
멀티 프레임워크 디자인 시스템, 결국 운영 가능한 구조를 선택한 이유
React와 Vue를 함께 지원하던 디자인 시스템에서 운영 비용을 줄이기 위해 지원 범위를 재정의했습니다. React는 컴포넌트 운영축으로, Vue는 파운데이션 중심으로 전환한 사례입니다.

React와 Vue를 함께 지원하던 디자인 시스템에서 운영 비용을 줄이기 위해 지원 범위를 재정의했습니다. React는 컴포넌트 운영축으로, Vue는 파운데이션 중심으로 전환한 사례입니다.

Confluence 기획서를 기반으로 Jira 티켓을 자동 생성하는 AI 워크플로우 Tasky를 소개했습니다. PRD 표준화와 태스크 세분화로 품질을 높이고 준비 시간을 줄인 사례입니다.

MSA 환경에서 화면 단위 복잡성을 줄이기 위해 BFF를 도입한 사례를 정리했습니다. 여러 도메인 API 조합과 분기 로직을 서버로 옮기고, 장애 전파와 메모리 과부하 대응도 다뤘습니다.

카카오페이가 Yarn Berry에서 pnpm으로 전환한 배경과 검증 과정을 공유했습니다. 메모리 스파이크를 해결하고 배포 효율과 도커 이미지 크기도 개선했습니다.

AWS re:Invent 2025에서 Agentic AI와 관리형 클라우드 기술의 방향을 살펴보았습니다. 프로덕션 운영과 보안 관점에서 카카오뱅크에 적용할 인사이트를 정리했습니다.
클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
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RAG의 필요성과 동작 원리를 설명하고, 교육 운영 시스템에 적용한 구현 사례를 정리했습니다. 6단계 구현 가이드와 색인·검색 설계 포인트도 함께 소개했습니다.
SourceDeploy API로 배포를 시작하고 상태를 폴링해 결과를 확인하는 방법을 다루었습니다. Cloud Functions와 메일 발송을 연결해 성공·실패 알림을 자동화했습니다.

NeurIPS 2025에서 다뤄진 AI 가드레일 연구 흐름을 정책 코드화, 멀티모달 안전성, 프롬프트 인젝션 방어 관점에서 정리했습니다. 실서비스에서 안전성과 사용성을 함께 만족시키는 방향으로 가드레일이 진화하고 있음을 설명했습니다.


바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.


바이브코딩은 프로토타입과 반복 작업에서 강력했지만, 실제 프로젝트에서는 이해와 검증 비용이 더 컸습니다. 그래서 설계는 사람이 하고 구현 일부만 AI에 맡기는 방식으로 전환했습니다.
매월 반복되던 무이자 할부 업로드를 AI OCR과 자동 파이프라인으로 전환한 사례입니다. 사람의 최종 승인과 재시도, 슬랙 알림을 더해 운영 리스크를 줄였습니다.

엔터프라이즈 LLM 서비스에서 파인 튜닝, 청킹, 복잡한 워크플로를 덜어내고 단순한 구조를 선택한 사례를 다뤘습니다. 문서 참조, 검색 후 자르기, ReAct 조합으로 응답률을 높인 운영 경험을 공유했습니다.
공정 개선 단계에서 발생하는 문제를 공정별로 나눠 살펴보는 제조 AI 가이드북을 소개했습니다. 프로세스 마이닝 등 AI 솔루션을 어떻게 적용할지 판단하는 기준을 제시했습니다.