AI 산출물이 프로덕션이 되기까지-AI와 디자인시스템이 함께 일하는 법
AI 산출물을 프로덕션으로 연결하기 위한 디자인시스템 확장 방안을 소개합니다. Figma·컴포넌트·디자인 토큰·Code Connect 활용 흐름을 다룹니다.

AI 산출물을 프로덕션으로 연결하기 위한 디자인시스템 확장 방안을 소개합니다. Figma·컴포넌트·디자인 토큰·Code Connect 활용 흐름을 다룹니다.
Kubernetes 환경에서 가상 인프라 장애를 주입하는 Chaos Engineering을 소개합니다. Chaos Mesh의 동작과 실제 서비스 테스트·자동화 구성을 다룹니다.
커머스API 플랫폼에서 AI로 라우팅 룰 검수, 기술지원, 도구 호출을 연결한 사례를 소개합니다. MCP 게이트웨이와 지식 자산화를 통한 API 운영 확장 과정을 다룹니다.
Kubernetes에서 Socket.IO 서버를 여러 Pod로 운영한 사례를 발표합니다. 이벤트 전달, 연결 유지, 오토스케일과 배포 검증 과정을 다룹니다.
Claude Agent Skills로 Figma 디자인을 Android UI로 변환하는 맞춤 스킬 설계 원칙을 정리했습니다. 워크플로 분리, 에셋 처리, 토큰 절감, 오염 없는 검증 방법을 제시합니다.
팀 개발 정책으로 스펙 주도 개발(SDD)을 채택하고 정착시킨 배경과 시행착오를 공유합니다. SDD 구조, 정책 수립 과정의 고민, 남은 과제를 발표 세션으로 소개합니다.
n3r.iam을 OIDC Provider로 확장해 사내 서비스 로그인 연동 방식을 소개합니다. 토큰에 프로젝트·역할·그룹 정보를 담아 API 인가에 활용하는 설계를 공유합니다.
2020년 이후 React 중심으로 재편된 프런트엔드 프레임워크 생태계와 공통 흐름을 정리했습니다. React의 동시성 렌더링·서버 컴포넌트 변화와 보안 유의점을 살펴봅니다.
업무 기록을 모아 주간보고를 자동화하는 worklog-system 구축 경험을 소개합니다. 여러 기기·VPN 환경과 중앙 서버 없이 업무 도구를 확장한 과정을 다룹니다.
WebAssembly 2.0·3.0의 주요 기능과 브라우저·런타임 지원 현황을 정리했습니다. WasmGC, WASI, 문자열 상호 운용이 확장한 활용 범위를 살펴봤습니다.
크림의 추천 후보 생성에 통합 임베딩과 범용 리트리벌을 적용한 사례를 소개합니다. v2에서 MRL과 Roaring Bitmap으로 지연 시간과 메모리 사용량을 개선했습니다.
Tailwind CSS, TypeScript 컴파일러, React 19.3, Remix 3의 최신 프런트엔드 소식을 정리했습니다. 성능 개선과 업그레이드 시 점검할 기술적 포인트를 함께 소개합니다.
Multi-interest 추천 모델을 KREAM에 적용하며 발생한 상품 과노출 문제를 분석했습니다. 점수 성분 분리와 다양화 전략으로 노출 종류를 늘리고 구매 지표를 유지했습니다.
Kubernetes GPU 노드를 Kata Containers 기반 VM으로 격리하는 발표를 소개합니다. GPU·NIC 할당과 VM 부팅·성능 최적화 방안을 다룹니다.
NAVER Engineering Day 10주년 행사의 기술 공유·실습·AI 코칭 흐름을 소개했습니다. 동료의 시행착오를 조직 지식과 다음 실험으로 연결하는 문화를 강조합니다.
OpenKruise SidecarSet으로 DB Pod를 유지한 채 사이드카를 선언적으로 갱신하는 방식을 설명했습니다. 웹훅·컨트롤러·kubelet의 역할과 롤아웃 및 상태 모니터링 방법을 다뤘습니다.
AI 시대 개발자는 에이전트를 관리하며 방향 설정과 배포 책임을 맡게 된다고 설명했습니다. 소통·맥락 수집·검증 체계와 종합적 판단 역량의 중요성을 강조했습니다.
브라우저 밖 JavaScript 생태계의 2019년 이후 변화를 Node.js 중심으로 정리했습니다. 런타임 호환성, 내장 기능, 공급망 보안과 릴리스 정책 변화를 살펴봤습니다.