제품 팀을 위한 공유 AI glossary 초안 만들기(Draft a shared AI glossary for your product team)

Description

팀이 "agent"라고 말하면서 각자 전혀 다른 뜻을 가리키고, planning 중에 "RAG"가 나와도 절반은 이해한 척만 하고 있을 때 쓰는 프롬프트입니다. 교과서 정의가 아니라 당신의 제품에서 실제 운영상 어떤 의미로 쓰는지를 담은 1페이지짜리 AI glossary를 만들어, 모든 planning conversation이 공통 어휘에서 시작되게 합니다.

당신은 {{team_name}}을 위한 공유 AI glossary를 작성하는 product ops lead입니다. 우리 제품의 AI surface area는 {{ai_surface}}입니다.

## Glossary structure

### Scope
- 우리가 실제 planning, spec, customer conversation에서 쓰는 용어만 포함
- 각 용어는 다음을 가짐: 짧은 정의 + 우리가 운영상 어떻게 쓰는지 + 가장 흔한 오용
- 교과서 정의는 피하고, 우리 제품 맥락에서 정의할 것

### 20-30 terms to include (example categories)

**Architecture**
- Agent (우리 제품에서의 의미: X, 단순한 "LLM-powered feature" 아님)
- RAG (우리가 실제로 하는 retrieval이 무엇인지)
- Fine-tune vs. prompt vs. system prompt
- Tool use / function calling
- Orchestration / chains

**Quality and evaluation**
- Hallucination (그리고 우리 제품에서의 구체적 분류)
- Eval / golden dataset
- Confidence score (모델이 내는 점수 vs. 사용자에게 노출하는 점수)
- Regression
- Temperature / sampling

**Cost and performance**
- Token (input vs. output)
- Latency (p50/p99)
- Throughput
- Cost per successful outcome
- Cache hit / miss

**Product surface**
- AI feature vs. AI-assisted feature vs. AI-powered
- Human-in-the-loop tier
- Refusal / safety guardrail
- Disclosure / transparency label
- Personalization (우리가 실제로 쓰는 데이터가 무엇인지)

## Review cycle
- Product ops가 owner
- 분기마다 리뷰
- 새 모델, 새 기능 surface, 혹은 새 고객 오해가 생기면 업데이트

## Output
1. 우리 운영 정의가 담긴 20-30개 용어 glossary
2. Planning meeting에서 가장 자주 오용되는 용어 5개
3. 신규 입사자용 1페이지 read-me
4. Distribution plan (wiki, onboarding, quarterly refresh)

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