팀의 AI 품질 편차는 모델 문제가 아니라 컨텍스트 표준 부재에서 나온다. 같은 질문에 다른 답이 나오는 이유는 팀원이 각자 다른 프롬프트/규칙을 쓰기 때문이다.
우리는 4개 계층으로 해결했다.
- Organization: 예산/모델 접근/커넥터 정책
- Project: 공통 Instructions + Knowledge Base
- CLAUDE.md: 프로젝트 메모리 표준
- Usage Guidelines: 모델 선택, 대화 습관, KB 위생
CLAUDE.md 운영 원칙
- 150줄 내외 유지
- 규칙이 길면
.claude/rules/로 분리 - paths 프론트매터로 조건부 로딩(Just-in-time)
- 생성은 Claude(/init), 큐레이션은 사람이 담당
결과
프로젝트 단위 컨텍스트를 표준화하면 신규 온보딩 속도와 응답 일관성이 동시에 개선된다.
좋은 AI 도입은 도구 구매가 아니라, 도구가 읽는 문서 표준화다.
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