올리브영 타입스크립트로 알아보는 제네릭과 매개변수 다형성
제네릭으로 타입을 추상화해 서로 다른 도메인의 로직을 하나로 묶는 방법을 설명했습니다. 또한 변성과 유틸리티 타입을 통해 타입 안전성과 실용성의 균형을 살펴보았습니다.
#TypeScript#generics
134005분
필터 1
“우리가 직접 만들겠습니다” — 무신사의 POS 내재화 여정
“우리가 직접 만들겠습니다” — 무신사의 POS 내재화 여정
무신사는 외부 POS 의존으로 생기던 개발 지연과 비용 문제를 해결하기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron 기반으로 하드웨어 연동, 배포, 모니터링을 정비해 운영 통제력과 개발 속도를 높였습니다.
#Electron#node.js
58005분
Karrot’s GenAI Platform
Karrot’s GenAI Platform
Karrot이 GenAI 도입 확산을 위해 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat을 구축한 과정을 소개했습니다. 계정·비용 관리부터 실험, 에이전트 실행, 장애 대응까지 통합한 플랫폼 구조를 설명했습니다.
#LLM#MCP
94005분
Coroutine Async 로 지도보기 API 성능 개선하기
Coroutine Async 로 지도보기 API 성능 개선하기
지도보기 API의 병목이던 표준 상품 API 호출을 동적 window 분할과 Coroutine Async로 병렬화했습니다. 그 결과 응답 시간을 8~10초에서 약 2초로 줄이고 TPS도 크게 개선했습니다.
#Kotlin#Coroutine
136005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
60005분
아직도 버그를 직접 해결하시나요?
버그 triage부터 티켓 생성, 코드 분석, PR 작성까지를 자동화한 워크플로우를 소개했습니다. Notion과 LLM, Cursor를 연결해 반복 업무를 줄이고 개발 집중 시간을 확보했습니다.
#LLM#Linear
5005분
기획부터 개발까지 전부 직접 했습니다 – 우테코 7기 크루 서비스 론칭!
기획부터 개발까지 전부 직접 했습니다 – 우테코 7기 크루 서비스 론칭!
우테코 7기 크루들이 기획부터 운영까지 직접 겪은 서비스 론칭과 개선 과정을 소개했습니다. 실제 사용자 피드백을 바탕으로 기능과 구조를 계속 다듬은 협업 경험을 담았습니다.
#websocket#LLM
27005분
FE News 25년 12월 소식을 전해드립니다!
FE News 25년 12월 소식을 전해드립니다!
FE News 25년 12월 소식에서 프런트엔드와 웹 플랫폼, LLM 관련 주요 흐름을 정리했습니다. WebAssembly, React, Vercel, 브라우저 표준, LLM Council 사례를 함께 소개했습니다.
#WebAssembly#LLM
175005분
배달대행사 API 연동과 장애 대응 - 오늘드림 서비스 개발기
오늘드림 서비스에서 배달대행사 API 연동 방식과 장애 대응 사례를 소개했습니다. 또한 콜백 API 통합과 트랜잭션 전파옵션으로 인한 서버 과부하 경험을 공유했습니다.
#API#트랜잭션
165005분
LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처
LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처
LLM 가드레일이 단순 필터를 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화한 흐름을 정리했습니다. 기업 적용 시 다층 방어, 정책 엔진, 도구 호출 보안이 핵심이라고 설명했습니다.
#LLM#RAG
45005분
누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템
누구나 만드는 시대, 마케터가 한 달 만에 만든 영상 자동화 시스템
마케터가 AI와 개발 도구를 활용해 한 달 만에 영상 자동화 시스템을 만들었습니다. 핵심은 프롬프트를 구조화해 누구나 안정적으로 소재를 생성할 수 있게 만든 점입니다.
#Streamlit#Cursor
54005분
[Hands On] 질문 유형별 최적 LLM 모델 선택 AI Assistant 구축 실습
[Hands On] 질문 유형별 최적 LLM 모델 선택 AI Assistant 구축 실습
질문 유형에 따라 적합한 LLM을 자동 선택하는 Multi-LLM Assistant 실습을 소개했습니다. Flask와 Amazon Bedrock으로 라우팅 구조와 웹 UI를 구성해 비용과 정확도 개선 가능성을 보여주었습니다.
#LLM#AWS
51005분