매주 한 번, 우리는 AI로 일하는 법을 나눴습니다.
리디 개발센터가 6주간 AI 활용 세미나를 열고 실제 업무 적용 사례와 실패담을 공유했습니다. 작업 환경 설계, 작업 단위 축소, 검증과 가드레일의 중요성을 정리했습니다.
node.js 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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리디 개발센터가 6주간 AI 활용 세미나를 열고 실제 업무 적용 사례와 실패담을 공유했습니다. 작업 환경 설계, 작업 단위 축소, 검증과 가드레일의 중요성을 정리했습니다.
AI-DLC에 Subagent와 Custom Skill을 결합해 팀 프로젝트 운용 문제를 보완했습니다. 비정형 요구사항 정리, 병렬 개발 merge, 전용 코드 리뷰까지 함께 다뤘습니다.

이번 글은 FE 분야의 주요 기술 소식을 한 번에 정리해 전해드렸습니다. Temporal, TypeScript 6.0, Node.js 릴리즈 정책, Expo UI와 AI 코딩 에이전트 관련 흐름을 소개했습니다.
Next.js SSR에서 전역 QueryClient를 공유하면 요청 데이터가 누적되어 메모리 누수가 발생했습니다. 요청마다 QueryClient를 분리해 GC가 회수할 수 있도록 개선했습니다.
이 글은 CRUD 중심 서버 설계의 한계를 보완하기 위해 이벤트 소싱과 Ventyd를 소개했습니다. 배포 추적과 게임 상태 관리 사례로 TypeScript 기반 도메인 로직 공유 방식을 설명했습니다.
Node.js 컨테이너가 종료 시그널을 받아도 바로 안 죽는 원인을 PID 1과 이벤트 루프로 분석했습니다. dumb-init과 shutdown 훅, K8s 종료 설정을 함께 조정해 graceful shutdown을 맞췄습니다.

스타트업 개발자가 서비스 설계에서 마주하는 핵심 의사결정 포인트를 다룹니다. 가상의 SNS 설계를 통해 기술 선택과 운영 관점을 함께 살펴봅니다.
무신사는 외부 POS 의존으로 생기던 개발 지연과 비용 문제를 해결하기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron 기반으로 하드웨어 연동, 배포, 모니터링을 정비해 운영 통제력과 개발 속도를 높였습니다.
무신사는 외부 POS 의존을 줄이기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron과 운영 보완으로 개발 속도와 현장 안정성을 함께 높였습니다.
미리캔버스 합성팀이 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 파이프라인과 운영 방식을 소개했습니다. 고해상도 처리, 정합성 검증, 비용 최적화까지 함께 다뤘습니다.
에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.
상용 TMS의 불편을 해결하기 위해 Cursor AI와 React로 자체 29TMS를 구축했습니다. 핵심 기능과 API를 직접 구현해 운영 민첩성과 응답 성능을 크게 높였습니다.
상용 TMS의 한계를 AI 협업으로 보완해 맞춤형 29TMS를 자체 구축한 사례를 소개했습니다. 구체적인 프롬프트와 구조 설계가 AI 코딩의 완성도를 높였다고 정리했습니다.
초기 스타트업 개발자가 서비스 설계에서 마주하는 선택의 딜레마를 다루는 오프라인 세미나를 소개했습니다. 제한된 자원에서 기술 스택, 아키텍처, 운영 우선순위를 어떻게 정할지 함께 고민하는 행사입니다.
포스 확장을 위해 제휴사별 맞춤 개발 대신 플러그인 구조를 도입한 사례를 소개했습니다. 웹 워커 격리와 SDK 추상화로 안정성과 개발 편의성을 높이고, 향후 생태계 확장을 계획했습니다.

CI Template이 분산되고 팀별 브랜치·빌드 방식이 달라 공통화가 어려운 문제를 개선했습니다. 모듈화와 전용 Agent, 자동화 테스트로 유지보수성과 일관성을 높였습니다.

여기어때는 파편화된 CI/CD와 Helm Chart를 표준화해 문제를 줄였습니다. 개발자 숙련도와 무관한 동일한 배포 경험을 만들기 위해 입력 방식과 재사용 구조를 개선했습니다.

Claude Code와 Anthropic Batch API로 고객 채팅 상담 분류·분석 파이프라인을 검증했습니다.실시간 API보다 비용을 줄이면서 배치 처리, 시각화, 후속 자동화 방향까지 정리했습니다.

Node.js Stream으로 OpenAI Realtime Websocket API 음성 채팅 예제를 구성했습니다. 마이크 입력과 스피커 출력을 연결해 실시간 음성 처리를 보여주었습니다.

Node.js는 싱글스레드처럼 보이지만 내부적으로는 멀티스레드 요소를 활용하는 구조를 설명했습니다. 대용량 데이터 처리에서는 CPU 병목을 스케일아웃과 운영 설계로 풀어낸 사례를 다뤘습니다.
