

Kiro Subagent 를 활용한 구조화된 AI 개발 워크플로우 구축
Kiro Subagent와 멀티 에이전트 구성을 활용해 개발 워크플로우를 구조화하는 방법을 소개했습니다. 코드 리뷰, QA, 문서화를 분리해 품질과 보안을 체계적으로 높이는 흐름을 설명했습니다.


Kiro Subagent와 멀티 에이전트 구성을 활용해 개발 워크플로우를 구조화하는 방법을 소개했습니다. 코드 리뷰, QA, 문서화를 분리해 품질과 보안을 체계적으로 높이는 흐름을 설명했습니다.
Claude가 아키텍처 규칙을 자주 어겨 코드 리뷰만으로는 한계가 있었습니다. ArchUnit 테스트로 규칙을 강제해 AI가 스스로 수정하도록 바꿨습니다.

과장 없이도 클릭률을 높이는 마케팅 문구 원칙 6가지를 정리했습니다. 하나의 핵심, 확실한 보상, 구체적 표현이 중요합니다.
29CM QE팀이 첫 자체 컨퍼런스 29QA Con을 열고 13개 세션으로 레슨런을 공유했습니다. QA 자동화, AI 활용, 팀 회고까지 다양한 경험을 나누며 행사 운영 노하우도 쌓았습니다.

이커머스 QA에서 테스트 데이터 생성 시간을 줄이기 위해 기존 E2E 대시보드에 상태 생성 버튼을 추가했습니다.\n주문 API를 조합해 원하는 주문 상태를 빠르게 만들고, QA는 테스트 설계와 리스크 판단에 더 집중하게 되었습니다.

대출 심사 로직의 복잡도를 줄이기 위해 Pipeline, Job, Store 구조를 적용한 사례를 소개했습니다. 정책 변경과 테스트를 더 쉽게 만들기 위한 설계 고민을 정리했습니다.


iOS 공통 UI 컴포넌트를 ZComponent 모듈로 분리한 과정을 공유했습니다. 데모앱과 스냅샷 테스트로 가시성과 QA 범위를 개선했습니다.
세금 환급 서비스의 복잡한 UI 테스트를 AI와 함께 자동화한 실험 사례입니다. 사람이 방향과 품질을 잡고 AI가 코드와 문서를 맡아 운영 안정성을 높였습니다.


올리브영 QA팀이 2025 QA Korea Conference에 참여한 회고를 공유했습니다. 부스 운영과 발표, 커피챗을 통해 팀워크와 품질 문화를 전했습니다.

테스트를 불확실성을 줄이는 피드백 순환 고리로 설명하고, 비즈니스 리스크 감소와 연결해 정리했습니다. 또한 Go에서 Table Driven Test, testify, suite, go-cmp를 활용하는 방법을 소개했습니다.


생성형 AI로 테스트 케이스 작성과 요구사항 분석을 자동화해 QA 반복 업무를 줄이는 방법을 소개했습니다. 또한 프롬프트 설계와 Custom GPTs 활용으로 일관된 테스트 생성 체계를 만드는 방안을 제시했습니다.

테스트 코드 자동화를 위해 IntelliJ 플러그인과 Amazon Q를 결합한 개발 과정을 다뤘습니다. 컴파일 보장 템플릿과 역할 분담으로 커버리지와 작업 효율을 높였습니다.