서론

이전 2개의 기사에서는 MCP × bge-m3를 활용한 오프라인 지식 기반(Knowledge Base)과, 이를 제로 설정의 VSCode 플러그인으로 구현한 이야기를 작성했습니다. 이번에는 그 위에 구축한 「대화로 컴포넌트 페이지를 생성하는」 MVP(Minimum Viable Product)에 관한 이야기입니다. 플러그인부터 지식 기반까지의 일련의 과정을 1주일 만에 구축하여 데모가 가능한 상태까지 만들어냈습니다.

무엇을 할 수 있는가

한마디로 말하면, 텍스트로 대화하면 컴포넌트 라이브러리를 사용한 표준 페이지가 생성됩니다.

• 자연어로 "이런 화면이 필요해"라고 작성

• 4분 후, 출력물은 컴포넌트 라이브러리에 준거한 1장의 표준 페이지

• 그대로 대화를 통해 스타일을 조정 가능 ("이 부분의 여백을 더 넓게", "이 열을 오른쪽 정렬로" 등)

효과적인 상황

• 컨설팅 / 제안 현장

고객의 요구사항을 그 자리에서 페이지로 구현할 수 있습니다. 대화하면서 눈에 보이는 형태의 페이지를 즉시 생성할 수 있으므로, "말했다/안 했다"의 조율을 화면 기반으로 진행할 수 있습니다. 또한 mock(모형) 상에서 조작도 가능하기 때문에, 정적인 모크보다 한 단계 더 리얼하게 합의 형성을 할 수 있습니다.

그리고 중요한 점은, 이 페이지를 그대로 개발 팀에 전달할 수 있다는 것입니다. 개발 팀은 그것을 토대로 API를 연결하기만 하면 되므로, 디자인과 구현 사이의 번역 손실(translation loss)이 줄어듭니다. - 디자인 팀

Figma MCP를 통합함으로써, 디자인 팀은 자신의 아이디어를 직관적으로 코드로 옮길 수 있습니다. 머릿속의 레이아웃을 규범에 따른 구현으로 변환하는 경로가 생깁니다. - 신규 컴포넌트 개발

어느 정도까지는 코드 규범에 따라 새로운 컴포넌트 라이브러리를 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다. 기존 규범을 학습한 상태에서 생성하므로, 스타일의 일탈이 일어나기 어렵습니다.

모델 의존이라는 현실

솔직히 말하면, 효과는 모델에 대한 의존도가 높습니다.

• 현재의 MVP는 GPT-5 mini (low)를 사용하여, 텍스트 대화 → 규범 준수 페이지 생성을 돌리고 있습니다.

• 최신 Opus로 교체하면 생성 품질은 명확하게 좋아집니다. 다만 Token 비용이 높습니다.

즉 "품질"과 "비용"이 그대로 모델 선정의 트레이드오프(trade-off)가 되고 있으며, 이 부분은 용도에 따라 타협한다는 전제로 설계하고 있습니다.

다음 레이어: 이용 팀을 위한 KB

MVP 다음에 준비하고 있는 것이, 이용 팀 스스로가 동일한 프레임워크 위에서 자신의 프로젝트용 KB를 만들 수 있는 메커니즘입니다.

로컬 KB는 그 성질상 그대로 특정 프로젝트용 KB로 확장될 수 있습니다. 즉, 배포한 플러그인이 해당 프로젝트의 KB로 성장하는 설계입니다. 프로젝트 고유의 문맥을を取り込む(가져옴)으로써 정밀도가 올라가고, 환각(hallucination)이 줄어드는 것—이것이 목표입니다.

앞으로의 과제

여기서부터 앞으로 남겨둔 논점들을 솔직하게 나열하겠습니다.

• 지식의 축적: KB는 내용이 성장해야 비로소 가치가 나옵니다.

• Skill / Agent의 튜닝: 생성의 질을 안정시키기 위한 조정

• 엔지니어링 거버넌스(Engineering Governance): hooks를 통한 문지기(gate), 정기 태스크 등의 운영 통제

"작동하는 MVP"와 "운영을 견딜 수 있는 도구" 사이에는 이러한 소소한 거버넌스(governance)가 남아 있습니다.

마지막으로: 층을 쌓아 올린 끝에

최초의 구상대로 층을 한 단계씩 쌓아 올려, 최종적으로는 회사 수준의 프로젝트 지식 기반으로 만들고 싶습니다.

개인적인 야심으로서, 풀 파라미터(full parameter)의 DeepSeek V4를 증류(distillation)의 핵심으로 삼은 FastAPI를 한 번 시도해보고 싶습니다. 이 부분은 아직 꿈의 단계이지만, 기대하고 있습니다.

요약

지식 기반을 만든다 → 플러그인에서 사용되는 형태로 만든다 → 그 위에서 「대화로 규범 준수 페이지를 생성하는」 MVP를 얹는다. 1주일 동안 전체 과정을 구축하며 알게 된 것은, 생성 경험은 모델에 강하게 의존하는 반면, 가치의 본체는 "규범에 따른 출력을 그대로 하류(downstream)로 전달할 수 있다"는 연속성에 있다는 것이었습니다.

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