
그 많던 토큰은 누가 다 먹었을까
에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.

에이전트형 도구에서는 프롬프트보다 도구 출력과 대화 기록이 토큰을 더 많이 소모했습니다. 필요한 정보만 사전 필터링하고 작업 범위를 좁히는 방식으로 컨텍스트를 관리해야 했습니다.


OpenAI Codex 플러그인이 Slack, Figma, Gmail 등 실무 도구를 자연어로 연결해 워크플로우를 자동화하는 흐름을 소개했습니다. 팀 생산성을 높이기 위한 점진적 도입 방법과 개발자의 준비 포인트도 정리했습니다.


OpenAI Codex 플러그인을 활용해 Slack, Figma, Gmail 등 실무 도구를 자연어로 연결하는 흐름을 소개했습니다. 복잡한 워크플로우 자동화와 이를 위한 프롬프트 설계 역량의 중요성도 강조했습니다.

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AI가 코드를 작성하고 사람은 목적과 검증에 집중하는 개발 방식이 소개되었습니다. 실서비스에 맞추기 위한 규칙 정리와 검증 체계의 중요성도 강조했습니다.

디자인 시스템을 일관성과 판단 비용 관리의 문제로 다시 정리했습니다.\nAI를 활용해도 최종 기준과 예외 판단은 사람이 맡아야 한다고 설명했습니다.


쏘카 디자인 시스템 2.0을 시스템 관점에서 설계하고 운영한 과정을 정리했습니다. Figma 연동과 직군 합의를 통해 디자인-개발 흐름과 품질 관리 체계를 강화했습니다.

kt cloud가 사내 공모전에서 Dev Agent 활용 사례를 공유했습니다. 기획부터 구현까지 AI를 적용해 업무 효율과 프로세스 고도화를 확인했습니다.

Notion DB와 Figma 플러그인을 연결해 더미 데이터 입력을 자동화한 사례를 소개했습니다. CORS 문제와 AI 데이터 생성 이슈를 해결하며 팀용 도구로 확장한 과정도 담았습니다.

비개발자 디자이너가 반복되는 더미 데이터 입력 문제를 해결하려고 Figma 플러그인을 직접 만들었습니다. Notion DB와 AI, CSV 업로드를 결합해 팀이 쉽게 데이터셋을 관리하도록 개선했습니다.

React Server Components 시각화 도구와 클라이언트 사이드 AI 흐름, 디자인시스템 기반 마크업 자동화 사례를 소개했습니다. 프런트엔드 관점에서 AI와 브라우저 기술의 변화 지점을 함께 살펴볼 수 있습니다.

디자인 시스템 성과를 감이 아니라 설문과 인터뷰 데이터로 측정한 사례를 정리했습니다. 연간 3,272시간 절감 효과와 직군별 차이를 바탕으로 개선 과제를 도출했습니다.