
2. Beyond Our Expertise
기술 문서 작성 경험을 제품으로 전환해 내부 문서 플랫폼 todoc를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서를 쉽게 쓰고 AI로 활용하며, 작업 과정에서 지식이 자연스럽게 축적되도록 설계했습니다.

기술 문서 작성 경험을 제품으로 전환해 내부 문서 플랫폼 todoc를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서를 쉽게 쓰고 AI로 활용하며, 작업 과정에서 지식이 자연스럽게 축적되도록 설계했습니다.


LLM 에이전트의 보상적 harness가 특정 모델의 실패를 코드로 옮긴 것임을 설명했습니다. 더 좋은 모델을 쓰면 보상 코드를 줄이고 시스템 책임만 남겨야 한다고 정리했습니다.

AI를 활용해 기획자의 API 테스트 자동화를 시도한 경험을 다뤘습니다. 업무 효율을 높이기 위해 바이브코딩 방식의 적용 가능성을 살펴본 글입니다.


AI 시대에도 개발자에게는 기본기와 문제 해결 과정을 설명하는 역량이 중요하다고 강조했습니다. 협업과 소통, 서비스 운영 경험까지 함께 쌓는 방향을 제시했습니다.


빠른 프론트 개발에서도 기능 동작만 보지 말고 셀프 코드 리뷰로 예외 상황과 유지보수성을 함께 점검해야 합니다. 일정이 급할수록 변경분 기준으로 핵심 문제부터 우선 확인하는 습관이 중요합니다.


proms-image에서 이미지 조회 시 소유권 검증이 빠져 타 병원 리소스가 조회되는 문제를 수정했습니다.\nimageId와 fileId+fileNo 경로에 cineroomId를 포함하고, 연동 서비스와 develop/stg 검증까지 완료했습니다.
전체 데이터를 브라우저와 Web Worker로 옮겨 광고 대시보드의 필터링과 정렬을 즉시 처리하도록 개선했습니다. 그 결과 속도뿐 아니라 누락 데이터, URL 검증, 정렬 제약 같은 구조적 문제도 함께 해결했습니다.


기존 CMYK 시스템에 하이웍스 API를 연동해 세금계산서와 계좌 조회를 한 흐름으로 처리했습니다. 반복 입력과 유지보수 부담을 줄이고 핵심 업무 개선에 집중할 수 있었습니다.
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세금계산서 발행과 수정 과정의 반복 입력 부담을 줄이기 위해 하이웍스 API를 연동한 사례입니다. 기존 시스템을 유지한 채 생성부터 전자서명, 전송까지 한 흐름으로 처리했습니다.

Google for Developers의 8월 첫째 주 위클리 업데이트를 소개합니다. AI, Android, Google Play, Flutter 관련 최신 개발자 소식과 읽을거리들을 한 번에 확인할 수 있습니다.
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.

팀마다 각자 관리하던 실기기 환경을 사내 디바이스 팜 네뷸라로 통합한 과정을 소개했습니다. Appium 대신 자체 드라이버와 실시간 미러링 구조로 속도와 운영성을 높였습니다.


경찰청의 GitHub 토큰 유출 권고를 계기로 GitLab에서 크리덴셜을 점검하고 회전하는 4단계 대응법을 정리했습니다. Self-Managed와 GitLab.com의 차이, 티어별 기능 범위와 주의점도 함께 다뤘습니다.

WhatsApp 채팅 안에서 대출 신청부터 진행까지 처리하는 대화형 AI 서비스를 해커톤으로 구현했습니다.\nAI 추출·검증 레이어와 제한 메커니즘으로 신뢰성과 운영 리스크를 함께 다뤘습니다.