AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.
#LLM#ML#React
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대표 인기 포스트캐시를 적용하기 까지의 험난한 길 (TPS 1만 안정적으로 서비스하기)479 조회479 조회 AI 기타
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주요 카테고리 Else · Frontend · AI
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- 2026. 8. 13.
최신 게시글 (20)
토스의 속도와 품질, 상용 도구로 충분한가 — 토션(Tossion)
토스 QA 팀이 흩어진 테스트 정보와 상용 TCM의 한계를 해결하기 위해 토션 플랫폼을 만들었습니다. 또한 AI와 에이전트를 결합해 PR 분석, 테스트 케이스 생성, 자동화 실행을 빠르게 연결했습니다.
#test#자동화#QA
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모노리포 희망편, 절망의 리포가 희망의 리포로 부활하기까지 걸린 1년
토스는 대규모 프론트엔드 모노리포의 의존성 파편화를 해결하기 위해 카탈로그를 도입했습니다. 이를 통해 설치 속도와 개발 경험을 개선하고 최신 플랫폼 변경을 안정적으로 전파했습니다.
#모노리포#React#Next.js
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DS와 MLE가 함께 일하는 법
DS와 MLE가 모델을 주고받는 방식을 인터페이스 중심으로 정리해 협업 효율을 높였습니다. 또한 AI 작성 코드까지 팀 컨벤션으로 묶어 리뷰와 배포를 더 매끄럽게 만들었습니다.
#LLM#ML#모노레포
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LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
#LLM#검색#API
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토스의 디바이스 팜 만들기
팀마다 각자 관리하던 실기기 환경을 사내 디바이스 팜 네뷸라로 통합한 과정을 소개했습니다. Appium 대신 자체 드라이버와 실시간 미러링 구조로 속도와 운영성을 높였습니다.
#node.js#API#Kafka
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누군가는 토스를 테스트하는 동안, 우리는 테스트하는 법을 만듭니다.
토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.
#test#자동화#CI/CD
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es-toolkit: How a Small Internal Library Became a Global Project
Toss는 lodash의 한계를 보완한 현대적 유틸리티 라이브러리 es-toolkit을 만들고 OSS로 확산시켰습니다. 호환 레이어와 성능 개선으로 대형 프로젝트 채택과 주간 2천만 다운로드를 달성했습니다.
#JavaScript#open source#bundle size
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6. 도구를 넘어, 기준과 책임으로
문서화 도구와 자동화만으로는 지식 시스템이 완성되지 않는 한계를 짚었습니다. 기준, 책임, 거버넌스로 신뢰할 수 있는 지식을 만드는 방법을 정리했습니다.
#문서화#자동화#거버넌스
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5. Technical Writer, 사라질 결심
Technical Writer의 리뷰 기준과 작성 방식을 AI에 학습시켜 문서 작성과 리뷰를 자동화했습니다. 사내 메신저와 GitHub에 붙여 사용 흐름 안에서 바로 문서 작업이 되도록 만들었습니다.
#문서화#GitHub Actions#GitHub
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es-toolkit, 사내 작은 라이브러리가 전세계적인 라이브러리가 되기까지
토스의 es-toolkit이 lodash 대체를 목표로 성능과 번들 크기를 개선하며 성장한 과정을 소개했습니다. 국내외 커뮤니티 기여와 대형 오픈소스 채택으로 주간 다운로드 2천만 회를 넘겼습니다.
#JavaScript#TypeScript#GitHub
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4. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (2)
문서화 실패의 원인을 기준 부재와 지식 분산, 공유 부담에서 찾았습니다. 조직 성격과 현재 수준을 진단한 뒤 문제에 맞는 문서부터 시작하라고 제안했습니다.
#문서화#챗봇#검색
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3. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)
조직에서 문서화가 실패하는 이유를 두 사례로 살펴보며 문제의 구조를 정리했습니다. 흩어진 지식을 한곳에 모으고 작성·갱신을 업무 흐름에 넣는 방향을 제안했습니다.
#문서화#검색#API
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디자이너에게 AI로 뭐든 만들어보라고 한다면
토스 디자인챕터의 AI Contest 사례를 소개하며 디자이너들이 AI를 어떻게 활용했는지 정리했습니다. 반복 업무 자동화부터 협업 보조, 프로토타입 설득, 모션 제작까지의 활용 방향을 보여줬습니다.
#prompt#프로토타입#모션그래픽
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Spark Connect on Kubernetes #1: 견고한 Spark Connect 만들기
Spark Connect를 멀티세션 서비스로 운영하며 생기는 단일 장애점과 리소스 경합 문제를 다뤘습니다. replica, Gateway, 부하 점수 기반 세션 배치로 안정성을 높인 과정을 정리했습니다.
#Spark#Kubernetes#gRPC
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2. 전문성 밖으로 나아가기
Technical Writer의 전문성을 문서 플랫폼 토독으로 확장한 사례를 소개했습니다. 누구나 쉽게 문서를 쓰고 AI로 활용하며, 지식이 자동으로 갱신되는 구조를 만들었습니다.
#문서화#API#MCP
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1. 세상에 없던 직무를 만들어가기
토스 Technical Writer가 문서를 쓰는 역할을 넘어 지식 시스템을 설계하는 방향으로 확장한 이야기를 다뤘습니다. AI 시대에 조직의 맥락과 암묵지를 남기는 문서화의 중요성을 강조했습니다.
#문서화#자동화#검색
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매일 하던 업무를 디자인하기
반복되는 할 일 정리를 프로덕트 문제로 보고, 슬랙과 AI를 연결한 위젯을 만들었습니다. 수동 정리 부담을 줄여 우선순위 판단에 집중하게 된 과정을 공유했습니다.
#UX/UX#프로덕트 디자인#Slack
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AI로 바꾼 제품 설계의 순서
고객센터 챗봇을 메뉴 탐색형에서 자연어 기반 경험으로 바꾸며, AI로 시나리오 초안과 프로토타입 검증을 병행했습니다. 경험을 먼저 설계하고 필요한 데이터와 규칙을 역산해 정의하는 방식으로 제품 설계 순서를 바꿨습니다.
#챗봇#Product Designer#prototype
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디자이너가 시안 대신 앱을 만든 이유
디자이너가 SwiftUI와 AI를 활용해 시안 대신 동작하는 앱을 만들고 인터랙션을 직접 검증했습니다. 레포를 스펙처럼 전달해 개발 완성도와 전달 효율을 함께 높였습니다.
#SwiftUI#Xcode#iOS
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