
토스인컴 세금 환급 서비스 : 빠른 속도에서 품질을 지키기 위한 E2E 자동화 여정
토스인컴은 세금 환급 서비스의 복잡한 시나리오를 함수형 POM과 유틸로 재구성해 E2E 자동화를 안정화했습니다.클릭 실패와 페이지 전환 문제를 줄이고, 변경 대응 속도와 검증 효율을 함께 높였습니다.
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토스인컴은 세금 환급 서비스의 복잡한 시나리오를 함수형 POM과 유틸로 재구성해 E2E 자동화를 안정화했습니다.클릭 실패와 페이지 전환 문제를 줄이고, 변경 대응 속도와 검증 효율을 함께 높였습니다.
숙박 상품 등록 흐름을 Slack, Google Sheets, OCR, API, Playwright로 자동화했습니다. 온보딩 시간을 10분 내외로 줄이고 반복 오류도 줄였습니다.

배포 속도가 빠른 환경에서 E2E 자동화를 전면 리팩토링해 품질 시스템을 재구성했습니다. 공통 인증, Locator 중앙화, AI 분석 대시보드로 하루 수십 회 배포에도 대응했습니다.

라포랩스 QA 팀이 품질을 검증이 아닌 설계의 관점에서 운영하는 방식을 소개했습니다. 기획 초기 참여, AI 기반 테스트 자동화, 비용 최적화 실험을 통해 품질 시스템을 고도화하고 있습니다.


Playwright로 컴포넌트 테스트와 E2E 테스트를 병행해 고객센터 채팅의 핵심 사용자 여정을 검증했습니다. 80% 커버리지를 달성하며 크로스 브라우징과 모바일 환경 안정성을 확보했습니다.


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


에이닷 웹서비스팀이 QA 자동화를 위해 E2E 테스트를 도입하고 Playwright와 Cursor로 효율을 높인 과정을 공유했습니다. 크로스 브라우저 지원, 셀렉터 전략, 코드 자동 생성과 디버깅 활용법도 함께 정리했습니다.


모두싸인 QA가 Playwright와 POM, BDD를 활용해 E2E 테스트 자동화를 운영하는 방식을 소개했습니다. 핵심 시나리오 중심으로 범위를 정하고 CI/CD와 연계해 품질과 속도의 균형을 맞췄습니다.
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오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.

배너 링크 검증 자동화를 UI가 아닌 API 상태 코드 기반으로 전환했습니다. 병렬 처리와 Slack 알림으로 100여 개 배너를 약 10초에 점검했습니다.


Computer Use Agent의 개념과 활용 배경을 소개하고, AgentQ 논문과 구현을 직접 실행해보는 과정을 정리했습니다. MCTS와 DPO를 결합한 정책 학습 구조와 실습 절차도 함께 설명했습니다.


Playwright MCP를 활용해 자연어로 E2E 테스트를 실행하고 코드까지 생성하는 방법을 소개했습니다. QA의 수작업 부담을 줄이고 테스트 유지 보수성을 높이는 흐름을 실습 예제로 설명했습니다.


Playwright MCP로 자연어 기반 E2E 테스트 자동화 방법을 소개했습니다. 브라우저 상호작용 실행과 테스트 코드 생성까지 함께 실습했습니다.


Cursor와 Playwright를 결합해 QA 테스트를 프롬프트로 자동 생성하는 사례를 소개했습니다.\n테스트 케이스 추출, 코드 수정, 리포트 생성까지 LLM으로 자동화하는 흐름을 다뤘습니다.