FE News 26년 7월 소식을 전해드립니다.
FE News 26년 7월 소식을 전해드립니다.
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.
#TypeScript#React
65005분
필터 1
AI 코드 리뷰, 3번 갈아엎고 배운 것
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.
#code review#Claude Code
130405분
병목은 테스트 실행이 아니었다: Appium E2E 자동화에서 실행과 운영을 분리하기까지
병목은 테스트 실행이 아니었다: Appium E2E 자동화에서 실행과 운영을 분리하기까지
Appium E2E 자동화에서 테스트 실행과 운영을 GitHub Actions와 n8n으로 분리한 구조를 정리했습니다. 실패 원인 추적과 알림·기록 변경을 쉽게 하기 위한 경계 설정이 핵심입니다.
#Appium#GitHub Actions
25005분
5. Technical Writer, 사라질 결심
Technical Writer의 리뷰 기준과 작성 방식을 AI에 학습시켜 문서 작성과 리뷰를 자동화했습니다. 사내 메신저와 GitHub에 붙여 사용 흐름 안에서 바로 문서 작업이 되도록 만들었습니다.
#문서화#GitHub Actions
68005분
쓱닷컴이 접근성을 대하는 방식
쓱닷컴이 접근성을 대하는 방식
쓱닷컴 WEB개발팀의 웹 접근성 개선 사례를 소개했습니다. 컴포넌트, OCR, 성능 측정을 함께 다루며 실무 적용 방안을 정리했습니다.
#접근성#Chakra UI
45005분
Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현
Skill 품질 편차를 줄이기 위해 6섹션 30항목 Rubric과 자동 평가 시스템을 설계했습니다. 결정적 결함은 규칙 검사로, 의미 품질은 LLM 판정으로 나누어 관리했습니다.
#LLM#rubric
134005분
FE News 26년 6월 소식을 전해드립니다.
FE News 26년 6월 소식을 전해드립니다.
2026년 6월 FE 뉴스에서는 AI 개발 트렌드, 최신 웹 UI 기능, npm 공급망 보안 이슈를 함께 다뤘습니다. 또한 폰트 애니메이션 라이브러리와 AI 에이전트 상태 표시 도구도 소개했습니다.
#TypeScript#JavaScript
96005분
누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
배포 내역을 정형화해 Notion에 쌓고, LLM으로 비개발자도 읽을 수 있는 릴리즈 노트를 자동 생성했습니다. 별도 인프라 없이 기존 도구만으로 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.
#LLM#GitHub Actions
130005분
AWS AI-DLC 기반 라포랩스 사내 배포 플랫폼 Raploy 구축 사례
라포랩스가 AWS AI-DLC로 사내 배포 플랫폼 Raploy를 구축한 사례를 공유했습니다. 비개발 직군도 AI와 플랫폼을 통해 배포·운영할 수 있도록 자동화와 관측성을 함께 강화했습니다.
#AWS#AI-DLC
54005분
Claude Code /loop, Hooks, Auto memory로 점검 자동화 루프 만들기
Claude Code의 `/loop`, Hooks, Auto memory를 연결해 점검 자동화 루프를 구성하는 방법을 설명했습니다. 설정 검증과 커밋 차단, 세션 간 맥락 유지까지 한 흐름으로 묶는 설계와 주의점을 다뤘습니다.
#Claude Code#자동화
200005분
1년간의 AI 코딩 여정: 손으로 치던 코드에서 에이전트가 쓰는 코드까지
1년간의 AI 코딩 여정: 손으로 치던 코드에서 에이전트가 쓰는 코드까지
AI 코딩이 보조 도구에서 에이전트 중심 개발로 바뀐 1년의 흐름을 정리했습니다. 스펙, 문서, 테스트를 레포 안에 쌓아 에이전트가 일할 환경을 설계한 과정입니다.
#LLM#GitHub Actions
164005분
모노레포 환경에서 i18next 다국어 시스템 구축하기
모노레포 환경에서 i18next 다국어 시스템 구축하기
모노레포 프론트엔드에서 i18next와 Lokalise를 연동해 다국어 시스템을 구축한 과정을 공유했습니다. 동적 import를 넘어 정적 import와 빌드 타임 언어 분리로 번들 크기와 로딩 시간을 줄였습니다.
#i18next#React
95005분