
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.

AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.


Cursor의 Chat 모드와 MCP 개념, XcodeBuildMCP 연동 예시를 정리했습니다. 또한 /Generate Cursor Rules로 대화 기반 rules를 만드는 방법도 소개했습니다.


Function Calling의 개념과 작동 원리를 설명하고, Qwen·Llama·Gemma로 구현 차이를 비교했습니다. LLM과 애플리케이션의 역할 분리 및 모델별 파싱 방식도 함께 정리했습니다.

당근 운영실이 AI를 활용해 기존 업무 방식을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 멀티 에이전트, CS 분석, 리뷰 라벨링 도구로 실행 속도와 업무 효율을 크게 높였습니다.

피그마 플러그인으로 실제 데이터를 디자인 시안에 적용하는 구조와 구현 과정을 정리했습니다. 샌드박스, CORS, 라우팅 제약을 우회한 방법과 로그 수집 개선 사례도 소개했습니다.

Jenkins 공통 파이프라인과 Confluence API로 배포 프로세스를 자동화한 사례를 다뤘습니다. 제공된 내용이 적어 구체적인 구현과 효과는 확인하기 어렵습니다.
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Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.


Quality Engineering과 Shift-Left Testing으로 개발 초기부터 품질을 내재화하는 방법을 정리했습니다. 자동화 테스트와 협업, Quality Gate로 빠른 배포와 결함 조기 발견을 강조했습니다.

당근에서 비개발자 구성원들이 AI 툴을 직접 만들며 업무 문제를 해결한 사례를 소개했습니다. 작은 실험을 빠르게 실행하고 공유하며 AI 실험 문화를 확산한 내용입니다.


Jira Advanced Roadmaps로 복잡한 프로젝트 구조와 팀 간 종속성을 시각화하는 활용법을 소개했습니다. PM과 실무자가 일정, 우선순위, 작업량을 더 현실적으로 관리하는 방법을 정리했습니다.


n8n을 실제 프로젝트에 적용한 뒤 느낀 4가지 장점을 정리했습니다. 반복 업무 자동화와 시스템 통합 생산성 향상에 특히 유용했습니다.


n8n을 실제 프로젝트에 적용해 반복 작업을 자동화한 경험을 공유했습니다. 직관적 디버깅과 재사용성, 손쉬운 시스템 통합이 큰 장점이었습니다.

글로벌 협업에서 프로덕트 팀 중심의 4가지 협업 패턴을 정리하고 각 패턴의 장단점을 설명했습니다. 데마에칸 사례를 통해 상황에 맞게 구조를 섞어 쓰는 중요성을 공유했습니다.


파트너센터 개선 과제에서 데이터 정합성과 회귀 테스트 중심의 검증 과정을 소개했습니다.\nPostman과 브라우저스택을 활용해 화면 값 차이와 기기별 이슈를 확인한 사례를 정리했습니다.