GitHub 법무팀이 Copilot CLI를 활용해 업무 흐름을 간소화한 방법 (새 탭에서 열림)
GitHub 법무팀은 엔지니어가 아니어도 Copilot CLI를 활용해 반복적인 법무 업무를 자동화하고, 자신의 판단 기준을 반영한 도구를 직접 만들 수 있음을 보여준다. 계약서 작성·검토와 DMCA 통지 분석 같은 업무를 평문 지침, 정책 자료, 템플릿으로 구조화해 일관성과 처리 속도를 높였다. 다만 AI는 법률적 판단을 대체하는 것이 아니라, 사람이 최종 검토하는 의사결정 지원 시스템으로 활용됐다. ## 반복 업무를 AI 도구로 전환한 배경 - 법무팀의 업무에는 유사 계약 검토, 반복적인 법률 질의 응답, 기존 가이드 재활용 등 반복 작업이 많았다. - 구성원들은 전통적인 프로그래밍 경험이 부족했지만, 자신의 업무 방식과 판단 기준은 명확히 알고 있었다. - Copilot CLI에 자연어로 원하는 기능을 설명하고 저장소와 연결하면서, 프롬프트를 일회성으로 사용하는 대신 재사용 가능한 내부 도구로 발전시켰다. - 지침과 자료를 저장소에서 관리해 버전 관리, 일관성 확보, 협업이 가능해졌다. ## `terms-ai`: 계약 작성 스타일 가이드 구축 - Ngandu Kasuku는 데이터·인프라·제품 통합 관련 파트너십 계약이 급증하자 계약 작성 도구 `terms-ai`를 만들었다. - 저장소에 다음 자료를 정리했다. - AI 작업 지침 - 계약 작성 리소스 - 업무 흐름 - 기존에 승인된 계약서 - 평문 중심의 계약 작성 원칙을 내부 스타일 가이드로 만들었다. - 불필요하게 고어체인 법률 용어를 줄임 - 더 명확하고 읽기 쉬운 문장 사용 - 계약 전반에 동일한 문체와 기준 적용 - 기존 파트너와의 과거 계약 및 승인된 문서를 참고해 새 계약서나 부속합의서 초안을 작성할 수 있게 했다. - 민감한 계약서와 내부 정보는 공개 저장소에 포함하지 않고, 접근 제어가 적용된 내부 환경에 보관했다. - 결과적으로 계약 검토와 작성 시간이 약 절반으로 줄었고, 조항의 일관성과 개인의 작성 스타일 반영 수준이 향상됐다. - 핵심은 AI가 단순히 초안을 생성한 것이 아니라, 변호사의 경험과 판단 방식을 도구에 내장했다는 점이다. ## DMCA 통지 분석을 위한 평문 기반 워크플로 - Jesse Geraci는 DMCA 통지를 처리하기 위해 소스 코드를 빠르고 정확하게 분석해야 하는 문제에서 출발했다. - 처음에는 팀원들이 각자 작성하던 일회성 프롬프트를 다음과 같은 반복 가능한 지침으로 정리했다. - DMCA 통지 분류 - 코드 비교 - 라이선스 확인 - 우회 행위 검토 - 분석 결과 보고서 작성 - 전통적인 소스 코드 대신 다음과 같은 평문 파일을 중심으로 워크플로를 구성했다. - 업무 절차 지침 - 정책 및 법률 참고 자료 - 보고서 템플릿 - 변호사가 가진 언어 구성 능력과 법률적 방법론을 구조화된 업무 로직으로 활용했다. - 고객용과 변호사용 분석 모드를 분리했다. - 고객용: 빠른 결과와 에스컬레이션 권고 제공 - 변호사용: 심층 검토와 양측 주장 분석 제공 - 외부 데이터 소스를 연동하면서 팀이 재사용할 수 있는 표준 워크플로로 확장됐다. ## 데스크톱 앱과 재사용 가능한 법무 에이전트 - 초기 평문 워크플로는 이후 사전 정의된 법무 작업을 실행하는 데스크톱 앱으로 발전했다. - 앱 자체를 구축하려면 상당한 코드가 필요했지만, 실제 업무 동작을 바꾸는 지침은 여전히 Markdown과 자연어로 편집할 수 있다. - DMCA 코드 분석을 넘어 다음 업무로 범위가 확대됐다. - 계약서 검토 - NDA 분류 - 위험 평가 - 컴플라이언스 점검 - 답변 초안 작성 - 내부적으로는 다음과 같은 재사용 가능한 스킬과 에이전트로 업무를 나눌 수 있다. - 접수 및 초기 분류 - 플레이북 기준 대조 - 위험 점수 산정 - 증거 검증 - 에스컬레이션 경로 결정 - 보고서 조립 - 기술적 구현이 복잡해져도 법무팀은 읽기 쉬운 Markdown을 통해 AI의 동작과 기준을 직접 통제할 수 있다. ## 인간의 법률 판단을 중심에 둔 AI 활용 - 법무 Copilot은 변호사를 대체하는 시스템이 아니라 구조화된 의사결정 지원 도구다. - AI 활용의 목적은 다음과 같다. - 법률 분석의 일관성 향상 - 판단 과정의 투명성 확보 - 반복 업무의 확장성 강화 - 사람이 중요한 쟁점과 최종 판단에 집중하도록 지원 - 조직은 완벽한 상용 솔루션이나 전문 개발자를 기다리지 않고, 먼저 자신의 방법론·기준·결과 형식을 명확히 정의할 수 있다. 작게는 반복되는 계약 검토나 자료 분류처럼 시간을 가장 많이 빼앗는 업무 하나를 골라, 자연어 지침과 내부 자료를 재사용 가능한 워크플로로 정리하는 것이 현실적인 시작점이다. 단, 민감한 자료에는 접근 제어를 적용하고, AI 결과는 반드시 담당자의 검토와 승인을 거치도록 설계해야 한다.