코드로 쓰는 정책서
오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.
오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.

Figma MCP를 Cursor와 연동해 디자인 시안을 React/Vue 컴포넌트로 옮긴 경험을 공유했습니다. 실제 업무에서 개발 시간을 줄이고 세부 튜닝에 집중한 사례를 소개했습니다.

Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.

Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.

Cursor 전사 도입 6개월 동안 개발팀이 AI 중심 워크플로로 전환된 과정을 공유했습니다. 문제 정의와 설계에 집중하고, 다양한 AI 도구로 생산성을 높인 사례를 소개했습니다.


iOS 앱 사이즈를 줄인 경험을 소개했습니다. 이미지 최적화와 중복 리소스 제거로 17MB를 줄였습니다.


AI 코딩 어시스턴트의 시장 동향과 국내외 도입 사례, 모델·솔루션 비교를 한 번에 정리했습니다.파일럿 검증을 거쳐 성능, 보안, 비용을 함께 고려한 점진적 도입 전략을 제안했습니다.


AI 코딩 에이전트 5종의 실제 사용 경험을 바탕으로 강점과 한계를 비교했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 더 창의적인 업무에 집중하는 방향을 제안했습니다.
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MCP의 개념과 서버/클라이언트 흐름을 해커톤 경험을 바탕으로 정리했습니다. Swagger API와 FastMCP를 활용해 서비스용 MCP tool을 빠르게 구현한 과정을 공유했습니다.


IntelliJ 사용자가 Cursor 대안을 찾다가 Claude + MCP 연동을 선택한 사례를 소개했습니다. IDE를 바꾸지 않고도 코드 지원과 외부 툴 연계를 활용하는 방법을 설명했습니다.

당근이 AI 실험을 통해 새로운 사용자 경험을 만드는 과정을 소개했습니다. 호기심을 행동으로 바꾸는 설계와 반복 개선의 중요성을 강조했습니다.

생성형 AI가 웹 서비스 개발 전반에 빠르게 스며든 흐름을 정리했습니다. 반복 작업은 AI에 맡기고 개발자는 설계와 품질 검토에 집중하는 방향을 제시했습니다.
AI 도구와 개발 지식을 결합해 연관 상품 추천 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다.\n작업 시간을 90% 가까이 줄이고 추천 품질과 접근성도 높였습니다.


Cursor AI로 K-팝 소개 웹페이지를 만들고 웹 서버에 올린 과정을 공유했습니다. 초보자도 빠르게 결과물을 만들 수 있지만, 도메인 지식과 수정 검토가 중요하다고 짚었습니다.