
생성형 AI 도입 흐름과 웹 서비스 개발의 연계
생성형 AI가 웹 서비스 개발 전반에 빠르게 스며든 흐름을 정리했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 설계와 품질 검토에 집중하는 방향을 제시했습니다.

생성형 AI가 웹 서비스 개발 전반에 빠르게 스며든 흐름을 정리했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 설계와 품질 검토에 집중하는 방향을 제시했습니다.
AI 도구와 개발 지식을 결합해 연관 상품 추천 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다.\n작업 시간을 90% 가까이 줄이고 추천 품질과 접근성도 높였습니다.


AWS Bedrock과 Claude 3.5 기반 챗봇으로 뷰티샵 예약과 샵 정보 상담을 자동화했습니다. 스키마, 프롬프트, 세션 관리와 메시지 묶음 처리로 응답 품질과 비용 효율을 함께 개선했습니다.


MCP를 AI의 USB-C에 비유하며 LLM과 외부 시스템을 표준 인터페이스로 연결하는 방법을 소개했습니다. Python으로 MCP Server, Claude 연동, Streamlit Host, REST API Wrapper 실습까지 다뤘습니다.

ChatGPT, Gemini, Claude를 사업 아이디어와 글쓰기 과제로 비교한 결과를 정리했습니다.\nGemini는 실용성, Claude는 창의성, ChatGPT는 초안 작성에 강점이 있었습니다.

ChatGPT, Gemini, Claude를 실무 작업 기준으로 비교한 테스트 결과를 정리했습니다. 작업 유형과 모델 버전에 따라 적합한 AI가 달라진다는 점을 확인했습니다.

Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 생성형 AI 플랫폼입니다. 별도 인프라 없이 다양한 파운데이션 모델을 API로 활용해 서비스를 빠르게 구축할 수 있습니다.
마케팅 파트너 가입 서류 검토를 Claude와 Dify로 자동화해 500시간 업무를 몇 시간으로 줄였습니다. 개인정보 보안, 사람의 최종 검토, 워크플로우 도입 포인트도 함께 정리했습니다.


Microsoft의 NLWeb과 MCP를 소개하며 웹사이트를 자연어 대화형 AI 앱으로 바꾸는 개방형 구조를 설명했습니다. 벡터 검색과 LLM, MCP를 통해 웹 콘텐츠를 표준화된 방식으로 질의응답하는 흐름도 함께 다뤘습니다.

카카오페이 해커톤 2등 프로젝트로 거래내역에 메모와 이미지를 더하는 금융 경험을 소개했습니다. 자연어 검색과 이미지 생성에 AWS Bedrock, Claude 3.5, Nova Canvas를 활용한 구현 과정을 설명했습니다.

MCP의 개념과 동작 구조를 설명하고, LINE Messaging API로 브로드캐스트용 MCP 서버를 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 Claude 데스크톱과 연동해 실제 메시지 전송과 외부 MCP 서버 조합 사례까지 보여주었습니다.

서비스 운영팀이 반복 업무를 AI와 스크립트로 자동화해 시간을 크게 절감했습니다. 절감한 시간을 정책 정비와 더 중요한 업무에 재투입했습니다.