
생성형 AI 도입 흐름과 웹 서비스 개발의 연계
생성형 AI가 웹 서비스 개발 전반에 빠르게 스며든 흐름을 정리했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 설계와 품질 검토에 집중하는 방향을 제시했습니다.
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생성형 AI가 웹 서비스 개발 전반에 빠르게 스며든 흐름을 정리했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 설계와 품질 검토에 집중하는 방향을 제시했습니다.

S3 데이터를 Athena로 분석하고 QuickSight로 시각화하는 간단한 과정을 정리했습니다. 스키마 변경과 데이터 추가 반영 사례까지 함께 다뤘습니다.


1:1 비디오 채팅의 회귀 테스트를 두 개의 driver와 pytest hook, segment, 병렬 실행으로 자동화했습니다. 이를 통해 매칭 간섭을 줄이고 실행 시간을 크게 단축하며 QA 반복 업무를 줄였습니다.

Android SDK 배포 프로세스를 자동화해 생산성을 높인 사례를 공유했습니다. GitHub Actions와 Gradle convention plugin, 문서·샘플앱 자동화 방법을 다뤘습니다.


Langchain 없이 Python으로 ReAct 기반 LLM Agent를 직접 구현하는 예제를 소개했습니다. 프롬프트 설계와 멀티턴 흐름에 따라 함수 호출 결과가 달라질 수 있음을 보여줬습니다.


폐쇄망과 VDI 환경에서 API 자동 테스트 도구를 V0와 Flutter로 만든 경험을 공유했습니다. 반복 수정과 프롬프트 개선 끝에 팀 생산성을 높인 교훈도 정리했습니다.

소득증빙과 신용정보가 부족한 고객의 대출금액 산정 문제를 다뤘습니다. 대안데이터와 구간중도절단 추정으로 모든 신청자에 대한 승인금액 예측 방식을 소개했습니다.

이름은 선언 측의 일관성보다 사용하는 측의 오해 가능성을 줄이는 방향이 중요하다고 설명했습니다. 수식어를 앞에 두는 명명과 언어·플랫폼의 표준 규칙을 따르는 예를 제시했습니다.


프롬프트 품질을 정량 평가하는 방법을 Prometheus 2와 OpenAI API 실습으로 설명했습니다. 각 평가 방식의 장단점과 환각 탐지 한계를 비교하며 자동화된 평가 파이프라인 필요성을 제시했습니다.


프롬프트 성능을 정량적으로 평가하는 방법을 Prometheus 2와 OpenAI API 실습으로 소개했습니다. 문맥 평가는 강점이지만 최신 사실 검증은 도구별 한계가 있어 반복 평가가 필요합니다.


Azar의 실시간 추천 시스템을 위해 Flink KeyedProcessFunction 기반 스트림 조인과 배포 전략을 구축한 사례를 소개했습니다. Savepoint, Blue-Green 배포, Redis 중복 제거로 무중단과 Exactly Once를 구현했습니다.


예측 가능한 장애를 사전에 검증하기 위해 카오스 엔지니어링을 도입한 사례를 소개했습니다. 특히 mitmproxy로 API 응답에 null을 주입하는 Application Level 테스트 방법을 다뤘습니다.