퇴사한 동료를 AI로 복제하는 '동료.skill', 말투와 업무 습관까지 재현

'동료.skill(Colleague-Skill)'은 퇴사한 직장 동료의 메신저 대화 기록과 업무 문서를 바탕으로 AI 디지털 분신을 만들어내는 오픈소스 프로젝트다. 고유의 말투는 물론 코딩 규칙과 업무 회피 스타일까지 그대로 모사하며, 깃허브 공개 3일 만에 스타 6.7k를 돌파했다.

비싼 비용을 들여 파운데이션 모델을 미세조정하는 대신, 인격과 기술을 모듈 단위로 패키징하는 실용적인 설계를 택했다.

무엇을 할 수 있나

이 프로젝트는 퇴사자로 인해 발생하는 업무 공백과 소통 방식의 단절을 메우는 데 초점을 맞춘다.

위챗, 페이슈(Lark), 딩톡, 슬랙 등의 대화 기록과 업무 이메일을 시스템에 입력하면 해당 인물의 행동 양식을 복제한다. WeChatMsg, PyWxDump 같은 오픈소스 대화 추출 도구와 연동되어 데이터 수집 과정을 단순화했다.

단순한 지식 검색에 그치지 않고 인간적인 소통 습관을 그대로 드러낸다. 코드 리뷰를 요청하면 전 동료가 고수하던 엄격한 코딩 규칙에 맞춰 지적하고, 장애 원인을 물으면 생전(?)의 업무 방어 논리까지 흉내 낸다.

생성된 답변의 싱크로율이 떨어질 경우 수정(Correction) 레이어를 통해 직접 피드백할 수 있다. '평소 이렇게 친절하지 않고 물음표부터 보낸다'고 교정하면 다음 대화부터 즉시 반영된다.

이러한 구조에 힘입어 커뮤니티에서는 지도교수, 상사, 전 연인을 복제하는 다양한 파생 프로젝트까지 등장했다.

구현 방식과 아키텍처

시스템은 인물의 특성을 5개 층위로 분해해 관리한다.

코드 주석이나 인터페이스 규격 같은 절대 규칙, 자기 인식, 문장 길이와 말투 같은 표현 스타일, 모호한 요구사항 앞에서의 의사결정 방식, 타 부서와의 커뮤니케이션 태도 등이다.

새로운 작업이 들어오면 태도를 결정하는 페르소나(Persona) 층이 먼저 반응 방식을 거른 뒤, 작업 기술(Work Skill) 층이 실제 코드나 문서를 작성한다. 전체 코드와 프롬프트 구조는 깃허브에 전면 공개되어 있다.

왜 중요한가

막대한 연산 자원 없이 프롬프트 엔지니어링과 계층적 행동 분리만으로 개인의 업무 습관을 손쉽게 자산화했다는 점에서 매우 영리한 접근이다. 복잡한 인수인계 과정에서 유실되기 쉬운 미묘한 작업 규칙과 맥락을 보존하는 실험적 도구로 가치가 있다.

다만 동료의 메신저 기록과 사내 문서를 AI 시스템에 입력하는 행위는 심각한 개인정보 및 데이터 유출 위험을 수반한다. 실제로 활용해 보려면 사적 대화는 철저히 배제하고, 비식별화된 기술 문서와 가이드라인 중심으로만 적용해야 안전하다.