플랫폼 행성에 떨어진 서비스 개발자
전시어드민의 사용자 행동 로그를 구축해 공통 컴포넌트와 개선 과제의 우선순위를 정했습니다.\nAI·MCP·Playwright로 분석과 QA를 자동화해 운영 효율과 검증 안정성을 높였습니다.
Claude 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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전시어드민의 사용자 행동 로그를 구축해 공통 컴포넌트와 개선 과제의 우선순위를 정했습니다.\nAI·MCP·Playwright로 분석과 QA를 자동화해 운영 효율과 검증 안정성을 높였습니다.
Jev를 원고 교정·문체 탐지·자동 발행 점검에 적용해 조건부 활용 방식을 검증했습니다. 문단 판정은 Jev, 반복 규칙은 코드, 사실 검증은 별도 단계로 분리해야 합니다.

B2B IT 시장에서 테크블로그는 광고보다 오래 남는 검색 자산이라고 설명했습니다. 특히 AI 검색 시대에는 사실 기반 기술 콘텐츠가 신뢰와 전환을 만드는 핵심이라고 강조했습니다.
AI 에이전트와 280건의 해외투어 QA 티켓을 재현·조사·기록 중심으로 처리한 방식을 공유했습니다. 원인 확정 전 수정 금지와 메모리·커밋 규칙으로 재작업을 줄였습니다.
생성형 AI의 발전 속도와 시장 충격을 짚으며, 지금 쓰는 AI가 가장 뒤떨어진 AI일 수 있다는 점을 강조했습니다. 기술 자체보다 업의 맥락에 맞는 도입과 활용이 중요하다고 정리했습니다.
Temporal 도입 부담을 줄이기 위해 기존 인프라 위에 Flowkit이라는 자체 워크플로 라이브러리를 만들었습니다. 배치로 처리하던 접수지연 알림을 주문 단위 워크플로로 바꾸고, 재시도와 멱등성 정책도 선언적으로 다뤘습니다.
스크럼에서 반복되던 유저스토리 작성과 점수 참고 과정을 줄이기 위해 AI 기능을 도입한 과정을 공유했습니다. 생성과 검색을 분리하고, 실제 사용 중 드러난 문제를 바탕으로 구조를 계속 조정했습니다.

디자이너가 AI와 프로덕션 레포에서 직접 PR을 만들고 엔지니어 리뷰로 배포하는 워크플로우를 공유했습니다.\n디자인 시스템·자동 검증·보안·리뷰 정책을 갖춰 핸드오프 지연과 구현 손실을 줄였습니다.

단일 AI 에이전트의 한계를 줄이기 위해 조사, 설계, 구현, 검증을 분리한 멀티 에이전트 워크플로우를 구축했습니다. Herdr의 멀티 Pane과 이종 모델 조합으로 컨텍스트를 격리하고 품질 검증을 자동화했습니다.

개발과 운영 전반에 AI를 적용하는 kt cloud의 사례를 소개했습니다. Observability, 개발환경 자동화, PR 리뷰 자동화와 장애 대응 전략을 함께 다뤘습니다.
kt cloud VM 위에 Claude 기반 PR Review Bot을 구축해 PR 리뷰를 자동화했습니다. 반복 검증을 시스템으로 전환해 리뷰 품질 표준화와 병목 완화를 노렸습니다.
Claude Skill로 Technical Writer의 용어 표준화 업무를 정책 기반 자동화로 전환한 사례를 다루었습니다. 반복 작업을 줄이고 문서 품질과 개발 일관성을 함께 높인 구조를 소개했습니다.
대출 재신청의 불확실성을 줄이기 위해 100% 보장된 사전 승인 오퍼를 설계했습니다.\nAI 도구를 개발 전 과정에 활용해 해커톤 결과물을 빠르게 구현했고, 실제 서비스 적용도 준비 중입니다.
LLM의 `thinking_token_budget`이 내부 추론 토큰의 최대치를 제한하는 설정임을 설명했습니다. 더 깊은 사고를 유도하는 기능이 아니라 빠른 응답을 위한 제어 수단임을 정리했습니다.

한화솔루션은 Amazon Bedrock 기반의 사내 LLM Gateway로 Claude Cowork를 전사 도입했습니다. 멀티테넌트 인증과 비용·보안 거버넌스로 안전한 AI 활용 체계를 만들었습니다.

대규모 Android 저장소에서 AI 에이전트의 토큰 낭비를 줄이기 위해 Android CLI 래퍼와 스킬을 설계한 사례를 소개했습니다. 문서 검색, IDE 연동, 프리뷰 렌더링을 정규화하고 오류를 간결하게 바꿔 안정성을 높였습니다.

zeta labs는 문서, 에이전트, 자동 검증, 분석을 연결해 누구나 제품 개발 사이클을 돌리는 환경을 구축했습니다.\n주 2회 배포와 사용자 배치 비교로 개선 효과를 측정하며 클로즈베타를 운영했습니다.
Claude Code의 reasoning effort가 vLLM에서 어떻게 전달되는지 소스코드로 확인했습니다. high 외 값은 대부분 max로 처리돼 실질적 제어 효과가 제한적이라고 정리했습니다.

Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

사내 해커톤 운영을 위해 제출물 취합부터 집계, 전시까지 처리하는 시스템을 만들었습니다.\n배포, DB, 디자인, AI 연동의 시행착오를 Claude와 사내 가이드로 해결했습니다.