소프트웨어 시스템이 요구사항 커뮤니케이션 및 지원 과정에서 사용자가 보고한 설명 요구사항을 해결하기 위해 자연어 설명 (natural-language explanations)에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 설명이 일관되고 관련성이 있으며 잘 구성되도록 보장하는 것이 주요 과제로 남아 있습니다. 순수하게 자동화된 대규모 언어 모델 (LLM) 생성은 신뢰할 수 있는 근거 (grounding)와 제어 가능한 출력 품질이 부족한 경우가 많습니다. 본 논문에서는 LLM 지원 텍스트 생성과 경험적으로 도출된 품질 가이드라인을 결합한 소프트웨어 설명을 위한 가이드라인 기반 공식화 지원 도구를 제시합니다. 이 도구는 개발자가 도메인 제어권을 유지하면서 작성 프로세스를 생성, 품질 점검, 반복적 수정 단계로 구조화합니다. 우리는 인터뷰 기반의 개발자 실험과 통제된 사용자 설문 조사로 구성된 2단계 연구를 통해 이 접근 방식을 평가했습니다. 소프트웨어 개발 또는 DevOps 경험이 있는 6명의 산업 실무자가 인간 단독 수동 조건과 인간과 LLM 지원이 결합된 조건에서 실제 설명 요구사항에 대한 설명을 작성했습니다. 이 소규모 평가에서 도구 지원 공식화는 평균 24.4% 더 빨랐으나, 추론 분석 결과 효율성 측면에서는 경향성만을 나타냈습니다. 이어서 17명의 참가자와 204회의 쌍체 비교 (paired comparisons)를 수행한 사용자 연구에서, 도구 지원 설명은 수동 설명보다 전반적인 만족도 면에서 유의미하게 높은 점수를 받았습니다 (p=0.003, rank-biserial correlation=0.86). 우리의 연구 결과는 가이드라인 기반의 LLM 지원을 통해 잠재적인 효율성 향상과 더 높은 인지된 공식화 품질을 얻을 수 있음을 시사합니다. 향후 연구에서는 장기적인 산업적 활용과 기존 개발 워크플로우로의 통합을 조사해야 합니다.