Claude Code의 '언어 혼동' 사건
지난주, 윈도우 디바이스의 메일 자동화 봇이 이상한 신호를 보냈다. 중국 바이어에게서 온 이메일을 '영어'로 태그했고, 한국 고객의 한글 메시지를 '기타'로 분류했다.
처음엔 Claude Code의 언어 감지 모델이 약한 줄 알았다. 하지만 데이터를 들여다보니 진짜 문제는 다른 곳에 있었다.
범인은 '인코딩'이었다
비개발자인 팀이 메일 원본 텍스트를 수동으로 확인해보니, 일부 메일이 UTF-8이 아닌 다른 인코딩 형식으로 저장되어 있었다. 봇이 깨진 텍스트를 읽으려니 당연히 언어를 알 수 없었던 것이다.
원본 메일: 你好 (중국어)
봇이 받은 것: ä½ å¥½ (깨진 텍스트)
결과: '언어 불명'으로 분류
수정, 그리고 새로운 발견
Claude Code 프롬프트에 한 줄을 추가했다. 메일 데이터가 들어올 때 자동으로 인코딩을 정규화하는 로직이었다.
놀라운 점은, 이 수정 후 정확도가 98%까지 올라간 것뿐만 아니라, 예전에 '오분류'된 메일 중에 정말 문제 있던 주문 요청들이 대량 발견되었다는 것이다.
봇의 실수가 오히려 숨겨진 데이터 문제를 드러낸 셈이었다.
결론: 자동화는 학습 과정이다
비개발자가 운영하는 작은 팀의 자동화도, 처음부터 완벽할 필요는 없다. 오류를 추적하고, 패턴을 찾고, 한 줄의 수정으로 전체 프로세스가 달라질 수 있다.
Claude Code와 함께라면, 기술 배경 없이도 충분히 가능하다.