중복 없이, 빠짐 없이: MECE 기법으로 AI 산출물 문서 정리하기

바이브입니다만

2025.10.21 16:02

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“AI가 문서를 이해하려면, 사람이 먼저 논리적으로 정리해야 한다.”

AI 시대의 개발 환경에서는 매일 수많은 PRD, TRD, Ruleset 문서가 생성됩니다.
하지만 문서가 늘어날수록 중복, 누락, 모호함이 쌓이게 마련입니다.
이때 개발자가 문서를 더 논리적으로 정리할 수 있는 강력한 도구가 바로 MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 기법입니다.

이 글에서는 MECE 기법이 왜 개발자에게 유용한지,
그리고 실제 LLM 프롬프트에 어떻게 적용할 수 있는지를 실무 관점에서 정리했습니다.

MECE란 무엇인가?

MECE는 “겹치지 않게(Mutually Exclusive), 빠짐없이(Collectively Exhaustive)”의 약어로,
맥킨지의 전설적인 컨설턴트 바바라 민토(Barbara Minto) 가 『The Pyramid Principle』에서 제시한 논리적 구조화 원칙입니다.

복잡한 문제를 중복 없이, 빠짐 없이 나누어 누락 없이 전체를 포괄적으로 설명하기 위한 사고법입니다.

좀더 많은 깊은 내용을 살펴볼려면 해당 도서가 국내 번역본이 있으니 살펴보시는것을 권장합니다.
https://www.yes24.com/product/goods/77671422

왜 개발자에게 유용할까?

개발자는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아니라, 시스템을 구조화하는 사람입니다.
AI를 활용한 문서 작성 과정에서도 MECE는 다음과 같은 장점이 있습니다:

두 개 이상의 Ruleset / 정책 문서를 통합할 때
시스템 요구사항(SRS)을 정리할 때
API, 로그 규칙, 권한 정책을 논리적으로 구분할 때

즉, MECE는 단순 병합이 아니라 논리적 통합(Logical Integration) 을 가능하게 합니다.
AI가 생성한 수많은 문서를 사람처럼 논리적으로 이해하도록 돕는 핵심 원칙이기도 합니다.

MECE 적용의 세 가지 핵심 원칙

1. 중복 식별 (Mutually Exclusive) 유사하거나 동일한 규칙은 하나로 통합하되 의미는 유지합니다.

2. 상호 배타성 보장 규칙 간 의미나 범위가 겹치지 않도록 분리합니다.

3. 완전성 확보 (Collectively Exhaustive) 두 파일의 모든 고유 규칙을 빠짐없이 포함시킵니다.

예를 들어, “로그 기록”과 “오류 로그 기록”이 있다면, 이를 상위-하위 구조로 정리하여 중복 없이 표현합니다.

LLM 프롬프트 예시

MECE를 기반으로 Ruleset 문서를 자동 정리하려면, 아래와 같은 프롬프트 구조를 사용하는 것이 효과적입니다.

두 개의 ruleset 파일을 하나의 단일 파일로 통합하되,
MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 원칙을 철저히 적용하세요.

요구사항:
1. 중복 식별: 유사 규칙은 하나로 통합하되 의미는 보존할 것
2. 상호 배타성: 규칙 간 의미나 범위가 겹치지 않도록 정리할 것
3. 완전성: 두 파일의 모든 고유 규칙을 포함할 것

입력:
- Ruleset A: <<파일 1 붙여넣기>>
- Ruleset B: <<파일 2 붙여넣기>>

출력:
- MECE 기법으로 정리된 단일 Ruleset 문서

이 프롬프트를 Cursor, Claude, 또는 Codex에서 사용하면 AI가 중복 없이, 빠짐 없이 구조화된 문서를 생성합니다.
저는 주로 유용한 ruleset을 통합할때 사용합니다.

AI와 구조적 사고의 결합