
Master Jenkins와 Mac Node로 테스트 자동화 환경 통합하기
테스트 자동화 환경을 Master Jenkins와 Mac Node 구조로 통합했습니다. IP 변경, 장애 전파, 자원 분산 문제를 줄이고 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

테스트 자동화 환경을 Master Jenkins와 Mac Node 구조로 통합했습니다. IP 변경, 장애 전파, 자원 분산 문제를 줄이고 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

라포랩스 퀸잇과 팔도감 마케팅 팀의 업무와 문화, AI 활용 방식이 소개되었습니다. 빠른 실험과 데이터 기반 의사결정, 풀 퍼널 경험을 중시하는 팀 분위기를 강조했습니다.


라포랩스 MD전략팀이 MD 구좌 전략과 자동화를 통해 운영 효율과 성장을 높이는 역할을 소개했습니다. 특히 썸네일 교체 작업을 AI로 자동화해 빠르게 임팩트를 만든 사례를 전했습니다.

PD1 해커톤 2025에서 LINE 앱에 AI를 접목한 다양한 아이디어와 시연 사례를 소개했습니다. 48시간의 결과물 속에서 현업 적용 가능성과 협업의 의미를 확인했습니다.


정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템 BTS를 소개했습니다. 해상유 거래 전 과정을 디지털화해 효율을 높이고, AI로 고도화를 추진하고 있습니다.

마이리얼트립 AI Lab이 내부 바운티 ‘마리트 크몽’으로 반복 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다. 이후 유지보수와 주도권 문제를 보완해 구성원이 직접 문제를 푸는 ‘AI 챔피언’ 제도로 발전시켰습니다.
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당근이 AI 활용 경험을 정리한 책 『요즘 당근 AI 개발』을 출간했습니다. 실험적 시도부터 운영 자동화와 플랫폼 구축까지의 실무 경험을 담았습니다.
![[에이닷 4.0 QE 여정1] 에이닷 4.0 품질 비하인드](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/2/c3158e6429d9e81ba35fff3f4ca44d69c18c332adb863e8c5ebe24928abc89bb.png)

에이닷 4.0 품질 검증에서는 LLM 응답을 실제 발화 기반으로 평가하고, 기획 초기부터 QA가 함께 참여했습니다. Sanity Test, SPeCTRA 2.0, daily report로 품질 기준과 이슈 우선순위를 선제적으로 관리했습니다.

항공 해외제휴 정산 업무를 Python과 Cursor로 자동화해 1분 이내로 단축했습니다. 업무 당사자의 이해와 AI 협업이 확장성까지 확보한 핵심이었습니다.


Perplexity AI의 브라우저 Comet 주요 기능과 활용 사례를 소개했습니다. AI 검색과 자동화가 강점이지만 일부 기능은 아직 보완이 필요했습니다.


Playwright로 계약 데이터 수동 생성 과정을 자동화해 2~3분 걸리던 작업을 30초로 줄였습니다. 반복 입력을 줄여 QA가 검증에 더 집중할 수 있도록 개선했습니다.


B2B SaaS의 강점과 한계를 짚고, AI가 바꿀 가능성과 남은 제약을 정리했습니다. 플렉스팀은 플랫폼·제품·사람을 중심으로 AI 시대의 SaaS 진화를 준비했습니다.
![[에이닷 4.0 QE 여정3] LLM 품질 평가의 진화: SPeCTRA 2.0 톺아보기](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/2/18a05ae6f560f5663e7ef7428eb491c7362f850ffff2113554dc7f15d3f4db6f.png)

에이닷 4.0 개편에 맞춰 SPeCTRA 2.0이 API 중심 Web 평가 도구로 진화했습니다. 내부 로그와 Memory까지 함께 검증해 품질 평가의 신뢰성과 속도를 높였습니다.

마케팅 파트너 정산의 반복 작업을 AI와 크롬 확장프로그램으로 자동화한 사례입니다. 2주 개발로 하루 종일 걸리던 업무를 버튼 한 번으로 처리하도록 바꾸었습니다.