PILLAR 01
전수 정적분석 엔진
레포 전부를 파일, 모듈, 시스템 순서로 분해해 하나의 그래프로 잇습니다.언어를 가리지 않고, API 호출과 화면, 배치까지 이어집니다.비슷한 것을 찾는 게 아니라 구조를 분해하므로, 같은 코드에서는 항상 같은 그래프가 나옵니다.정적으로 잇지 못하는 동적 패턴은 숨기지 않고 따로 표시합니다.
Technology
모델이 좋아져도, 우리 회사에 대해서는 여전히 틀리게 말합니다.모델을 바꾸지 말고, 정확한 회사 지식을 주세요.
플래티는 코드에서 비슷한 부분을 찾아 붙이는 방식(RAG)을 쓰지 않습니다.
코드 전체를 분석해 지도를 만듭니다. 코드 밖의 문서는 코드와 대조해, 맞는 것만 남깁니다.
PILLAR 02
요구공학적 역번역
그래프를 아래에서 위로 요약해 비즈니스 언어의 계층(에픽·사업규칙·용어사전)으로 바꿉니다.LLM에게 자유 작문을 시키지 않습니다. 구조가 정한 틀 안에서 번역만 시킵니다.
PILLAR 03
채점 편입 (Grounding)
기존 문서와 용어, 데이터 스키마를 코드 그래프에 대조해 참, 거짓, 미확인으로 채점합니다.검증한 것만 SSOT에 넣습니다. 문서를 믿는 시스템이 아니라 문서를 심사하는 시스템입니다.
PILLAR 04
증분 갱신
커밋을 감지해 영향받은 부분만 다시 분석합니다. 모든 조각에 원본 커밋과 신선도가 붙습니다.이 답이 어느 시점의 코드 기준인지 항상 압니다.
정직성 장치
아는 척하지 않는 시스템
엔터프라이즈가 AI에 데인 이유는‘모르면서 아는 척’이었습니다.플래티는 반대로 설계했습니다.
확정과 추론
모든 연결선에 출처가 붙습니다. 확정된 연결과 추론된 연결을 섞지 않습니다
정적분석으로 확정한 연결은 코드 구조에서 증명된 것입니다. 그 자체로 믿을 수 있습니다.정적으로 잇지 못해 LLM이 추론으로 이은 연결은 별도로 표시합니다. 그 연결을 사람이 확인하면 확정 레벨로 올라갑니다.답을 줄 때도 근거가 확정인지 추론인지 함께 보여줍니다. 완벽을 주장하는 대신, 확정과 추론을 정직하게 구분합니다.
근거 연결
답변의 모든 문장 뒤에코드 근거를 붙입니다.
Q. 회원 탈퇴 후 데이터는 어떻게 처리되나요?
계정은 삭제하지 않고 익명화합니다.[1]
출처
40// 회원 탈퇴 처리41export async function anonymizeUser(userId) {42await anonymize(userId);43return { success: true };44}증거 공백 명시
문서마다 ‘증거로 확인 못 한 것’ 목록을 답니다.공백을 숨기지 않고 적습니다.
확인하지 못한 내용1건
보존 기간의 법적 근거 문서는 확인하지 못했습니다.
관련 법령, 내부 정책 문서, 보안 가이드 등에서 근거를 찾을 수 없습니다.
단정 경계
권한이나 예외처럼 코드만으로 단정할 수 없는 곳은경계로 표시합니다. 더 깊은 근거로 안내합니다.
코드 동작은 확인했습니다.
회원 탈퇴 시 계정을 삭제하지 않고 익명화하는 동작을 코드에서 확인했습니다.
법적 적합성은 별도 검토가 필요합니다.
데이터 보존 기간의 적법성, 내부 정책, 예외 사항은 코드만으로 판단할 수 없습니다. 관련 문서와 법률 자문을 확인해 주세요.
신선도 추적
모든 근거에 소스 커밋과 최신 여부가 붙습니다.낡은 답에는 낡았다고 적습니다.
account/anonymize.ts:42기준 커밋 a81c9e2
최신account/anonymize.ts:42기준 커밋 a81c9e2변경 감지 · 다시 확인 필요예시 답변 · 실제 프로젝트 데이터가 아닙니다.
모델이 좋아지면필요 없어지지 않나요?
모델은 추론을 잘하게 될 뿐입니다.귀사의 시스템을 알게 되지는 않습니다.
아무리 뛰어난 신입도 인수인계 없이는 일을 못 합니다. 모델이 좋아질수록 병목은 컨텍스트로 옮겨갑니다.플래티는 모델과 경쟁하지 않습니다. 어떤 모델이 오든, 그 모델이 회사를 이해하게 만드는 층입니다.