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QA 자동화 결과를 데이터로 관리하다: Grafana Dashboard와 Weekly 분석의 힘
무신사
기타

QA 자동화 결과를 데이터로 관리하다: Grafana Dashboard와 Weekly 분석의 힘

QA 자동화 결과를 DB와 Grafana로 관리하며 Fail 원인을 주간 단위로 분석하고 개선했습니다. 협업과 일정 관리를 더해 3Q 목표였던 Fail률 0.7% 미만을 달성했습니다.

#Grafana#Jenkins
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클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기
AWS
AI

클로봇의 Amazon Bedrock 과 LangGraph 를 활용한 건설현장 해충 방역 전문 AI 챗봇 개발기

건설현장 방역을 위한 해충 판별 AI 챗봇을 Amazon Bedrock과 LangGraph로 구현했습니다. 이미지 분석, RAG 검색, 보고서 자동화까지 연결해 설명 가능한 방역 판단을 만들었습니다.

#Amazon Bedrock#LangGraph
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끊김 없는 사용 경험을 위하여 : 카카오톡 선물함 속 교환권을 배달의민족 주문으로 연결한 여정
우아한 형제들
프론트엔드

끊김 없는 사용 경험을 위하여 : 카카오톡 선물함 속 교환권을 배달의민족 주문으로 연결한 여정

카카오톡 선물 교환권을 배민 주문에 연결하는 과정과 바코드 인식 문제를 다뤘습니다. 노란 테두리 이미지로 인한 이진화 실패를 분석하고 직접 이진화로 개선했습니다.

#바코드#JavaScript
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VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
AWS
AI

VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.

#LLM#MCP
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Notion RAG 검색 시스템 구축: Go로 구현하는 개인 지식 베이스 구축기
클라우드메이트
AI

Notion RAG 검색 시스템 구축: Go로 구현하는 개인 지식 베이스 구축기

Go와 Gemini로 Notion 문서를 수집·임베딩해 로컬 RAG 검색 CLI를 구축했습니다. 채널 기반 병렬 처리와 유사도 필터링으로 검색 정확도와 안정성을 보완했습니다.

#Go#Notion
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권한마다 보안 솔루션이 다르다면? 하이브리드 환경에서 우아하게 파일 보호하기
올리브영
아키텍처

권한마다 보안 솔루션이 다르다면? 하이브리드 환경에서 우아하게 파일 보호하기

권한에 따라 다른 파일 보안 솔루션을 적용하기 위해 전략 패턴과 AOP를 조합한 설계를 소개했습니다. 로컬 개발 제약은 Mock 전략과 프로파일 분리로 해결했습니다.

#AOP#전략 패턴
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한 기기에 개발·운영 앱을 동시에 설치하는 방법: 올리브영 DEV/PROD 환경 분리
올리브영
프론트엔드

한 기기에 개발·운영 앱을 동시에 설치하는 방법: 올리브영 DEV/PROD 환경 분리

개발 앱과 운영 앱을 한 기기에 동시에 설치하도록 환경을 완전히 분리했습니다. Android는 Product Flavor, iOS는 xcconfig와 CI/CD로 배포 리스크를 줄였습니다.

#Android#iOS
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운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기
올리브영
데브옵스

운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기

외부 온콜 솔루션의 비용과 안정성 한계를 해결하기 위해 서버리스 기반 온콜 시스템을 구축했습니다. 이메일 트리거, 큐 기반 제어, SMS 이중화로 안정성과 비용 효율을 함께 높였습니다.

#AWS#server
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#개발서적#프로그래밍
LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #1
토스
AI

LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #1

LLM으로 서비스 취약점 분석을 자동화한 과정과, 대용량 코드·정확도·비용·지속 가능성 문제를 해결한 방법을 공유했습니다. MCP, SAST, Multi-Agent, Open Model을 조합해 실용적인 분석 체계를 만든 사례였습니다.

#LLM#MCP
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[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
여기어때
기타

[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자

AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.

#AWS#LLM
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AST로 Outdated 없는 퍼널 문서 만들기
토스
프론트엔드

AST로 Outdated 없는 퍼널 문서 만들기

AST로 퍼널 라우팅을 정적 분석해 문서를 자동 생성하고, 코드 변경 시에도 최신 상태를 유지하는 방법을 소개했습니다. 조건 분기와 훅 내부 이동까지 추출해 Mermaid 다이어그램으로 시각화했습니다.

#AST#TypeScript
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개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
한글과컴퓨터
AI

개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지

AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.

#MCP#LLM
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디자인 시스템, 이제 감이 아니라 데이터로 말하기 (3,272시간의 가치)
NOL
기타

디자인 시스템, 이제 감이 아니라 데이터로 말하기 (3,272시간의 가치)

디자인 시스템 성과를 감이 아니라 설문과 인터뷰 데이터로 측정한 사례를 정리했습니다. 연간 3,272시간 절감 효과와 직군별 차이를 바탕으로 개선 과제를 도출했습니다.

#디자인 시스템#ROI
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세금 환급 자동화 : AI-driven UI 테스트 자동화 일지
토스
AI

세금 환급 자동화 : AI-driven UI 테스트 자동화 일지

세금 환급 서비스의 복잡한 UI 테스트를 AI와 함께 자동화한 실험 사례입니다. 사람이 방향과 품질을 잡고 AI가 코드와 문서를 맡아 운영 안정성을 높였습니다.

#UI/UX#test
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