
AI와 글쟁이의 동행: 코드 주면 API 레퍼런스 써드려요
AI를 활용해 사내 컨텍스트를 반영한 API 주석 생성과 문서 배포 프로토타입을 만들었습니다.다만 정확성 한계가 있어 사람 검토를 전제로 보조 도구로 활용해야 했습니다.

AI를 활용해 사내 컨텍스트를 반영한 API 주석 생성과 문서 배포 프로토타입을 만들었습니다.다만 정확성 한계가 있어 사람 검토를 전제로 보조 도구로 활용해야 했습니다.


Langchain 없이 Python으로 ReAct 기반 LLM Agent를 직접 구현하는 예제를 소개했습니다. 프롬프트 설계와 멀티턴 흐름에 따라 함수 호출 결과가 달라질 수 있음을 보여줬습니다.


폐쇄망과 VDI 환경에서 API 자동 테스트 도구를 V0와 Flutter로 만든 경험을 공유했습니다. 반복 수정과 프롬프트 개선 끝에 팀 생산성을 높인 교훈도 정리했습니다.
토스 프론트엔드 챕터가 오픈소스 위원회를 통해 세계적 오픈소스 탄생 가능성을 실험했습니다.\n자율 기여와 정기 토론으로 코드와 철학을 함께 다듬는 운영 방식을 소개했습니다.


Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다.\n프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.


AWS Instance Scheduler에 한국 공휴일을 자동 반영하는 서버리스 구성을 소개했습니다. 공공데이터포털, Lambda, EventBridge로 스케줄을 자동 전환해 운영 부담과 비용을 줄였습니다.
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JavaScript 비동기 처리에서 Promise의 개념과 상태 흐름을 소개했습니다. 콜백 중첩을 줄이고 가독성을 높이는 활용법도 함께 설명했습니다.


JavaScript 비동기 처리를 위해 Promise의 개념과 상태, `then`과 `catch` 흐름을 설명했습니다. 콜백 기반 ajax 코드를 Promise로 바꾸는 활용 방식도 소개했습니다.

카카오뱅크 Oslo 시스템의 도입, 운영, 종료 과정을 통해 기술적 선택의 유한성과 가역성을 돌아보았습니다. 장애 격리에는 성공했지만 장기 운영 비용과 Bus Factor 문제로 EOS를 결정했습니다.

JSON 모킹의 스펙 변경 대응 한계를 줄이기 위해 TypeScript 기반 타입 안전 모킹을 도입했습니다. 공통 베이스 파일과 시나리오 변형 구조로 유지보수성과 생산성을 높였습니다.

AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps 통제를 우회할 수 있다는 문제를 짚고, AgentSecOps를 실행 시점 보안 계층으로 제안했습니다. 또한 PDP, PBAC, PEP, PIP를 중심으로 한 통제 구조와 MCP 기반 상용화 방향을 설명했습니다.


MCP의 개념과 Host, Client, Server 구조를 통해 LLM Agent가 외부 도구를 호출하는 흐름을 설명했습니다. 또한 표준화와 확장성의 장점과 함께 보안, 비용, 생태계 편중 같은 한계도 짚었습니다.

비개발자인 디자이너가 GPT와 Dify로 반복 검수 업무를 자동화했습니다. 처리 속도는 약 20배 빨라졌고, 수작업 부담도 크게 줄었습니다.

AI와 외부 시스템을 연결하는 표준인 MCP의 개념과 아키텍처를 설명했습니다. 다양한 업무 자동화 사례와 함께 도입 시 고려할 점도 정리했습니다.