에이전트 하네스 규칙의 수명 관리
누적되는 에이전트 규칙을 재발 빈도와 기간에 따라 관리하는 하네스 GC 방식을 소개했습니다. cold 보존, 개요 제한, 승인 기반 승격과 rollback 절차를 제안합니다.
#AI 에이전트#Claude Code#prompt
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- 2026. 10. 6.
최신 게시글 (20)
Jev로 판단하고 AWS DevOps Agent로 조사하는 AI 팀원 만들기
Jev와 AWS DevOps Agent를 결합한 Slack DevOps 봇의 판단·조사 구조를 소개했습니다.\n규칙보다 팀 지식과 피드백을 활용해 품질을 높이고 관리형 에이전트 한계를 보완했습니다.
#AWS#EKS#A2A
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에이전트도 읽는 디자인 시스템, Clay 개편기
AI 에이전트가 읽는 Clay 디자인 시스템을 위해 Figma·React의 명칭과 구조를 통일했습니다.\n가이드라인과 CLI를 제공해 타입 에러를 없애고 작업 시간·비용을 절반 가까이 낮췄습니다.
#디자인 시스템#AI 에이전트#React
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인프라팀에 업무 요청이 들어오면 5분동안 벌어지는 일
인프라 문의가 늘자 사람을 늘리지 않고, 같은 정보에서 시작하는 업무 요청 구조를 만들었습니다.\n5분 내 자동 배정과 트리아지로 응답 지연과 미처리 문의를 줄이고, 장애 대응과 팀 생산성도 개선했습니다.
#인프라#Slack#Jira
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아임웹은 어쩌다 사내 해커톤을 하게 되었을까
사내 AI 활용 경험 공유와 조직 간 교류 부족을 해결하기 위해 전사 해커톤을 기획했습니다. 비개발 직군까지 참여하도록 형식과 운영을 바꾸며 공감과 교류를 중심에 뒀습니다.
#해커톤#DevRel#비개발자
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VPC Lattice 기반 서비스 네트워크 재설계와 비용 최적화 사례
ALB 한도와 ECS Target Group 제한을 넘기 위해 Kong과 VPC Lattice로 서비스 네트워크를 재설계했습니다.\n서비스 통합과 GitOps 제어로 고정비를 82% 줄이고, 이관과 배포 편입도 무중단으로 유지했습니다.
#AWS#VPC Lattice#Kong
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AI와 함께 OMS의 Writer connection을 15.9% 줄인 방법
OMS 주문 흐름의 책임을 분리하고 반복 조회를 줄여 Writer connection과 slow query를 개선했습니다. 사람이 검수할 수 있는 작은 변경을 반복하며 안전하게 성능과 구조를 함께 다듬었습니다.
#SOLID#DB#cache
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963초짜리 쿼리 하나가 HLL 205만까지 끌어올렸습니다
Aurora MySQL에서 963초짜리 쿼리 하나가 HLL을 205만까지 끌어올린 원인을 분석했습니다. 긴 스냅샷을 짧은 청크 조회로 나눠 HLL 급증을 완화했습니다.
#Aurora MySQL#MySQL#HLL
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2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기
Mock 의존을 줄이기 위해 유스케이스 분리, 리포지토리 포트화, 트랜잭션 정리를 단계적으로 진행했습니다. 문서보다 lint·타입·CI 같은 강제 규칙으로 사람과 AI의 관성을 막았습니다.
#Lint#TypeScript#mock
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1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
통합 테스트가 없던 코드베이스에서 Mock이 급증한 원인과, AI가 그 관성을 더 키우는 구조를 정리했습니다. 실제 DB와 기록형 대역, 스냅샷, lint로 검증 기반을 바꿔 Mock 의존을 줄인 과정을 공유했습니다.
#TypeScript#test#Mock
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EKS 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 서비스 중단 없이 v1.35로 통일한 업그레이드 사례입니다. AI 에이전트를 오퍼레이터로 써 8일 만에 PR 109건을 처리하고 안전하게 전환했습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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EKS 4개와 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 단계적 절차와 안전판으로 8일 만에 v1.35로 통일했습니다. AI 에이전트와 사람의 승인 분리를 통해 서비스 중단 없이 업그레이드를 마쳤습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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누구도 손대지 못하던 13년의 운영 환경을 stage로 재구축하기까지
13년간 누적된 운영 흔적을 분류해 stage 환경을 새로 구축했습니다. Packer와 CodeDeploy, AI 분석을 결합해 운영에 가까운 검증 구조를 만들었습니다.
#Packer#CodeDeploy#EKS
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운영 환경의 복제 없이 검증 가능한 stage로 만들기
13년간 쌓인 운영 흔적을 분리해 검증 가능한 stage 환경을 구축했습니다. 운영에 가까운 조건에서 배포와 변경을 안전하게 확인하도록 재구성했습니다.
#AI Native#Packer#CodeDeploy
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보안 계정을 처음부터 다시 설계했습니다.
보안 전용 AWS 계정을 새로 만들어 인증·네트워크·서버 접근 기준을 한곳으로 모았습니다.\nOkta, TGW, QueryPie, SSM, GitOps로 표준 경로를 만들고 직접 접근은 예외로 바꿨습니다.
#AWS#Zero Trust#SSO
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GA에게 AI를 쥐어주면 생기는 일
GA 매니저가 AI와 함께 사내 인사·회의실 정보를 모아 조회 시스템을 만들었습니다. 반복 문의를 줄이고 보안을 고려한 슬랙·캘린더 연동 방식도 정리했습니다.
#Slack#OAuth#보안
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코드에서 1급 시민으로 다룬다는 것
AI에게 기능만 요청하면 조건문이 늘어나기 쉽다고 설명했습니다. 개념을 1급 시민으로 다루게 해야 설계와 운영까지 연결된다고 말했습니다.
#TypeScript#설계#도메인 모델
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코드에서 1급 시민으로 다룬다는 것
Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.
#Valkey#Redis#ElastiCache
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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
세 개의 플랫폼, 하나의 배포 관측
세 플랫폼에 흩어진 배포 이력을 APM 트레이스 기반 신호로 통합했습니다.\n장애 스레드에 직전 배포를 자동 첨부해 대응 속도를 높였습니다.
#EKS#ECS#APM
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세 개의 플랫폼, 하나의 배포 관측
AI가 쓴 SQL을 안전하게 쓰는 법
자연어를 SQL로 바꾸는 과정에서 LLM이 만든 쿼리를 그대로 믿지 않고 여러 단계로 검증하는 구조를 소개했습니다. 도메인 지식은 DB에 담고, 실행 전후 게이트와 회귀 평가로 안전성과 품질을 지켰습니다.
#LLM#SQL#PostgreSQL
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AI가 쓴 SQL을 안전하게 쓰는 법