이 게시물은 AI-DLC 방법론을 적용해 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트를 2일 만에 MVP로 개발하고 베타 서비스를 오픈한 사례입니다.

프로젝트 개요

• AI-DLC의 Inception·Construction 중심 워크플로우로 요구사항 분석부터 유닛 분해, 설계, 코드 생성, 통합까지 진행
• Kiro Steering으로 규칙 기반 산출물 일관성 유지

주요 성과

• 개발 속도 4배 이상 향상, 개발 비용 70% 절감, 단계별 검증으로 품질 확보

핵심 기능·아키텍처

• 상담 회의록 자동 저장·분석, 가망고객 기반 상담 준비, RAG 기반 맞춤 학습 제안
• Amazon Bedrock(Nova 2 Lite), Amazon S3 Vectors, Transcribe, EKS, DynamoDB 등 AWS 서비스 활용