
플랫폼 행성에 떨어진 서비스 개발자
전시어드민의 사용자 행동 로그를 구축해 공통 컴포넌트와 개선 과제의 우선순위를 정했습니다.\nAI·MCP·Playwright로 분석과 QA를 자동화해 운영 효율과 검증 안정성을 높였습니다.
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전시어드민의 사용자 행동 로그를 구축해 공통 컴포넌트와 개선 과제의 우선순위를 정했습니다.\nAI·MCP·Playwright로 분석과 QA를 자동화해 운영 효율과 검증 안정성을 높였습니다.
QAHub로 테스트 기록과 실제 기기 실행 환경을 통합하고, 코드·AI 혼합 Flow를 구성했습니다. Self-healing과 Path Replay로 반복 테스트의 안정성·실행 시간·AI 호출 비용을 개선했습니다.

반복 입력 업무의 암묵지를 찾아 AI 자동화 대상으로 정의한 과정을 소개했습니다. 하드코딩 대신 룰셋을 데이터로 분리해 유지보수 가능한 팀 시스템으로 전환했습니다.

AWS Elemental Live와 AWS 서비스를 활용한 모바일 라이브커머스 재방송 자동 송출 사례를 소개합니다. 라이브 종료 후에도 방송을 이어가기 위한 운영 자동화에 초점을 맞췄습니다.

4050 고객 데이터와 현장 관찰을 결합해 카테고리별 MD 성과를 만드는 방식을 소개했습니다.\nAI·자동화와 전사 협업으로 상품 기획부터 셀러 설득, 매출 전환까지 연결했습니다.


AI 코드 생성 확산에 맞춰 테스트와 운영 분석까지 자동화하는 AX 개발 흐름을 제안했습니다. 기존 테스트 도구와 AI를 연결해 운영 문제를 테스트로 환류하는 방식을 설명합니다.


Nelper는 Slack의 고객 요구사항을 AI 에이전트로 구조화해 구현·검증·배포·문서화까지 연결했습니다. 반복 실행은 자동화하고 제품 우선순위와 최종 판단은 사람이 맡았습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

AI가 팀 맥락을 이어받도록 지식 구조와 작업·결정·사고 기록을 하네스로 축적했습니다. 오답 자동 반영을 막고 실행 피해를 제한하기 위해 사람 검토와 다층 통제를 적용했습니다.


루프 엔지니어링과 Claude Code /goal의 동작 원리를 분석하고, Stop 훅으로 유사 기능을 재구현한 사례를 정리했습니다. 완료 조건을 측정 가능하게 설계하고 예외 종료를 함께 준비하는 것이 핵심이라고 설명했습니다.

매주 반복되던 스모크 테스트를 자동화하고, 실패 원인 분석과 복구까지 맡기는 토스닥터 V2를 소개했습니다. 사람은 검증할 대상과 자동화 범위 설계에 더 집중할 수 있게 됐습니다.

Galaxy Watch 검증 단계의 Crash·ANR·화면 흑화 이슈 초도 분석을 자동화한 WOA Agent 개발기를 소개했습니다. AI에 분석을 맡기기 전에 분석 불가 판단부터 학습시키는 접근을 다뤘습니다.


포스타입 광고 스쿼드가 매출과 이용자 경험을 함께 보며 광고 수익화를 확장하는 방식을 소개했습니다. 신업종 개척과 AI 기반 데이터 분석 자동화로 성장 속도를 높인 점이 핵심입니다.

기술문서 작성이 단순 문서 생산을 넘어 조직의 지식 시스템을 설계하는 역할로 확장된 과정을 소개했습니다. AI 시대에 맥락을 축적하고 전달하는 일이 왜 중요해졌는지 설명했습니다.

토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾는 대신 문서가 개발자에게 찾아오게 만드는 시스템을 구축했습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식의 축적과 검색을 연결했습니다.