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모던 백엔드 - 마이그레이션
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백엔드

모던 백엔드 - 마이그레이션

Java 21 기반 게시판 프로젝트를 Java 25 환경으로 옮기는 과정을 다뤘습니다. 호환성 3요소와 Gradle, ByteBuddy, Hibernate 체크 포인트를 함께 살펴봤습니다.

#Java#Spring Boot
3800
경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다
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아키텍처

경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다

Gradle 멀티모듈로 경계를 강하게 고정하면 잘못된 의존은 막을 수 있지만, 경계를 옮기는 비용도 커졌습니다. 그래서 함께 바뀌는 리듬을 기준으로 모듈 경계를 다시 설계하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#멀티모듈
2300
DDL이 코드 밖에서 온다면, 테스트 DB 구성을 빌드 안에 선언한다
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백엔드

DDL이 코드 밖에서 온다면, 테스트 DB 구성을 빌드 안에 선언한다

Liquibase 기반 스키마를 테스트에서 다루기 위해, 테스트 DB 구성을 빌드의 variant로 선언하는 구조를 정리했습니다. 실제 마이그레이션 검증과 덤프 캐시를 함께 써서 정확성과 속도를 모두 확보했습니다.

#Liquibase#Testcontainers
3800
되도록 최신 버전을 사용하는게  왜 이렇게 어려울까?
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아키텍처

되도록 최신 버전을 사용하는게 왜 이렇게 어려울까?

폴리레포에서 버전 관리 자동화를 가능하게 한 Version Family 설계와 전제 조건을 설명했습니다. 빌드 동형성과 단방향 의존 구조가 있어야 최신 버전 수렴이 가능하다고 정리했습니다.

#Gradle#pol리레포
14400
[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유

Evergreen 자동화가 가능했던 구조적 전제를 Convention Plugin과 구조적 일관성 관점에서 정리했습니다. 대규모 변경 전파가 왜 일관된 빌드·CI 구조 위에서만 성립하는지 설명했습니다.

#Spring Boot#Gradle
1400
[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner
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아키텍처

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 복원해 변경 전파 순서를 자동 계산하는 Planner를 설명했습니다. 또한 Kotlin과 Spring Boot처럼 변경 유형에 따라 upstream-first와 downstream-first를 구분하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#Kotlin
900
[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner
flex
백엔드

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 읽어 안전한 변경 순서와 전파 방향을 계산하는 Planner를 설명했습니다. 변경 유형에 따라 upstream-first, downstream-first, 병렬 계획이 달라지는 점을 다뤘습니다.

#Spring Boot#Kotlin
14200
네이버 D2
데브옵스

안드로이드 빌드 대기 시간 없애기

안드로이드 빌드 대기 시간을 줄이기 위해 N3R과 GitHub ARC를 결합한 운영 경험을 공유했습니다. 사내망 제약 환경에서 동적 할당과 다층 캐시로 CI/CD 병목을 완화한 사례입니다.

#Android#GitHub
6700
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다

AI가 만든 PR의 동작 검증을 E2E와 데모 녹화로 자동화해 리뷰의 초점을 설계 판단으로 옮겼습니다. 또한 반복 실행 가능한 Acceptance 인프라와 그 한계까지 함께 정리했습니다.

#Acceptance 테스트#Code Review
200
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다

PR 리뷰의 첫 질문인 동작 확인을 E2E와 데모 녹화로 자동화했습니다. 그 결과 리뷰어가 설계와 구조 검증에 더 집중하도록 전환했습니다.

#Playwright#Gradle
4400
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트가 받는 빌드 피드백을 유형별로 비교하며 정보 품질 차이를 분석했습니다. 가장 중요한 규칙은 컴파일 타임에 강제하고, 에러 메시지와 테스트 실패를 더 명확하게 설계해야 한다고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle
600
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle
5400
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] 프롬프트보다 구조가 먼저다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] 프롬프트보다 구조가 먼저다

프롬프트보다 코드베이스 구조가 AI 활용의 하한선을 결정한다는 관점을 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계로 에이전트의 잘못된 의존성을 즉시 차단하는 방법을 다뤘습니다.

#프롬프트 엔지니어링#Gradle
1000
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] Agentic Engineering: 빌드가 에이전트를 가르친다
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] Agentic Engineering: 빌드가 에이전트를 가르친다

AI 코딩 에이전트의 성능은 프롬프트보다 코드베이스 구조에 더 크게 좌우된다고 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계가 에이전트의 잘못된 수정을 빠르게 막는 핵심이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
7200