

AI 네이티브 디자인 플레이북
AI 코딩 에이전트와 디자인 시스템으로 목업·핸드오프 대신 PR 중심 딜리버리 흐름을 제안했습니다.\n토큰, 컨텍스트, 훅으로 품질을 강제하고 산출물 기반 케이던스를 운영했습니다.
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AI 코딩 에이전트와 디자인 시스템으로 목업·핸드오프 대신 PR 중심 딜리버리 흐름을 제안했습니다.\n토큰, 컨텍스트, 훅으로 품질을 강제하고 산출물 기반 케이던스를 운영했습니다.


LLM-as-a-Judge를 설계해 설명 생성 품질을 자동 평가하는 방법을 소개했습니다. 체크리스트와 critique 구조화로 인간 평가와의 정합성을 높이고, 디버깅과 데이터 정제에도 활용했습니다.


Claude Code로 정보 수집·요약을 분리 자동화해 리드 업무의 시간과 맥락을 확보했습니다. 공통 규칙과 자기개선 루프로 여러 AI 워크플로우의 기반을 함께 개선했습니다.

마이리얼트립이 여행 상품 등록의 수작업 병목을 AI로 자동화한 사례를 공유했습니다.\n번역, 상세 페이지 생성, 카테고리 분류를 묶어 하루 20개 수준을 5,000개 이상으로 늘렸습니다.
Gemini로 테스트 케이스 초안을 자동화하려 했지만, 단일 프롬프트는 한계가 있었습니다. 규칙 학습과 분할 도출 방식으로 커버리지와 효율을 크게 개선했습니다.

LY Corporation의 사내 워크숍 'Orchestration Development Workshop'을 소개했습니다. 실제 실무 적용 관점에서 여러 AI를 연계해 활용하는 학습과 창작의 장을 지향합니다.
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n8n으로 반복 업무를 자동화한 사례와 실전 적용 방법을 공유했습니다. 작은 업무부터 시작해 효율을 체감하고, LLM과 워크플로우를 함께 활용하는 접근을 제안했습니다.
마이리얼트립이 AI 기능 추가를 넘어 AI Native 조직으로 전환한 배경과 과정을 공유했습니다. 분업 구조를 바꾸고 AI 활용 성과를 평가와 리더 역할에 반영한 점이 핵심입니다.
무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.

사내 비개발 부서의 AI 전환을 돕기 위해 FDE 조직을 만들고, 도메인 이해부터 자동화까지의 과정을 공유했습니다. 법무, 리스크, 전략 팀 사례를 통해 AI 에이전트와 플랫폼을 실제 업무에 적용한 방법을 소개했습니다.


비즈하우스 CX팀이 고객 문의를 줄이는 구조를 만들기 위해 프로세스와 콘텐츠를 개선하는 이야기를 다뤘습니다. 또한 AI 활용과 데이터 기반 문제 해결 역량의 중요성을 소개했습니다.

비즈하우스 고객만족 CX팀이 고객 응대와 서비스 개선을 함께 수행하는 역할을 소개했습니다. PoD 인쇄 커머스 특성에 맞춘 온보딩과 업무 적응 과정도 함께 다뤘습니다.
불편한 일을 직접 해결한 사이드 프로젝트 경험으로 프로덕트 엔지니어의 본질을 풀어냈습니다. 공개와 운영을 통해 배포, 테스트, 보안, 협업의 감각을 키우는 흐름을 공유했습니다.


Claude Code의 `/loop`, Hooks, Auto memory를 연결해 점검 자동화 루프를 구성하는 방법을 설명했습니다. 설정 검증과 커밋 차단, 세션 간 맥락 유지까지 한 흐름으로 묶는 설계와 주의점을 다뤘습니다.