츠지 료스케 airCloset CTO가 3계층 지식 그래프 아키텍처를 개발하여 46개 운영 코드 저장소 전반에 시맨틱 검색 기능을 구현했다. 해당 시스템은 구조적 코드 그래프, 컨텍스트 중심의 데이터베이스 그래프, 의도 기반의 주석 그래프(annotation graph)를 통합한다. 이 구조를 통해 사용자는 개별 코드베이스를 일일이 확인하지 않고도 자연어를 사용하여 API 경로, UI 화면, 데이터베이스 스키마 간의 연결을 검색할 수 있다.

서비스 제품 그래프(SPG)라고 불리는 주석 그래프는 @graph-business, @graph-flow와 같은 최소한의 태그를 활용해 페이지와 API, 비즈니스 작업의 의도를 정의한다. airCloset은 개발 워크플로우와 주석 작업을 분리했으며, 전용 주석 브랜치에서 AI 에이전트가 코드 변경 사항을 생성하고 검토하도록 하여 엔지니어의 업무 부담을 최소화했다.

데이터 일관성을 보장하기 위해 시스템은 교차 그래프 서비스 수준 목표(SLO)를 강제한다. 구체적으로 API 핸들러의 95% 이상이 하위 함수를 호출해야 하며, 데이터베이스 액세스 에지의 80%, 이벤트 에지의 70%가 필드 단위 정보를 포함해야 한다. 해당 지표가 기준치 아래로 떨어지면 자동 경고가 발송되어 그래프 무결성을 방어한다.

2026년 4월 16일 배포된 이후, 모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 73명의 사용자로부터 약 50,000건의 호출을 처리했다. 엔지니어가 51명(47,000건)으로 대다수를 차지하지만, 스타일리스트, 고객 지원, 임원 등 비기술직 직원 22명도 2,800건의 호출을 수행했다. 이는 통합된 시맨틱 검색 네트워크가 부서 간 업무 투명성을 높이는 데 기여하고 있음을 보여준다.

츠지 료스케 airCloset CTO가 3계층 지식 그래프 아키텍처를 개발하여 46개 운영 코드 저장소 전반에 시맨틱 검색 기능을 구현했다. 해당 시스템은 구조적 코드 그래프, 컨텍스트 중심의 데이터베이스 그래프, 의도 기반의 주석 그래프(annotation graph)를 통합한다. 이 구조를 통해 사용자는 개별 코드베이스를 일일이 확인하지 않고도 자연어를 사용하여 API 경로, UI 화면, 데이터베이스 스키마 간의 연결을 검색할 수 있다.

서비스 제품 그래프(SPG)라고 불리는 주석 그래프는 @graph-business, @graph-flow와 같은 최소한의 태그를 활용해 페이지와 API, 비즈니스 작업의 의도를 정의한다. airCloset은 개발 워크플로우와 주석 작업을 분리했으며, 전용 주석 브랜치에서 AI 에이전트가 코드 변경 사항을 생성하고 검토하도록 하여 엔지니어의 업무 부담을 최소화했다.

데이터 일관성을 보장하기 위해 시스템은 교차 그래프 서비스 수준 목표(SLO)를 강제한다. 구체적으로 API 핸들러의 95% 이상이 하위 함수를 호출해야 하며, 데이터베이스 액세스 에지의 80%, 이벤트 에지의 70%가 필드 단위 정보를 포함해야 한다. 해당 지표가 기준치 아래로 떨어지면 자동 경고가 발송되어 그래프 무결성을 방어한다.

2026년 4월 16일 배포된 이후, 모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 73명의 사용자로부터 약 50,000건의 호출을 처리했다. 엔지니어가 51명(47,000건)으로 대다수를 차지하지만, 스타일리스트, 고객 지원, 임원 등 비기술직 직원 22명도 2,800건의 호출을 수행했다. 이는 통합된 시맨틱 검색 네트워크가 부서 간 업무 투명성을 높이는 데 기여하고 있음을 보여준다.