SimpleEnglish, 에이전트 문서 품질의 작은 표준

항공 정비 언어가 에이전트 스킬이 됐다

SimpleEnglish 저장소는 LLM이 기술 문서를 쓰는 방식을 ASD-STE100 Simplified Technical English에 가깝게 제한하는 에이전트 스킬이다. 프로젝트는 Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI 등 Agent Skills 형식을 이해하는 도구에서 한 폴더로 동작한다고 설명한다. 핵심은 "더 잘 써줘"가 아니라 짧은 문장, 한 단어 한 의미, 조건 먼저, 능동태 같은 규칙을 모델의 반복 작업 안에 넣는 것이다.

이 접근이 흥미로운 이유는 AI 문서 품질 문제를 모델 성능 문제가 아니라 작업 환경 문제로 본다는 점이다. 최신 모델은 자연스럽고 설득력 있는 문장을 잘 만든다. 하지만 운영 매뉴얼, 장애 공지, API 문서, 릴리스 노트에서 필요한 것은 자연스러움보다 오해 가능성을 줄이는 일이다. SimpleEnglish가 인용하는 ASD-STE100 공식 다운로드 페이지는 2025년 1월 Issue 9를 현재판으로 제공한다. 오래된 항공 표준이 AI 에이전트 시대에 다시 호출되는 장면이다.

작은 규칙이 큰 모델을 이긴다

SimpleEnglish README는 6개 Claude 모델, 8개 작업, 2개 조건의 96회 실행에서 STE 위반이 100단어당 72.9% 줄었다고 주장한다. 이 수치는 독립 벤치마크라기보다 저장소 안 평가에 가깝다. 그래도 방향은 분명하다. 에이전트가 산출물을 계속 만들수록 조직은 "잘 쓴 글"보다 "검사 가능한 글"을 원하게 된다. Agent Skills specification이 SKILL.md와 폴더 구조를 표준화하려는 것도 같은 흐름이다.

논픽션 책은 AI 슬롭의 반대편이다는 AI 시대에 깊이 있는 편집과 검증이 희소해진다고 봤다. SimpleEnglish는 그 문제를 거대한 편집 시스템이 아니라 작은 스킬로 풀어보려 한다. AI 조언은 정답보다 확신을 먼저 키운다와 연결하면, 문제는 모델이 틀리는 것만이 아니다. 모델이 모호한 문장을 확신 있게 내놓을 때 독자의 실행 오류가 커진다.

한국 팀의 번역 문제가 아니다

한국 기업에서 기술 문서 품질은 종종 번역 품질 문제로 취급된다. 하지만 에이전트가 만드는 문서는 원문부터 흔들린다. 영어 원문이 과장되고 모호하면 한국어 번역은 더 위험해진다. 특히 제조, 방산, 금융, 의료 소프트웨어에서는 한 문장의 애매함이 승인 지연이나 장애 대응 실패로 이어진다.

따라서 한국 팀이 배울 지점은 ASD-STE100 자체를 그대로 도입하는 것이 아니다. 도메인별 금지어, 문장 길이, 단계 순서, 장애 공지 형식, 보안 경고 형식을 스킬과 린터로 고정하는 것이다. Bento, 프레젠테이션을 다시 파일로 만들다가 문서를 실행 가능한 파일로 보는 흐름을 보여줬다면, SimpleEnglish는 문서를 테스트 가능한 절차로 보는 흐름이다.

도입 기준은 단순하다

첫째, 반복 문서부터 시작해야 한다. 장애 공지, 배포 노트, 고객 지원 답변, API 변경 안내처럼 매번 비슷한 형식이 있는 곳이 좋다. 둘째, 스킬만 믿지 말고 린터와 예시를 붙여야 한다. 셋째, 한국어 문서에는 별도 규칙이 필요하다. 예를 들어 한 문장에 조건과 조치를 섞지 않기, 피동형 남용 줄이기, "가능합니다"와 "해야 합니다"를 구분하기 같은 규칙이다.

이것은 화려한 AI 기능은 아니다. 그러나 에이전트 업무가 늘수록 이런 작은 규칙이 더 중요해진다. 문서 품질은 더 이상 작성자의 취향이 아니라 자동화된 운영 표면이기 때문이다. Stack Overflow 그래프, 개발 지식의 재편에서 보듯 개발 지식의 소비 방식이 바뀌는 시점에는, 문서를 읽는 사람뿐 아니라 문서를 쓰는 에이전트도 규격을 가져야 한다.

자주 묻는 질문

Q1: SimpleEnglish는 공식 ASD-STE100 인증 도구인가요?

A: 아니다. 저장소는 비공식 프로젝트이며, 공식 표준의 일부 원칙을 에이전트 스킬로 옮긴 실험에 가깝다.

Q2: 한국어 문서에도 그대로 쓸 수 있나요?

A: 원칙은 유용하지만 그대로 적용하기는 어렵다. 한국어 문장 구조와 조직 용어에 맞춘 별도 규칙이 필요하다.

Q3: 더 좋은 모델을 쓰면 해결되지 않나요?

A: 일부는 좋아진다. 하지만 일관된 문서 형식과 금지 표현은 모델 성능보다 규칙과 검증으로 관리하는 편이 안정적이다.

Q4: 어디에 먼저 적용해야 하나요?

A: 장애 공지, 런북, 오류 메시지, 릴리스 노트처럼 오해 비용이 큰 반복 문서가 가장 적합하다.

Q5: 기업 도입의 핵심 조건은 무엇인가요?

A: 스킬 파일, 예시 세트, 자동 검사, 사람 리뷰 기준을 함께 둬야 한다. 스킬 하나만으로 문서 거버넌스가 생기지는 않는다.