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대표 인기 포스트AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기387 조회
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마지막 발행
2026. 9. 7.
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최신 게시글 (20)

프론트엔드

미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기

브라우저에서 SVG 필터로 이미지 보정 효과를 구현한 사례를 다룬 글입니다. 미리캔버스의 활용 영역에서 이미지 보정 필터 적용 맥락을 소개했습니다.

#SVG#browser#image processing
2500

기타

미리디 엔진팀이 사내 해커톤 이틀 만에 만든 결과물 30개

미리디 엔진팀의 사내 해커톤 ‘Rev.Up’ 사례를 소개하는 글입니다. 다만 본문이 차단되어 구체적인 내용은 확인하기 어렵습니다.

#해커톤#문화
4800

AI

AI 잘 쓰는 사람의 노하우, 어떻게 팀 전체로 퍼질까?

개인의 AI 활용 경험을 팀 전체로 확산시키는 방법을 다뤘습니다. 전사 타운홀 Re:Sync로 각 팀의 실행과 배움을 연결했습니다.

#회의#문화
5500

데브옵스

Terraform Module에서 Terragrunt Stacks까지 IaC 구조를 다시 나눈 이유

10개 이상의 AWS 계정과 350개 이상의 서비스를 운영하는 IaC 구조를 다시 나눈 사례입니다. Terraform Module에서 Terragrunt Stacks로 분리한 이유를 다뤘습니다.

#Terraform#AWS#IaC
1600

기타

미리캔버스가 AI 3대로 해외 트렌드에서 진짜를 가려내는 법

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#pipeline#자동화#디자인
2700

AI

AI로 QA 업무를 자동화한 방법: n8n부터 E2E 테스트 자동화까지

QA 업무의 반복 검증을 AI와 자동화 도구로 줄이는 방법을 소개한 글입니다. n8n부터 E2E 테스트 자동화까지의 흐름을 중심으로 살펴봅니다.

#test#자동화#n8n
14600

AI

통합 검색 임베딩 모델 개발기: 9개 태스크를 고르게 학습시키기

통합 검색 임베딩 모델을 개발하며 9개 태스크를 고르게 학습시키는 과정을 다룬 글입니다. 본문이 일부 차단되어 세부 내용은 확인되지 않았습니다.

#검색#ML#LLM
2900

AI

데이터 요청 응대 30분을 3분으로 줄인 n8n AI 에이전트

n8n AI 에이전트로 데이터 요청 응대 시간을 30분에서 3분으로 줄인 사례를 다뤘습니다. 미리디 데이터 분석가가 온콜 헬퍼봇을 만든 배경과 활용 방식을 소개했습니다.

#LLM#자동화#모니터링
6300

프론트엔드

미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기

SVG 필터가 브라우저 렌더링 과정에서 어떻게 작동하는지, `fe*` 프리미티브와 `in`/`result`로 파이프라인을 구성하는 방식을 설명했습니다. 단순 보정은 CSS filter로, 복합 합성과 커스텀 효과는 SVG 필터로 나누어 선택하는 기준도 정리했습니다.

#SVG#CSS#browser
16000

프론트엔드

미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기

브라우저에서 이미지 보정을 구현할 때 SVG 필터를 활용하는 방법을 소개했습니다. 선언적 적용과 파이프라인 구성, React 연동의 장점을 중심으로 정리했습니다.

#SVG#React#CSS
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아키텍처

micro frontends가 미리캔버스 프론트엔드팀이 일하는 방식을 바꾸는 이유

미리캔버스 프론트엔드팀은 변경 검증 범위 확대와 조직 간 협업 마찰을 공통 문제로 보고 MFE를 선택했습니다. 레이어 분리, 공개 API 제한, 런타임 페더레이션으로 변경 영향 범위를 줄이려는 구조를 설명했습니다.

#micro frontends#module#페더레이션
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AI

통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기

미리캔버스의 여러 검색 과제를 하나의 임베딩 공간으로 묶기 위한 모델 개발 과정을 소개했습니다. 태스크별 운영의 한계를 줄이고 디자인 도메인 특성에 맞게 학습한 방식이 핵심이었습니다.

#LLM#ML#검색
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AI

AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기

이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.

#WebGPU#LLM#gpt-5
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프론트엔드

모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [2/2]

미리캔버스 프론트엔드 모노레포의 CI/CD와 배포 구조를 설명했습니다. 빌드 아티팩트 분리와 Module Federation, manifest 기반 독립 배포, 관측 지표를 함께 다뤘습니다.

#모노레포#CI/CD#TypeScript
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아키텍처

모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [1/2]

모노레포를 유지하면서도 모놀리스화를 막기 위한 프론트엔드 계층 구조와 규칙을 설명했습니다. 공통 패키지 남용을 줄이고 의존성과 변경 전파를 제어하는 방법을 정리했습니다.

#모노레포#CI/CD#refactoring
7400

AI

사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기

AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.

#LLM#JSON Schema#OpenAI
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AI

AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업

롱테일 검색어와 노이즈 문제를 해결하기 위해 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 결합한 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. 또한 메모리 병목과 세그먼트 병합 문제를 줄이기 위해 OpenSearch 3.3 버전업 가능성을 검증했습니다.

#OpenSearch#검색#벡터 검색
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프론트엔드

DOM Reflow 100번을 1번으로 줄였더니 60fps가 돌아왔다

캔버스 에디터 드래그 성능 저하의 원인을 React가 아닌 Layout Thrashing으로 분석했습니다. Read와 Write를 분리한 4-Phase 배칭으로 reflow를 줄여 60fps를 회복했습니다.

#React#DOM#모니터링
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AI

서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇

브라우저 안에서 동작하는 차트 추천 봇을 만들고, 서버 없이 추론하는 구조를 선택했습니다. 규칙 엔진으로 차트 유형을 정하고 SLM은 설명만 맡겨 안정성을 높였습니다.

#LLM#WebGPU#WASM
7000

AI

MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전

MAU 성장 레버를 찾기 위해 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석을 순차적으로 수행했습니다. 특히 Retained 중심 전략과 SHAP 해석의 한계를 함께 점검했습니다.

#MAU#회귀분석#코호트 분석
3900