
AI 코드 리뷰, 3번 갈아엎고 배운 것
AI 코드 리뷰를 세 번 운영하며 도구보다 기대와 역할 합의가 더 중요하다는 점을 배웠습니다. 기준을 문서화하고 사람과 AI의 역할을 나누자 노이즈가 줄었습니다.

AI 코드 리뷰를 세 번 운영하며 도구보다 기대와 역할 합의가 더 중요하다는 점을 배웠습니다. 기준을 문서화하고 사람과 AI의 역할을 나누자 노이즈가 줄었습니다.

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.


Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.

반복되는 할 일 정리를 프로덕트 문제로 보고, 슬랙과 AI를 연결한 위젯을 만들었습니다. 수동 정리 부담을 줄여 우선순위 판단에 집중하게 된 과정을 공유했습니다.


Amazon Bedrock에서 Claude Code와 Codex를 함께 돌리는 협업 하네스를 구현해 48런 실험을 진행했습니다. 단독 실행보다 교차 리뷰가 버그를 더 잘 잡았고, 하네스 설계가 결과를 좌우함을 확인했습니다.

Claude Code에 TDD를 붙이기 위해 7개 서브에이전트와 하네스를 구축한 과정을 정리했습니다. 반복 실패를 회귀 평가와 훅으로 통제하고, 대시보드로 운영 가시성까지 높였습니다.


Claude Code의 CLAUDE.md를 토큰 효율 중심으로 관리하는 방법을 정리했습니다. 컨텍스트 부패를 줄이기 위해 핵심 규칙만 남기고 Hook과 Skills로 분리하는 전략을 제안했습니다.


매주 Git 커밋 로그를 자동 수집해 Obsidian과 Confluence로 주간 업무 정리를 자동화한 사례를 소개했습니다. 50분 걸리던 작업을 5분으로 줄이고, 멱등한 발행과 정기 실행까지 구성했습니다.

AI 코딩 도구를 개인용에서 팀과 비개발자용으로 확장한 설계 과정을 다뤘습니다. Slack 기반 인터페이스와 품질 게이트로 QA와 기획자도 안전하게 작업하도록 만든 사례입니다.

Git 릴리스 자동화를 예제로 MCP와 에이전트 스킬의 차이를 비교했습니다. 반복 작업은 스킬로 표준화하고, 외부 연동은 MCP로 분리하는 접근을 제안했습니다.


비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.


Claude Code 에이전트 팀으로 레거시 웹 시스템의 성능과 보안 이슈를 빠르게 분석했습니다. 다만 최적화 결과는 비즈니스 맥락과 실제 데이터로 반드시 검증해야 했습니다.