
공통 컴포넌트를 건강하게 기르기 위한 고민
공통 컴포넌트를 언제 만들고 언제 정리할지에 대한 팀의 판단 기준을 공유했습니다. 재사용성보다 유지 비용과 실제 사용성을 함께 보며 질문을 더 자주 남기자는 내용입니다.

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라포랩스 Server Engineer들이 치열한 논의와 책임 있는 실행을 바탕으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 AI 활용, 피드백 문화, 성장 기회와 과제까지 조직의 밀도를 보여주었습니다.

병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.
레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꿔 9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에 초안까지 생성했습니다. 모호한 목표 대신 정밀한 완료 기준을 주고 사람과 AI가 역할을 나눠 협업했습니다.
AI 코딩이 보조 도구에서 에이전트 중심 개발로 바뀐 1년의 흐름을 정리했습니다. 스펙, 문서, 테스트를 레포 안에 쌓아 에이전트가 일할 환경을 설계한 과정입니다.

내부 백오피스 검색 지연 문제를 고객 사용 방식 인터뷰로 먼저 확인했습니다. IndexedDAO를 도입해 인덱스 히트를 보장하고 8초 쿼리를 200ms대로 개선했습니다.

biz-crm 대용량 검색 지연 문제를 사용자 인터뷰로 원인부터 재점검했습니다. 범용 필터를 줄이고 IndexedDAO를 도입해 인덱스 기반 조회로 개선했습니다.

6개월간 직접 코드를 쓰지 않고 LLM과 시스템으로 대규모 수정과 리팩토링을 수행한 사례를 소개했습니다. 핵심은 AI가 아니라 CI, 린터, 아키텍처 테스트 같은 제어 시스템이었습니다.
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LLM 활용 격차를 개인의 센스가 아닌 팀 시스템으로 끌어올리는 방법을 제안했습니다. Claude Code의 플러그인과 마켓플레이스를 조직용 하네스로 보는 관점을 정리했습니다.

유저가 원하지 않는 기능을 막기 위해 제품을 직접 써보는 ‘개밥 먹기’를 소개했습니다. 빠른 피드백과 팀 정렬로 개선점을 찾는 실천 방법을 제안했습니다.


AWS Transform Custom으로 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 전환하는 과정을 소개했습니다. 커스텀 변환 정의를 만들고 반복 적용해 레거시 현대화를 자동화하는 방법을 설명했습니다.


옐로우버스 일정 시스템은 변경이 연쇄 전파되는 DB 구조 때문에 큰 비용을 치르고 있었습니다. 이를 append-only, decoupling, lazy generation으로 재설계해 안정성과 운영 효율을 높였습니다.