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대표 인기 포스트AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기249 조회
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마지막 발행
2026. 7. 10.
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최신 게시글 (20)

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
1600

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
400

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
8700

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
5800

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
4100

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
2900

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
8100

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
3400

백엔드

Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례

Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB#AWS
5000

백엔드

Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다

MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB#AWS DMS
3400

AI

AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기

AI Agent와 Claude Code를 활용해 백엔드 유닛 테스트 커버리지를 100%로 끌어올린 과정을 소개했습니다.프롬프트 고정, Hook 검증, 작업 분리로 회귀 방지와 유지 구조까지 설계했습니다.

#AI Agent#Claude Code#test
24900

기타

“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -2부

비즈하우스 CX팀이 고객 문의를 줄이는 구조를 만들기 위해 프로세스와 콘텐츠를 개선하는 이야기를 다뤘습니다. 또한 AI 활용과 데이터 기반 문제 해결 역량의 중요성을 소개했습니다.

#customer experience#자동화#chatbot
5800

기타

“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -1부

비즈하우스 고객만족 CX팀이 고객 응대와 서비스 개선을 함께 수행하는 역할을 소개했습니다. PoD 인쇄 커머스 특성에 맞춘 온보딩과 업무 적응 과정도 함께 다뤘습니다.

#CX#CS#고객 응대
6700

프론트엔드

개인화 추천 템플릿 메인 페이지에 유저를 부드럽게 랜딩시키기

개인화 추천 템플릿 메인 페이지의 LCP 지연을 줄이기 위해 CSR을 유지한 채 전환 애니메이션과 네트워크·API·이미지 로딩 최적화를 적용했습니다. 그 결과 부드러운 랜딩을 확보하면서도 첫 화면 성능을 개선했습니다.

#성능#CSR#React
11100

백엔드

“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”

미리캔버스 합성팀이 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 파이프라인과 운영 방식을 소개했습니다. 고해상도 처리, 정합성 검증, 비용 최적화까지 함께 다뤘습니다.

#node.js#비동기#동시성
5500

백엔드

“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”

에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.

#node.js#동시성#메시지 큐
4400

AI

“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”

미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.

#prompt#LLM#멀티모달
3800

프론트엔드

“더 빠르고, 자연스러운 경험을 만드는 웹&에디터팀”

미리캔버스 웹&에디터팀이 에디터 2.0의 모듈화와 UX 개선, 성능 최적화를 중심으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 모니터링, 설계 리뷰, 테스트 코드로 안정성과 확장성을 높이는 과정을 공유했습니다.

#React#애니메이션#성능
4000

백엔드

“폭발적인 성장을 지탱하는 기술, 백엔드팀이 만드는 안정성과 확장성의 아키텍처”

백엔드팀이 MSA 전환과 기술 고도화를 통해 빠르게 성장하는 서비스를 안정적으로 운영하는 과정을 소개했습니다. 검색 캐시 개선, DB 전환, 실시간 처리 최적화로 확장성과 성능을 함께 높였습니다.

#Java#Spring Boot#MSA
5700