
한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로
Temporal 도입 부담을 줄이기 위해 기존 인프라 위에 Flowkit이라는 자체 워크플로 라이브러리를 만들었습니다. 배치로 처리하던 접수지연 알림을 주문 단위 워크플로로 바꾸고, 재시도와 멱등성 정책도 선언적으로 다뤘습니다.

Temporal 도입 부담을 줄이기 위해 기존 인프라 위에 Flowkit이라는 자체 워크플로 라이브러리를 만들었습니다. 배치로 처리하던 접수지연 알림을 주문 단위 워크플로로 바꾸고, 재시도와 멱등성 정책도 선언적으로 다뤘습니다.


스크럼에서 반복되던 유저스토리 작성과 점수 참고 과정을 줄이기 위해 AI 기능을 도입한 과정을 공유했습니다. 생성과 검색을 분리하고, 실제 사용 중 드러난 문제를 바탕으로 구조를 계속 조정했습니다.


단일 AI 에이전트의 한계를 줄이기 위해 조사, 설계, 구현, 검증을 분리한 멀티 에이전트 워크플로우를 구축했습니다. Herdr의 멀티 Pane과 이종 모델 조합으로 컨텍스트를 격리하고 품질 검증을 자동화했습니다.

개발과 운영 전반에 AI를 적용하는 kt cloud의 사례를 소개했습니다. Observability, 개발환경 자동화, PR 리뷰 자동화와 장애 대응 전략을 함께 다뤘습니다.

kt cloud VM 위에 Claude 기반 PR Review Bot을 구축해 PR 리뷰를 자동화했습니다. 반복 검증을 시스템으로 전환해 리뷰 품질 표준화와 병목 완화를 노렸습니다.

Claude Skill로 Technical Writer의 용어 표준화 업무를 정책 기반 자동화로 전환한 사례를 다루었습니다. 반복 작업을 줄이고 문서 품질과 개발 일관성을 함께 높인 구조를 소개했습니다.
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대출 재신청의 불확실성을 줄이기 위해 100% 보장된 사전 승인 오퍼를 설계했습니다.\nAI 도구를 개발 전 과정에 활용해 해커톤 결과물을 빠르게 구현했고, 실제 서비스 적용도 준비 중입니다.


LLM의 `thinking_token_budget`이 내부 추론 토큰의 최대치를 제한하는 설정임을 설명했습니다. 더 깊은 사고를 유도하는 기능이 아니라 빠른 응답을 위한 제어 수단임을 정리했습니다.


한화솔루션은 Amazon Bedrock 기반의 사내 LLM Gateway로 Claude Cowork를 전사 도입했습니다. 멀티테넌트 인증과 비용·보안 거버넌스로 안전한 AI 활용 체계를 만들었습니다.

대규모 Android 저장소에서 AI 에이전트의 토큰 낭비를 줄이기 위해 Android CLI 래퍼와 스킬을 설계한 사례를 소개했습니다. 문서 검색, IDE 연동, 프리뷰 렌더링을 정규화하고 오류를 간결하게 바꿔 안정성을 높였습니다.


Claude Code의 reasoning effort가 vLLM에서 어떻게 전달되는지 소스코드로 확인했습니다. high 외 값은 대부분 max로 처리돼 실질적 제어 효과가 제한적이라고 정리했습니다.


Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

사내 해커톤 운영을 위해 제출물 취합부터 집계, 전시까지 처리하는 시스템을 만들었습니다.\n배포, DB, 디자인, AI 연동의 시행착오를 Claude와 사내 가이드로 해결했습니다.

네이버 FE News에서 TypeScript 7.0 RC, 정책 전달 방식, AI 에이전트 루프 설계와 React 코드 점검 도구를 소개했습니다. 대규모 코드베이스 성능 개선과 규칙 일관성, 자동 검증 관점의 실무 아이디어를 정리했습니다.