AI
버그 대응과 PR 리뷰 시간을 90% 단축시킨 방법
두줄요약
Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.
핵심 내용
- Cursor와 MCP를 활용해 유저챗 버그 대응과 PR 리뷰 같은 반복 업무를 자동화한 사례
- PostgreSQL, DynamoDB, Sentry, GitHub API 등 외부 데이터 접근과 정교한 프롬프트를 결합해 분석·리뷰 절차를 표준화
- 유저챗 대응은 1시간에서 5분으로, PR 리뷰는 1시간에서 20분 수준으로 단축
- 모듈화된 프롬프트 구조와 동적 로딩으로 토큰 효율성과 컨텍스트 관리 개선
적용해볼 점
- 반복적인 분석 업무를 단계별 파이프라인으로 분해하는 접근
- 팀별 업무 지식을 문서화해 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하는 방식
- 외부 시스템 연동과 프롬프트 개선을 함께 진행하는 점진적 도입 방식