테크니컬 라이팅에서 가장 어려운 순간은 문장을 다듬는 때가 아닙니다. 빈 화면 앞에서 구조를 잡는 순간입니다. 어떤 타입의 문서인지, 어떤 섹션이 필요한지, 각 섹션이 무엇에 답해야 하는지 — 이 뼈대가 서기 전까지는 한 줄도 나아가지 못합니다. 반대로 뼈대만 서면 초안은 놀랄 만큼 빨리 채워집니다.

지원 챗봇을 하나 만들었습니다. 시작은 단순했습니다. 우리에겐 고객센터가 없었고, 솔직히 말하면 아무도 고객센터 업무를 맡고 싶어 하지 않았습니다. 누군가는 답해야 하는 문의는 계속 쌓이는데 붙잡을 사람이 없으니, 그 자리를 챗봇에게 맡겨보기로 한 것입니다. 로컬에 올린 Ollama가 사내 지식베이스를 근거로 답을 하고, 필요하면 Slack으로 알림을 던지는 정도의 물건이었습니다.

알래스카 기반 AI 데이터센터 사업 검토라는, 꽤 큰 리서치 과제를 맡게 됐습니다. 전력·송전, 한랭 기후 냉각(free cooling), 수자원, Arctic Fiber 해저 케이블, 서비스 모델, APAC·한국 고객군까지 — 주제가 20개 카테고리를 넘고, 근거 자료는 전부 공개 자료(OSINT)에서 모아야 했습니다.

데이터센터 전기 도면은 대부분 AutoCAD의 .dwg 파일로 옵니다. 문제는 이 포맷이 비공개라는 것, 그리고 도면 안의 텍스트가 중국어라는 것이었습니다. “AutoCAD 없이, 오픈소스만으로 DWG를 읽고 → 중국어를 한국어로 번역하고 → 전압 같은 전기 구성까지 검증할 수 있을까?”라는 질문에서 시작한 프로젝트가 AttoGrid입니다.

Next you can update your site name, avatar and other options using the _config.yml file in the root of your repository (shown below).