
KREAM Hackathon × Gemini • 2025
KREAM이 Gemini로 전사 해커톤을 열어 AI 협업 방식을 조직 안에서 실험했습니다.\n문제 정의와 결과물의 논리성을 중심으로 다양한 프로젝트와 실제 적용 가능성을 확인했습니다.
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KREAM이 Gemini로 전사 해커톤을 열어 AI 협업 방식을 조직 안에서 실험했습니다.\n문제 정의와 결과물의 논리성을 중심으로 다양한 프로젝트와 실제 적용 가능성을 확인했습니다.
정산파일 자동화 과정에서 파일 기반 예외 업무를 내부 DB 구조로 옮기고, 규칙과 검증 로직을 재설계했습니다. 파트너별 기준은 YAML 설정으로 분리해 유지보수성과 추적 가능성을 높였습니다.


Amazon MSK용 MCP 서버로 자연어 기반 Kafka 클러스터 관리 방식을 소개했습니다. 설치·권한 설정과 성능·보안 점검, 자동화 시 고려사항을 정리했습니다.
자유여행과 패키지여행 사이의 공백을 다시 정의한 마이팩 사례를 다뤘습니다. 상품 조합과 유통 구조를 바꿔 확장 가능한 여행 패키지를 만들었습니다.
리더가 먼저 AI를 업무에 붙여보며 반복 업무와 구조적 한계를 줄인 사례를 다뤘습니다. 데이터 기준을 정리한 뒤 자동화와 AI 초안을 연결해 조직의 질문과 태도를 바꿨습니다.


AWS Config를 통해 AWS 리소스의 구성과 변경 이력을 관리하는 방법을 설명했습니다. 보안 사고 예방, 감사 대응, 비용 최적화에 어떻게 활용할 수 있는지도 정리했습니다.

라포랩스가 AX팀을 통해 전사 구성원이 AI를 직접 쓰며 효용을 느끼도록 조직 혁신을 추진했습니다. 비개발자 교육, 내부 플랫폼, 자동화 사례로 AI 진입장벽을 낮췄습니다.
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AI를 단순 도구가 아니라 업무 전제로 두고, 비개발과 개발 전반을 다시 설계한 AI-Native 워크플로우를 소개했습니다. 단계 분리, TDD, 문서 고정, 자동화 연동으로 AI를 제약 안에서 활용한 사례입니다.
QA 자동화 결과를 DB와 Grafana로 관리하며 Fail 원인을 주간 단위로 분석하고 개선했습니다. 협업과 일정 관리를 더해 3Q 목표였던 Fail률 0.7% 미만을 달성했습니다.

엣지 컴퓨팅 확산에 따라 데이터센터 Facility의 역할과 설계 기준이 어떻게 바뀌는지 정리했습니다. 소형·모듈화, 자동화 관제, 고효율 냉각과 보안 강화가 핵심이라고 설명했습니다.

AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.


Claude Code 기반 바이브 코딩에서 요구사항 누락과 오류 누적이 생기는 원인을 분석했습니다. 작은 요청, 계획 검증, Todo·Skill·CLAUDE.md로 컨텍스트를 관리하는 전략을 제안합니다.

드림어스컴퍼니 Web Frontend 개발자 Louis의 인터뷰로, FLO RE;CORD 개발 경험과 AI 활용 사례를 소개했습니다. 옛날 노래 중심의 플레이리스트와 추천 이유도 함께 전했습니다.

토스가 7년 만에 컬러 시스템을 전면 개편한 과정과 토큰 시스템 재구축 방법을 공유했습니다. OKLCH, 시맨틱 토큰, 자동 코드 생성으로 확장성과 일관성을 높였습니다.