2. Beyond Our Expertise
Summary
테크니컬 라이터가 직접 만든 토스의 사내 지식 플랫폼 'todoc' 개발기
지식 파편화와 문서화 부채를 끝내고 AI 시대를 준비하는 단일 진실 공급원(SSoT) 구축 전략
단순히 글을 교정하는 역할을 넘어, 사내 문서화 생태계 자체를 혁신하기 위해 토스의 테크니컬 라이터들이 프로덕트 메이커로 나섰습니다. 이들은 깃허브와 정적 사이트 방식의 높은 장벽을 허물고 누구나 쉽게 문서를 작성하고 AI가 똑똑하게 찾아 쓸 수 있는 플랫폼 'todoc'을 탄생시켰습니다. 좋은 문서가 일하는 과정에서 자연스럽게 완성되는 시스템을 설계하기까지의 치열한 고민과 아키텍처적 지향점을 소개합니다.
- 01비개발자도 쉽게 참여하는 문서화: 복잡한 깃허브 PR 과정 없이 메신저나 사내 툴에서 바로 연동 및 편집 지원
- 02AI 친화적 지식 자산화: API, CLI, MCP 지원으로 사내 AI 챗봇이 신뢰할 수 있는 컨텍스트를 즉시 제공 가능
- 03단일 진실 공급원(SSoT)의 실현: 곳곳에 흩어진 파편화된 지식을 하나의 플랫폼으로 모아 정보 탐색 비용을 획기적으로 절감
- 04테크니컬 라이터의 역할 변화: 개별 문서 작성을 넘어 '좋은 문서가 지속적으로 생산되는 시스템'을 설계하는 PO로의 확장
RECOMMENDATION
사내 위키나 문서가 업데이트되지 않고 방치되어 골머리를 앓는 플랫폼 엔지니어, 개발자 경험(DX) 담당자에게 적극 추천합니다. 문서화를 단순 공수가 아닌 시스템 아키텍처와 AI 파이프라인 관점으로 해결하는 실마리를 얻을 수 있습니다.
The Problem
기존의 정적 사이트 생성기(SSG) 기반 문서화는 비개발자 직군이 접근하기에 절차가 복잡하여 진입 장벽이 높았습니다. 이로 인해 사내 지식이 여러 도구에 파편화되었고, 작성자나 목적이 불분명한 '정크 지식'이 쌓이면서 정보의 신뢰도가 떨어지는 문서화 부채 문제가 발생했습니다.
The Solution
토스의 테크니컬 라이터들은 이러한 지식 파편화를 해결하기 위해 누구나 쉽게 문서를 작성하고 관리할 수 있는 사내 문서화 플랫폼 'todoc'을 구축했습니다. todoc은 메신저 등 다양한 채널의 정보를 연동하고, AI 에디팅 및 초안 생성 봇을 탑재하였으며, 워크플로우와 코드 변경 사항으로부터 문서가 자연스럽게 최신화되도록 시스템을 설계했습니다.
The Result
베타 출시 6개월 만에 500개 이상의 문서와 40,000개 이상의 유효 페이지가 누적되었으며, 월간 활성 사용자(MAU) 1,000명을 돌파했습니다. 다양한 사내 팀들이 API, CLI, MCP(Model Context Protocol)를 통해 todoc의 데이터를 자신들의 AI 챗봇과 연동하여 제품 스펙 정리나 문의 대응 등에 적극적으로 활용하고 있습니다.
Trade-off
문서 생성 장벽을 대폭 낮춤에 따라 문서의 절대적인 양은 빠르게 증가했으나, 이는 동시에 지속적인 품질 유지와 정보의 최신성 검증이라는 또 다른 관리 리소스를 요구하게 되었습니다. 현재는 이를 해결하기 위해 개발자의 수동 개입을 최소화하고 워크플로우 상에서 문서가 자동 업데이트되는 시스템적 보완을 진행 중이며 완벽한 자동 검증에는 기술적 한계가 존재할 수 있습니다.
