9인조 다람쥐 아이돌을 데뷔시켰습니다
적금 재방문을 높이기 위해 9종 다람쥐 캐릭터와 성장 중심 UI를 설계했습니다.\nAI 시안 탐색과 즉각적인 인터랙션으로 저금의 보람과 다음 방문 동기를 만들었습니다.
#UI/UX#design#prompt
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대표 인기 포스트캐시를 적용하기 까지의 험난한 길 (TPS 1만 안정적으로 서비스하기)493 조회493 조회 프론트엔드 AI
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- 2026. 9. 30.
최신 게시글 (20)
연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스
전세대출 문의가 많아지던 문제를 AI 상담 서비스로 풀어낸 사례를 소개했습니다. 사용자가 자주 묻는 질문을 먼저 보여줘 상담 사용률과 전화 문의를 줄였습니다.
#UI/UX#ML#상담
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방해하지 않고, 눈에 띌 수 있을까
자산관리 리포트의 클릭률을 높이기 위해 표현보다 구조를 먼저 바꾼 디자인 사례를 다뤘습니다. 플로팅 카드와 인터랙션 조정으로 CTR과 CVR을 함께 3배 높였습니다.
#UI/UX#A/B test#CTR
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쉼 없이 도는 테스트, 사람이 어디까지 돌봐야 할까요? - 토스닥터(Toss Doctor)
매주 반복되던 스모크 테스트를 자동화하고, 실패 원인 분석과 복구까지 맡기는 토스닥터 V2를 소개했습니다. 사람은 검증할 대상과 자동화 범위 설계에 더 집중할 수 있게 됐습니다.
#test#자동화#LLM
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도메인 지식 없는 디자이너가 팀의 기준을 바꾼 방법
해외송금 디자인에서 수수료보다 큰 가치는 사용자의 불안을 줄이는 경험이라는 점을 발견했습니다. 인터뷰와 팀의 직접 경험을 통해 제품 기준을 바꾸고 송금 상태와 입력 과정을 단순화했습니다.
#UI/UX#API#server
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사용자를 위해 일부러 어렵게 만드는 경험, 어디까지 괜찮을까?
10대 저축을 돕는 잠금 저금통을 만들며, 일부러 어렵게 만드는 경험의 기준을 정리했습니다. 사용자에게 죄책감 대신 선택권과 응원을 남기는 설계를 강조했습니다.
#UI/UX#인터랙션#제품 디자인
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리더보드 1등 LLM, 토스에서도 1등일까? - Toss Benchmark 구축기
공개 리더보드만으로는 토스 서비스에 맞는 LLM을 고르기 어려워 Toss Benchmark를 구축했습니다. 한국어 입력, 추론 설정, 도메인 지식과 정책 준수까지 함께 평가해 실제 업무 적합성을 확인했습니다.
#LLM#벤치마크#한국어
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토스증권이 GPU-aware를 넘어 GPU-native 클러스터를 구축한 방법
토스증권은 쿠버네티스에서 GPU를 단순히 인식하는 수준을 넘어 운영 가능한 GPU-native 클러스터로 발전시키는 과정을 공유했습니다. GPU Ready 판정, 시범운행 검증, MIG 기반 배치 최적화로 서비스 투입과 자원 효율을 높였습니다.
#Kubernetes#GPU#container
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App Router의 장점은 우리에게도 장점일까요?
App Router와 RSC의 장점을 실제 서비스에 적용해 검토했지만, 전환과 운영 비용이 더 크다고 판단했습니다. 토스뱅크는 일부 이득보다 안정성과 기존 기능 호환성을 우선해 Pages Router를 유지하기로 했습니다.
#Next.js#React Server Components#SSR
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AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법
코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.
#LLM#prompt#Python
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2. Beyond Our Expertise
기술 문서 작성 경험을 제품으로 전환해 내부 문서 플랫폼 todoc를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서를 쉽게 쓰고 AI로 활용하며, 작업 과정에서 지식이 자연스럽게 축적되도록 설계했습니다.
#API#CLI#MCP
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1. Creating a Role That Didn’t Exist Before
기술문서 작성이 단순 문서 생산을 넘어 조직의 지식 시스템을 설계하는 역할로 확장된 과정을 소개했습니다. AI 시대에 맥락을 축적하고 전달하는 일이 왜 중요해졌는지 설명했습니다.
#documentation#자동화#knowledge management
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How Documents Find Developers at Toss
토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾는 대신 문서가 개발자에게 찾아오게 만드는 시스템을 구축했습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식의 축적과 검색을 연결했습니다.
#RAG#LLM#Cursor
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AI가 만든 코드가 어드민이 되기까지
AI가 만든 코드를 어드민 화면으로 보여 주기 위해 브라우저 기반 Preview Runtime을 구축한 과정을 소개했습니다. 가상 파일 시스템, esbuild-wasm, import map, 패키지 사전 빌드로 격리성과 속도를 함께 해결했습니다.
#React#esbuild#TypeScript
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1%가 겪은 버그 고쳐야할까요?
점진 배포 환경에서 1% 버그의 핫픽스 여부를 판단하는 기준과 운영 방식을 소개했습니다. 크래시 재현 자동화와 사후 기록, 재발 방지 추적으로 같은 사고를 줄이는 방법을 정리했습니다.
#QA#배포#핫픽스
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토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?
토스증권은 추천을 배치 중심에서 실시간 루프로, 검색을 키워드 기반에서 RAG와 그래프 RAG로 확장했습니다. 모델 성능뿐 아니라 데이터 갱신, 후보 선택, 운영 관측이 품질을 좌우한다고 정리했습니다.
#검색#RAG#graph RAG
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LLM 서빙, 띄우는 것과 잘 띄우는 것 사이
LLM 서빙에서는 단순히 모델을 띄우는 것보다, 지표를 잘 설계하고 원인을 빠르게 추적하는 운영이 중요했습니다. Prefix Cache, finish_reason, KV Cache 같은 신호를 활용해 타임아웃과 처리량 문제를 해결했습니다.
#LLM#모니터링#Kubernetes
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전체 데이터를 브라우저에 두는 광고 대시보드 만들기
전체 데이터를 브라우저와 Web Worker로 옮겨 광고 대시보드의 필터링과 정렬을 즉시 처리하도록 개선했습니다. 그 결과 속도뿐 아니라 누락 데이터, URL 검증, 정렬 제약 같은 구조적 문제도 함께 해결했습니다.
#React#Web Worker#API
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토스는 어떻게 광고 속에 게임을 넣었을까
토스는 게임 광고 소재를 받지 못하던 문제를 해결하기 위해 MRAID 기반 플레이어블 광고 SDK를 직접 만들었습니다. 실제 호출 범위만 구현하고 렌더 완료 감지와 배포 계약을 분리해 운영했습니다.
#MRAID#JavaScript#TypeScript
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AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.
#LLM#ML#React
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