 중 얼마나 자주 수락되는지를 로깅했습니다.
수락률이 낮은 경우 어떤 맥락에서 제안이 맞지 않는지를 분석하는 단서가 됐습니다. AI 기능의 유용성은 기능이 동작하는지가 아니라 사용자가 실제로 쓰는지로 측정된다는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 타라TPS 프론트엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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