멀티 프레임워크 디자인 시스템, 결국 운영 가능한 구조를 선택한 이유
React와 Vue를 함께 지원하던 디자인 시스템에서 운영 비용을 줄이기 위해 지원 범위를 재정의했습니다. React는 컴포넌트 운영축으로, Vue는 파운데이션 중심으로 전환한 사례입니다.
#React#Vue.js
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필터 1
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
엔터프라이즈 LLM 서비스에서 파인 튜닝, 청킹, 복잡한 워크플로를 덜어내고 단순한 구조를 선택한 사례를 다뤘습니다. 문서 참조, 검색 후 자르기, ReAct 조합으로 응답률을 높인 운영 경험을 공유했습니다.
#LLM#RAG
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모노레포 환경에서 i18next 다국어 시스템 구축하기
모노레포 프론트엔드에서 i18next와 Lokalise를 연동해 다국어 시스템을 구축한 과정을 공유했습니다. 동적 import를 넘어 정적 import와 빌드 타임 언어 분리로 번들 크기와 로딩 시간을 줄였습니다.
#i18next#React
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FE News 26년 3월 소식을 전해드립니다!
FE 엔지니어들이 React 재단, CSS Day, Claude Code, TypeScript, Vinext 같은 프런트엔드 관련 소식을 소개했습니다.\nNext.js 대안과 성능 개선 사례를 포함한 월간 기술 큐레이션입니다.
#React#CSS
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개발자는 더 이상 코드를 짜는 사람이 아닙니다
Claude Code와 AI Agent를 활용해 낯선 코드와 복잡한 업무 흐름을 빠르게 이해하는 방법을 소개했습니다. 병렬 작업과 정형화된 분석으로 일정 단축과 품질 향상을 동시에 노렸습니다.
#Claude Code#Git Worktree
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리액트의 현재와 미래, 그리고 AI: React Summit US 2025 참관기
React Summit US 2025 현장에서 본 프론트엔드와 AI의 최신 흐름을 정리했습니다. 도구는 더 강력해졌지만, 결국 기본기와 설계 역량이 중요하다는 메시지를 전했습니다.
#React#LLM
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#개발자#노트북#컴퓨터
[디자인 시스템 어떻게 만들었어요?(3)] Tree Shaking과 구형 브라우저 대응
Next.js 환경에서 디자인 시스템 라이브러리의 번들 최적화와 구형 브라우저 대응 방법을 정리했습니다. 모듈 구조 유지, transpilePackages, 폴리필 전략을 통해 서비스 단의 호환성과 성능을 함께 개선했습니다.
#Next.js#React
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AI 코딩 에이전트에게 사고 과정을 설계하다— /start부터 Agent Teams까지
AI 코딩 에이전트의 작업 방식을 사고 흐름과 규칙 체계로 설계한 사례를 정리한 글입니다. /start·/done, 페르소나, Agent Teams로 협업과 검증을 표준화했습니다.
#LLM#Cursor
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쏘카 디자인 시스템 2.0 개발기 2편: 기술로 굴리기(웹)
쏘카 디자인 시스템 2.0 웹 개발에서 컴포넌트 구조, 패키지 전략, LLM 활용 방식을 정리했습니다. 상태 결합도에 따라 Hook과 객체를 분리하고, rollup과 Instructions 체계로 운영성을 높였습니다.
#React#Next.js
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AI와 협업을 통한 GitHub Spec Kit 을 활용한 명세 기반 개발(Spec-Driven Development, SDD) 프로세스 소개
GitHub Spec Kit을 바탕으로 SDD의 4단계 흐름을 정리했습니다. 명세를 중심에 두어 AI 코딩의 불확실성을 줄이는 방법을 소개했습니다.
#Next.js#React
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FE News 26년 2월 소식을 전해드립니다!
FE 관련 주요 소식을 모아 소개한 큐레이션 글입니다. React 최적화, 합성 컴포넌트 패턴, jQuery 4.0.0 변경점을 함께 다뤘습니다.
#React#Next.js
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해외 숙소 리스트 성능 개선기 : 반쪽짜리 SSR에서 완벽한 인피니트 스크롤까지
해외 숙소 리스트의 반쪽짜리 SSR을 Hydration 기반으로 개선하고 무한 스크롤 UX를 다듬었습니다. 캐싱과 스크롤 복구, 예외 처리로 LCP와 TBT도 함께 개선했습니다.
#SSR#React
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.
#LLM#MCP
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마이다스인의 플랫폼 혁신 여정, Part2: Kiro를 활용한 IDP 구축
Amazon EKS 전환 이후 누적된 운영 toil을 줄이기 위해 Kiro로 Spec-driven IDP를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서화된 요구사항과 체크리스트 기반 자동화로 개발자 셀프서비스와 운영 효율을 높였습니다.
#AWS#Amazon EKS
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