k-gov-skills 개발일지: 공공기관 실무용 AI 스킬 창고를 공개하기까지

k-gov-skills는 공무원·공공기관 실무자가 AI를 더 안전하고 실용적으로 쓰기 위한 공개 스킬 저장소입니다.

저장소 주소: https://github.com/mouseco/k-gov-skills

안녕하세요 mouseco 입니다. :)

이번 개발 프로젝트는 짧게 끝낼 사이드 프로젝트라기보다, 1년 정도의 긴 호흡으로 바라보고 있는 제 실생활과 아주 밀접한 프로젝트입니다.

제가 실제로 업무에서 쓰는 스킬들을 하나씩 정리하고, 무수히 시행착오를 거치며 만들어 온 업무용 하네스를 공개 저장소 형태로 무료 배포해보려 합니다. 그리고 그 과정을 개발일지로 남기면서, 스킬도 문서도 저도 같이 성장해보려 합니다.

왜 공개하기로 했는가

처음부터 공개 저장소를 만들 생각이 있었던 것은 아닙니다.

그동안 저는 제 업무에 맞춰 AI 스킬을 꽤 많이 만들어 사용하고 있었습니다. 보고서 초안을 잡고, 근거자료를 찾고, 회의록을 정리하고, HWPX 양식에 맞춰 결과물을 만들고, 증빙자료를 정리하는 식입니다.

문제는 이 스킬들이 너무 제 환경에 맞춰져 있었다는 점입니다. 어떤 것은 개인 작업 방식에 붙어 있었고, 어떤 것은 공개하기에는 예시나 표현을 조금 더 정리해야 했고, 어떤 것은 보안 기준을 따로 세워야 했습니다.

그러던 중 GitHub에서 NomaDamas님의 k-skill 프로젝트를 보게 됐습니다. 직접 사용해보면서 생각이 많이 바뀌었습니다.

“아, 맞다. 왜 나는 누군가에게는 정말 큰 도움이 될 수 있는 이런 스킬들을 나만 가지고 있었을까?”

물론 그대로 공개할 수 있는 것과 없는 것이 있었습니다. 너무 제 업무에 최적화되어 있어서 대중에게 공개하려면 한 번 더 걷어내고 다듬어야 하는 부분도 있었습니다.

그래도 방향은 분명해졌습니다. 혼자 쓰려고만 들고 있는 것보다, 공개 가능한 형태로 정리하고 공유하는 편이 오히려 더 성장하는 길이라는 생각이 들었습니다.

실제로 k-skill 프로젝트를 보면서 배운 것이 많았습니다. 그래서 저도 무언가 기여하고 싶었습니다. 그 마음으로 k-gov-skills를 시작했습니다.

13일 정도 지나서 느끼는 것

이 글을 쓰는 시점으로는 시작한 지 13일 정도 됐습니다.

아직은 정리할 것도 많고, 더 다듬어야 할 것도 많습니다. 하지만 방향은 꽤 선명합니다.

1년 뒤에는 이 저장소가 공직자분들, 공공기관 실무자분들, 그리고 사무직 반복 업무를 많이 하는 분들에게 실제로 도움이 되는 자료가 되었으면 좋겠습니다.

그냥 “AI로 문서를 빨리 씁니다” 같은 이야기를 하고 싶지는 않습니다. 제가 만들고 싶은 것은 더 현실적인 도구입니다.

• 양식은 지키고
• 작성 흐름은 줄이고
• 근거는 확인하고
• 민감정보는 조심하고
• 결과물은 사람이 바로 검토할 수 있게 만드는 것

이게 k-gov-skills의 방향입니다.

k-gov-skills가 하려는 일

공공기관 업무에서 시간을 잡아먹는 일은 대개 거창한 일이 아닙니다.

보고서 초안, 정책 근거조사, 회의록 PDF, HWPX 양식 채우기, 출장 증빙 정리처럼 작지만 반복되는 일이 시간을 많이 가져갑니다.

하나씩 보면 사소합니다. 그런데 매번 양식, 근거, 문체, 보안 기준, 파일 검증을 다시 챙기다 보면 생각보다 많은 에너지가 사라집니다.

k-gov-skills는 이 반복 업무를 AI 에이전트가 따라야 할 스킬 단위로 고정하려는 시도입니다.

중요한 점은 “AI가 문서를 완성해준다”가 아닙니다. 공공문서에서 정말 중요한 것은 그럴듯한 문장보다 아래 기준입니다.

• 문서 유형에 맞는 구조
• 의사결정자가 볼 판단사항
• 법령·지침·공식자료 같은 근거
• 실제 산출물 파일이 열리는지 여부
• 개인정보와 내부자료가 빠진 공개 가능성
• 사람이 바로 검토할 수 있는 초안

그래서 이 저장소는 단순 자동화 모음이 아니라, 공공기관 실무에서 AI가 지켜야 할 작성 규칙과 검증 절차를 모은 작업 표준에 가깝습니다.

공개 저장소라서 더 조심해야 하는 것들

공공문서 자동화는 공개 저장소로 만들 때 특히 조심해야 합니다.

작은 예시 하나에도 기관명, 개인명, 내부 경로, 문서번호, 비공개 양식이 섞이기 쉽습니다. 그래서 이 저장소에서는 공개 배포 기준을 먼저 잡았습니다.

커밋하지 않는 자료는 분명히 정해두었습니다.

• 실제 기관 내부문서 원본
• 개인명, 이메일, 전화번호, 주소, 계좌, 사번 등 개인정보
• 비공개 조직명, 내부 부서명, 문서번호, 결재선
• API 키, 토큰, 쿠키, 비밀번호, 세션 파일
• 로그인 후 받은 원문, 유료 자료, 접근 제한 자료
• 생성 결과물, 임시 파일, 압축 해제 폴더

반대로 공개 가능한 자료도 따로 구분했습니다.

• 공개 배포용으로 정리한 HWPX 템플릿
• 가상 기관·가상 주제 기반 예시 JSON
• 공공문서 작성 규칙과 HWPX 구조 참고자료
• 공개 웹페이지, 공식 문서, 오픈소스 프로젝트 링크
• 실행 검증용 최소 스크립트

이 기준은 개발 속도를 조금 늦춥니다. 그래도 공개 저장소라면 이쪽이 맞다고 봅니다.

특히 HWPX 템플릿은 본문만 보면 안 됩니다. Preview/PrvText.txt, Contents/section*.xml, BinData/까지 확인해야 합니다. 미리보기 텍스트나 이미지 안에 내부자료가 남을 수 있기 때문입니다.

현재 들어간 5개 스킬

현재 저장소에는 5개 스킬을 먼저 넣었습니다.

skills/
  official-report-skillset/
  deep-research-pro/
  hwpx-mouseco/
  gov-meeting-minutes/
  transport-receipt-collector/

이 스킬들은 공공기관 실무 흐름의 서로 다른 구간을 맡습니다.

정책·제도 근거조사
-> 보고서 구조화
-> HWPX 양식 산출
-> 회의록과 후속조치 정리
-> 출장·교통비 증빙 정리

official-report-skillset: 보고서 작성기법을 같이 쓰는 스킬

official-report-skillset은 공공기관 보고서 초안이 필요할 때 쓰는 스킬입니다.

단순히 “보고서 써줘”가 아니라, 검토보고·계획보고·결과보고·간부보고처럼 문서 유형을 나누고, 독자와 의사결정 포인트를 먼저 잡게 합니다.

특히 제가 중요하게 본 부분은 보고서 작성기법입니다. MECE, SWOT, 쟁점트리, 5W1H, 대안비교 같은 사고 틀을 AI가 같이 활용하도록 잡았습니다.

공공기관 보고서는 문장이 예쁜 것보다 검토자가 판단하기 쉬운 구조가 먼저입니다. 그래서 이 스킬은 사실, 해석, 판단, 리스크, 후속조치를 분리하고, 정보가 부족한 부분은 확인 필요로 남기게 합니다.

deep-research-pro: 검색 요약이 아니라 근거 메모

deep-research-pro는 공공기관 보고서에 넣을 법령, 지침, 공식자료, 통계, 유사 사례를 출처와 함께 조사할 때 쓰는 스킬입니다.

공공문서 리서치는 검색 결과를 많이 모으는 것보다 출처를 제대로 고르는 일이 더 중요합니다. 블로그나 뉴스만 보고 보고서 근거처럼 쓰면 나중에 검토 단계에서 바로 흔들립니다.

그래서 이 스킬은 공식 출처를 우선합니다.

1. 법령·시행령·고시·행정규칙·지침
2. 정부·부처·공공기관 공식자료
3. 통계청·공공데이터·정부 통계
4. 국회·감사원·예산정책처·입법조사처·연구기관 보고서
5. 유사기관 사례
6. 신뢰 가능한 언론·전문 매체

검색 스니펫만 보고 결론을 내리지 않고, 사실과 해석과 한계를 분리해 보고서에 붙일 수 있는 근거 메모로 만드는 것이 목표입니다.

hwpx-mouseco: HWPX는 생성보다 보존이 먼저

hwpx-mouseco는 공공기관 한글 보고서 양식을 .hwpx 상태로 분석하고, 보고서 JSON을 넣어 원페이퍼·다중페이퍼·장문 보고서를 생성·검증할 때 쓰는 스킬입니다.

이 기능의 목표는 새 문서를 예쁘게 만드는 것이 아닙니다. 기존 HWPX 양식의 구조와 스타일을 보존한 채 내용을 안전하게 채우는 것입니다.

HWPX는 .hwp 바이너리를 직접 고치는 것이 아니라 ZIP/XML 구조를 다룹니다. 단순 텍스트 치환만 하면 문서 구조가 깨질 수 있습니다.

그래서 content.hpf, section XML, 스타일 참조, 미리보기 텍스트까지 확인합니다.

제가 이 스킬에서 가장 중요하게 보는 기준은 이것입니다.

HWPX 자동화는 “본문을 넣었다”가 아니라 “문서가 다시 열리고, 구조와 미리보기까지 맞다”에서 끝납니다.

gov-meeting-minutes: 요약이 아니라 기록물

gov-meeting-minutes는 회의 메모, ClovaNote 전사, 참석자별 발언 기록을 공문서형 회의록 PDF로 정리할 때 쓰는 스킬입니다.

회의록은 요약문과 다릅니다. 말한 사람, 실제 발언 흐름, 결정된 내용과 아직 논의 중인 내용을 구분하지 않으면 기록물로 쓰기 어렵습니다.

이 스킬은 1쪽 회의록 요약본과 2쪽 이후 상세 발언록을 나눠 정리합니다. 결정사항, 논의사항, 향후 조치를 분리하고, 실제로 확정되지 않은 내용을 결정사항처럼 쓰지 않도록 잡습니다.

디자인도 일부러 담백하게 잡았습니다. 둥근 카드형 보고서가 아니라 표와 선 중심의 공문서형 PDF입니다. 회의록은 보기 좋은 홍보물이 아니라, 나중에 다시 확인할 수 있는 기록물이기 때문입니다.

transport-receipt-collector: 작지만 계속 시간을 먹는 증빙 정리

transport-receipt-collector는 출장·여비·교통비 정산에 필요한 영수증을 PDF와 PNG 파일로 정리할 때 쓰는 스킬입니다.

처음에는 하이패스 영수증 수집을 1차 대상으로 잡았습니다. 코레일·SRT 영수증도 같은 구조로 확장할 수 있도록 provider 구조를 남겨두고 있습니다.

이 스킬은 거창하지 않습니다. 하지만 영수증 PDF와 PNG를 같은 거래 기준으로 맞추고, 파일명에 날짜·provider·구간·금액을 넣고, 실패 항목의 사유를 남기는 것만으로도 정산 업무의 반복 부담을 줄일 수 있습니다.

다만 추가 본인확인, CAPTCHA, 인증서 조작, 2차 인증 자동 통과는 공개 스킬 범위 밖입니다. 계정 비밀번호, 인증번호, 카드번호 원문은 저장소나 로그에 남기지 않습니다.

검증은 보조 수단이고, 최종 확인은 사람의 책임

현재 저장소의 기본 검증 명령은 다음입니다.

python -X utf8 scripts\validate_skills.py

검증 범위는 다음입니다.

• SKILL.md 존재 여부
• frontmatter 필수값
• name과 폴더명 일치
• docs/features/<skill>.md 존재 여부
• JSON 파싱
• Python compile
• HWPX ZIP/XML 구조 점검
• 민감 문자열 기본 검색

다만 검증은 보조 수단입니다.

공개 저장소에 올려도 되는지, 민감정보가 섞이지 않았는지, 결과물이 실제 업무에서 검토 가능한 수준인지 최종 확인하는 책임은 사람에게 있습니다.

AI는 사람의 책임을 대체하지 않습니다. 반복 절차를 줄여주고, 빠뜨리기 쉬운 검증 항목을 체크하게 해줄 뿐입니다.

앞으로의 방향

k-gov-skills는 공공문서를 많이 찍어내기 위한 저장소가 아닙니다.

제가 실제로 쓰는 스킬을 공개 가능한 형태로 다듬고, 공공기관 실무의 작성 규칙과 검증 절차를 AI가 잊지 않게 만드는 작업 표준에 가깝습니다.

시작은 공공문서입니다. 보고서, 회의록, HWPX 양식, 근거조사처럼 시간이 많이 드는 문서 작업을 더 안정적으로 줄이는 것이 1차 목표입니다.

하지만 방향은 문서에만 머물지 않을 생각입니다. 영수증 정리, 자료 조회, 양식 채우기, 검증, 파일 정리처럼 작지만 계속 시간을 잡아먹는 사무직 반복 업무까지 하나씩 다듬어 보고 싶습니다.

이제 겨우 시작한 지 13일 정도 됐습니다.

1년 뒤에는 이 저장소가 지금보다 훨씬 단단해져 있었으면 좋겠습니다. 그리고 실제로 많은 공직자분들, 공공기관 실무자분들, 사무직 업무를 하시는 분들에게 “이건 진짜 써볼 만하다”는 자료가 되었으면 좋겠습니다.

네, 그런 마음으로 시작했습니다.