
끊기던 자동화 위에 다리를 놓다: 셀프힐링 로케이터로 유지보수의 벽을 넘다
회귀 테스트 자동화가 UI 변경에 자주 끊기던 문제를 AI 셀프힐링 로케이터로 보완했습니다.\ndescription 중심 작성으로 유지보수를 줄이고 테스트 복구 흐름을 만들었습니다.

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엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.

테스트 자동화 환경을 Master Jenkins와 Mac Node 구조로 통합했습니다. IP 변경, 장애 전파, 자원 분산 문제를 줄이고 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

라포랩스 퀸잇과 팔도감 마케팅 팀의 업무와 문화, AI 활용 방식이 소개되었습니다. 빠른 실험과 데이터 기반 의사결정, 풀 퍼널 경험을 중시하는 팀 분위기를 강조했습니다.


라포랩스 MD전략팀이 MD 구좌 전략과 자동화를 통해 운영 효율과 성장을 높이는 역할을 소개했습니다. 특히 썸네일 교체 작업을 AI로 자동화해 빠르게 임팩트를 만든 사례를 전했습니다.

PD1 해커톤 2025에서 LINE 앱에 AI를 접목한 다양한 아이디어와 시연 사례를 소개했습니다. 48시간의 결과물 속에서 현업 적용 가능성과 협업의 의미를 확인했습니다.


정유사 최초의 AI 챗봇 기반 해상유 마케팅 시스템 BTS를 소개했습니다. 해상유 거래 전 과정을 디지털화해 효율을 높이고, AI로 고도화를 추진하고 있습니다.

마이리얼트립 AI Lab이 내부 바운티 ‘마리트 크몽’으로 반복 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다. 이후 유지보수와 주도권 문제를 보완해 구성원이 직접 문제를 푸는 ‘AI 챔피언’ 제도로 발전시켰습니다.
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당근이 AI 활용 경험을 정리한 책 『요즘 당근 AI 개발』을 출간했습니다. 실험적 시도부터 운영 자동화와 플랫폼 구축까지의 실무 경험을 담았습니다.
![[에이닷 4.0 QE 여정1] 에이닷 4.0 품질 비하인드](https://devocean.sk.com/thumnail/2025/9/2/c3158e6429d9e81ba35fff3f4ca44d69c18c332adb863e8c5ebe24928abc89bb.png)

에이닷 4.0 품질 검증에서는 LLM 응답을 실제 발화 기반으로 평가하고, 기획 초기부터 QA가 함께 참여했습니다. Sanity Test, SPeCTRA 2.0, daily report로 품질 기준과 이슈 우선순위를 선제적으로 관리했습니다.

항공 해외제휴 정산 업무를 Python과 Cursor로 자동화해 1분 이내로 단축했습니다. 업무 당사자의 이해와 AI 협업이 확장성까지 확보한 핵심이었습니다.


Perplexity AI의 브라우저 Comet 주요 기능과 활용 사례를 소개했습니다. AI 검색과 자동화가 강점이지만 일부 기능은 아직 보완이 필요했습니다.