

Scrum AI
스크럼에서 반복되던 유저스토리 작성과 점수 참고 과정을 줄이기 위해 AI 기능을 도입한 과정을 공유했습니다. 생성과 검색을 분리하고, 실제 사용 중 드러난 문제를 바탕으로 구조를 계속 조정했습니다.


스크럼에서 반복되던 유저스토리 작성과 점수 참고 과정을 줄이기 위해 AI 기능을 도입한 과정을 공유했습니다. 생성과 검색을 분리하고, 실제 사용 중 드러난 문제를 바탕으로 구조를 계속 조정했습니다.

코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.


번역 리소스를 별도 저장소로 분리하고 검증·배포 자동화를 붙인 경험을 정리했습니다. Windows와 macOS 차이까지 고려해 번역 누락과 배포 오류를 줄였습니다.


AI 에이전트가 스스로 수정하려면 먼저 테스트 결과를 믿을 수 있어야 했습니다. 그래서 테스트 격리와 실행 경로 통일로 오염과 환경 차이를 줄였습니다.

여러 AWS 콘솔과 CLI를 오가던 인프라 확인 문제를 읽기 전용 포털로 풀었습니다. 단일 프롬프트 대신 역할형 AI 에이전트로 업무를 나누는 접근을 다뤘습니다.


디자이너가 AI와 프로덕션 레포에서 직접 PR을 만들고 엔지니어 리뷰로 배포하는 워크플로우를 공유했습니다. 디자인 시스템·자동 검증·보안·리뷰 정책을 갖춰 핸드오프 지연과 구현 손실을 줄였습니다.

if(kakao)2026 둘째 날의 안정성·인프라, 거버넌스, AI 관련 기술 세션을 소개했습니다. 키노트를 제외한 30개 세션 중 FinOps 여정 사례를 일부 제시했습니다.

if(kakao)2026 첫째 날의 기술 세션 주제와 구성을 소개했습니다. AI 방향성 세션에서 Kanana SLM 개발 노하우를 공유합니다.
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카카오뱅크가 대규모 알림 발송기의 성능 병목과 복잡한 구조를 해결하기 위해 Service/Core Layer 분리 아키텍처를 도입했습니다. 개발자는 단순한 인터페이스만 구현하고, Lock-Free와 Work-Stealing 같은 최적화는 Core Layer에 숨겼습니다.


GS리테일이 전사 AI Gateway 위에 운영·거버넌스 계층을 더해 실사용을 견디는 플랫폼으로 확장했습니다. 사용자 온보딩, 예산 라우팅, 가드레일, 감사, 외부 도구 연동까지 Gateway 안에서 통제했습니다.


GS리테일이 전사 AI 활용을 위해 인증과 라우팅을 중앙화한 AI Gateway 구축 사례를 소개했습니다. 계정 자동화와 크로스 계정 라우팅으로 비용과 쿼터까지 통제했습니다.

브라우저에서 SVG 필터로 이미지 보정 효과를 구현한 사례를 다룬 글입니다. 미리캔버스의 활용 영역에서 이미지 보정 필터 적용 맥락을 소개했습니다.


Rerank와 Weight 튜닝을 OpenSearch 검색 품질에 적용해 본 결과를 정리했습니다. 데이터 특성과 기존 성능에 따라 개선과 악화가 갈리므로, 측정 기반의 지속 평가가 중요했습니다.

기술 문서 작성 경험을 제품으로 전환해 내부 문서 플랫폼 todoc를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서를 쉽게 쓰고 AI로 활용하며, 작업 과정에서 지식이 자연스럽게 축적되도록 설계했습니다.