
사용자의 피드백을 잘 관리하고 활용하기 위한 서비스, ABC User Feedback
사용자 피드백을 한곳에 모아 분류하고 작업 티켓과 연결하는 오픈소스 서비스 ABC User Feedback을 소개했습니다. 엑셀·위키 중심 관리의 한계를 줄이고 피드백 반영의 선순환을 체계화하는 데 초점을 두었습니다.
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사용자 피드백을 한곳에 모아 분류하고 작업 티켓과 연결하는 오픈소스 서비스 ABC User Feedback을 소개했습니다. 엑셀·위키 중심 관리의 한계를 줄이고 피드백 반영의 선순환을 체계화하는 데 초점을 두었습니다.


다양한 판매 채널의 주문을 한곳에서 통합 관리하는 SIS 시스템을 소개했습니다. 상품 매핑과 WMS 연동으로 주문, 재고, 배송 상태를 연결했습니다.
다나와 웹 트래픽 로그 분석용 내부 서비스를 도입한 과정을 정리했습니다. 유비쿼터스 언어 정리부터 Opensearch 선택, 필터링과 검증까지의 흐름을 설명했습니다.


Release PR에서 커밋의 Jira 이슈를 찾아 fix versions를 자동 추가하는 GitHub Action을 소개했습니다. 수동 버전 관리 부담을 줄이고, 실패 이슈는 출력값과 댓글로 확인할 수 있습니다.

오픈소스를 하나의 배포 방식으로 보고 설계 단계부터 공개 가능성을 고려해야 한다고 설명했습니다. 일관성, 확장성, 유지 보수성을 중심으로 유형별 구조와 네이밍 원칙도 정리했습니다.

mini 가입 연령을 7세 이상으로 낮추며 부모-자녀 관계와 법정대리인 동의 절차를 새로 설계했습니다. 외부 교육 데이터를 사전 이관하고 협업 기반 QA로 복잡한 예외를 대응했습니다.


카탈로그 리뷰 API의 DB 부하 문제를 로컬 캐시 한계를 중심으로 분석했습니다. 글로벌 캐시 도입과 최신화 흐름 검증으로 API 개선 과정을 정리했습니다.


Lighthouse와 실제 필드 데이터의 차이를 짚고, CrUX API로 구글의 실측 성능 데이터를 대시보드에 반영하는 방법을 소개했습니다. 성능 평가는 실험실 지표만 보지 말고 실제 사용자 데이터도 함께 확인해야 합니다.
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Doxygen API 문서의 기본 검색 기능 한계를 보완하는 외부 검색 설정 방법을 정리했습니다. 아파치 HTTP 서버와 NGINX를 활용한 구성 예시를 소개했습니다.

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GraphQL를 적용한 API 서비스에서 보안 이슈를 점검한 글입니다. GraphQL 안전성 관점에서 확인할 사항을 공유했습니다.

OpenAI 서울 라운드테이블에서 API 플랫폼 전략과 LLM 제품화 과제를 공유했습니다.\nGPU, 환각, 비용, 데이터, 경쟁력 관점의 실무적 논의를 정리했습니다.

자율 AI 에이전트와 Auto-GPT의 개념, 작동 방식, 주요 사례를 정리했습니다. 또한 성능·비용·사용성 한계와 함께 ChatGPT 다음 트렌드 가능성을 살펴봤습니다.

Clean Architecture를 적용한 API 서비스 개발 경험을 공유했습니다. 적용 과정에서 느낀 점을 중심으로 정리했습니다.