솔로 개발자는 UI, 성능, 코드 품질 등 여러 관점의 피드백이 필요하지만, 적절한 시점에 역할별 의견을 얻기 어렵습니다.
프로젝트 상세
Devridge: 개발자를 위한 LLM 기반 피드백 브리지
역할별 제약과 구조화된 입력으로 LLM 피드백을 더 실용적인 개발 검토 경험으로 바꾸는 프로토타입입니다.
응용 NLP 및 LLM 연구 엔지니어 프로토타입 요약 공개 LLM프롬프트 엔지니어링역할 기반 피드백AWSPartyRock프로토타입
역할 기반 제약과 구조화된 입력으로 LLM 출력을 실무 검토 경험에 맞추는 설계 역량을 보여줍니다.
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응답이 범용 조언으로 흐르지 않도록 역할별 제약과 입력 맥락을 분리했습니다.
구조화된 프롬프트와 역할 제약을 통해 LLM 응답을 더 실용적인 프로젝트 피드백으로 바꾸는 프로토타입을 구현했습니다.
배경
Devridge는 혼자 프로젝트를 진행하는 개발자가 여러 역할의 사람들에게 피드백을 받고 싶어도 실제로는 그 기회를 얻기 어렵다는 문제에서 출발했습니다. 이 프로젝트는 그런 간극을 줄이기 위해, 다양한 전문 역할의 관점을 LLM을 통해 연결해주는 서비스 형태로 기획되었습니다.
문제
개발자는 UI/UX, 성능, 코드 품질처럼 서로 다른 관점의 조언이 필요하지만, 독립적으로 작업할 때는 적절한 피드백을 바로 얻기 어렵습니다. 또한 일반적인 챗봇 응답은 지나치게 포괄적이거나 모호해서 실제 프로젝트 개선으로 이어지지 않는 경우가 많습니다. 따라서 맥락을 이해하면서도 역할 범위를 벗어나지 않는 피드백 구조가 필요했습니다.
구현
이 프로젝트의 핵심은 프롬프트 엔지니어링이었습니다. 사용자가 프로젝트 소개, 현재 상황, 선호 언어를 입력하면 이를 바탕으로 더 구체적이고 맥락화된 응답을 생성하도록 설계했습니다. 특히 프론트엔드 개발자 같은 각 역할마다 제약 조건을 두어, 해당 역할의 전문 범위를 벗어나지 않으면서도 유의미한 피드백을 주도록 프롬프트를 구성했습니다. 이를 통해 단순 채팅이 아니라 역할 기반 피드백 인터페이스에 가까운 형태로 프로토타입을 만들었습니다.
결과
Devridge는 프롬프트 설계와 역할별 제약만으로도 LLM의 출력을 더 실용적이고 맥락적인 프로젝트 피드백으로 바꿀 수 있음을 보여준 프로토타입이었습니다. 동시에 추상적인 협업 문제를 사용자 관점의 AI 제품 형태로 구체화하는 경험을 쌓을 수 있었던 프로젝트였습니다.