프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
프런트엔드 개발의 병목을 컨텍스트 통합 문제로 보고, AI를 프롬프트가 아닌 워크플로로 활용하는 방법을 설명했습니다. 계획-구현-검증-PR까지 닫힌 루프를 만들면 재작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#프런트엔드#Jira
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AI 시대에 PM은 정말 대체될까? – 문과 출신 주니어 개발자가 슬랙봇으로 팀을 운영해본 3개월
AI가 PM을 완전히 대체하기보다, 목표 정렬과 진척 추적 같은 운영 부담을 덜어주는 데 더 적합하다고 보았습니다. 슬랙봇으로 OKR·KR 관리와 데일리 스크럼을 자동화해 팀의 방향성을 더 또렷하게 만들었습니다.
#Slack#OKR#GitHub
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AI 시대에 PM은 정말 대체될까? – 문과 출신 주니어 개발자가 슬랙봇으로 팀을 운영해본 3개월
[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)
생성형 AI의 한계를 넘기 위해 개발 전 과정을 AI와 함께 수행하는 AI-DLC 방법론을 소개했습니다. 기획부터 운영까지 컨텍스트와 이력을 보존하는 워크플로우를 통해 엔터프라이즈 개발 생산성을 높이는 접근을 다뤘습니다.
#AWS#LLM#CI/CD
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![[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/tech_thumbnail.png)
LLM은 모델보다 하네스가 먼저다: 만득이 한 달 수습기
업무용 LLM 봇에서는 모델보다 하네스가 더 중요하다는 점을 정리했습니다. 범위 설정, 근거 분리, 도구 실패 구분이 실제 운영 품질을 좌우했습니다.
#LLM#Claude#Slack
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LLM은 모델보다 하네스가 먼저다: 만득이 한 달 수습기
도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기
데마에칸은 타사 채팅 솔루션 종료를 계기로 InquiryChat으로 전환했습니다. 후쿠오카 현장 조사와 FGT/FGI를 통해 운영 맥락을 반영하고 상담 효율과 경험을 개선했습니다.
#UI/UX#보안#Jira
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개발자 없이 5분 만에 버그를 고친 QA, 우리가 설계한 것과 설계하지 않은 것
AI 코딩 도구를 개인용에서 팀과 비개발자용으로 확장한 설계 과정을 다뤘습니다. Slack 기반 인터페이스와 품질 게이트로 QA와 기획자도 안전하게 작업하도록 만든 사례입니다.
#Claude Code#Slack#Jira
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개발자 없이 5분 만에 버그를 고친 QA, 우리가 설계한 것과 설계하지 않은 것
AI 트리아지로 인입을 자동 분류하기
인프라 인입 이슈를 AI 트리아지로 자동 분류하고 런북으로 라우팅하는 설계를 정리했습니다.\n분류와 실행을 분리하고, 사용자 컨펌 전 외부 액션을 막는 안전한 운영 원칙을 소개했습니다.
#triage#SRE#Jira
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AI 트리아지로 인입을 자동 분류하기
AI는 QA를 대체하지 않았다, 대신 확장했다
생성형 AI를 QA 운영 체계에 통합해 품질 이벤트 분석과 테스트 설계를 자동화했습니다. 사람과 AI가 함께 작동하는 구조로 QA의 역할과 사고 범위를 확장했습니다.
#QA#자동화 워크플로#Jira
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[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
PM 반복 업무를 재현 가능한 AI 워크플로우로 정리한 사례를 소개했습니다. 데이터 검증, 승인, 산출물 연결까지 포함해 조직 지식으로 축적하는 방법을 설명했습니다.
#LLM#Cursor#Jira
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[AI-Native AFINIT] 한 명의 PM이 더 큰 임팩트를 만드는 방식: 재현 가능한 AI 워크플로우의 힘
비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
비개발자가 AI와 사내 가이드를 활용해 생산성 측정 대시보드를 만든 과정을 공유했습니다. 리드타임 계산부터 서버 구축, 데이터 검증까지의 시행착오와 배운 점을 정리했습니다.
#Jira#GitHub#Docker
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비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.
#GitHub Copilot#Claude#MCP
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Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack에서 자연어로 SQL을 실행하는 봇 쿼리곰을 전사 필수 도구로 만든 사례를 다뤘습니다. 멀티에이전트 검증, Hybrid RAG, 이중 메모리로 신뢰와 재방문을 끌어올렸습니다.
#LLM#RAG#SQL
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Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
ODW #3: MCP 서버를 안전하게 활용해 개발 효율 높이기
MCP 서버를 AI 어시스턴트와 연결해 개발 효율을 높이는 사내 활용 사례와 워크숍 내용을 소개했습니다.티켓 발행 자동화와 멀티 에이전트 PR 리뷰를 통해 안전한 확장과 보안 관리의 중요성을 강조했습니다.
#MCP#Claude Code#GitHub
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13년치 회사 기억을 먹은 AI: Knowledge DB 구축기
13년치 조직 기억을 Knowledge DB로 묶어 AI 에이전트가 작업 전 맥락을 먼저 보게 만든 사례입니다.\n장애 대응과 온보딩 효율을 높이되, 원본 검증과 guardrail로 hallucination을 줄였습니다.
#LLM#RAG#Knowledge DB
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13년치 회사 기억을 먹은 AI: Knowledge DB 구축기
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.
#LLM#MCP#Kubernetes
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AI 활용의 열쇠는 '조직적 학습'에 있다 - Orchestration Development Workshop의 시작
LY Corporation이 여러 AI를 연계하는 오케스트레이션 개발 워크숍을 시작했습니다. 실습형 학습과 조직적 운영 구조로 AI 활용 지식을 전사 확산하려는 내용입니다.
#LLM#Jira#Slack
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AI 워크플로우 자동화 : 펫프렌즈 n8n 해커톤
n8n을 사내에 도입하기 위해 해커톤 전 과정을 워크플로우로 자동화한 사례를 소개했습니다. 실무형 자동화 예시를 통해 팀 전체의 활용 장벽을 낮추는 경험을 공유했습니다.
#n8n#workflow automation#Claude
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AI 워크플로우 자동화 : 펫프렌즈 n8n 해커톤
SRE 팀의 반복 작업을 10분의 1로 줄인 SRE 봇 개발기
SRE 반복 작업과 문의 대응을 Slack 워크플로 중심의 봇으로 자동화한 개발기입니다. 배포와 일반 요청 처리 시간을 크게 줄이고 운영 가시성도 높였습니다.
#SRE#Slack#Jira
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기획서에서부터 Jira 태스크 업로드까지, Tasky
Confluence 기획서를 기반으로 Jira 티켓을 자동 생성하는 AI 워크플로우 Tasky를 소개했습니다.\nPRD 표준화와 태스크 세분화로 품질을 높이고 준비 시간을 줄인 사례입니다.
#Confluence#Jira#워크플로우 자동화
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기획서에서부터 Jira 태스크 업로드까지, Tasky
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
#QA#A/B 테스트#iOS
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여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드