[인터뷰] 토큰증권(STO), 전자증권법·자본시장법 개정 핵심과 기업 대응 전략 with 법무법인 화우
토큰증권(STO) 제도화 흐름과 전자증권법·자본시장법 개정의 핵심을 짚었습니다. 사업 구조 검토부터 인가 준비, 시장 진입까지 단계별 대응 전략을 제시했습니다.
토큰증권(STO) 제도화 흐름과 전자증권법·자본시장법 개정의 핵심을 짚었습니다. 사업 구조 검토부터 인가 준비, 시장 진입까지 단계별 대응 전략을 제시했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

50개 이상의 레포에 흩어진 버전업 PR을 Wave 순서에 맞춰 자동 전파하고 머지하는 방식을 설명했습니다. CI, flaky test, 에스컬레이션까지 묶어 대규모 업그레이드 운영을 자동화했습니다.

AI 에이전트가 작성한 코드를 검증하기 위한 Playwright 기반 E2E 테스트 하네스 구축 사례를 공유했습니다. 에이전트가 테스트 작성과 수정까지 맡는 워크플로우를 소개했습니다.

레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.

Claude Code에 TDD를 붙이기 위해 7개 서브에이전트와 하네스를 구축한 과정을 정리했습니다. 반복 실패를 회귀 평가와 훅으로 통제하고, 대시보드로 운영 가시성까지 높였습니다.
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/fa5b3c7e2429ae8264908c69c7d665726ffd5940-1684x1030.png)

코드 품질만으로는 AI 코딩 에이전트의 작업 가능성을 설명할 수 없다는 점을 다뤘습니다. 구조적 일관성과 빌드 가드레일이 AI 접근성을 높이는 핵심이라고 정리했습니다.
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생성형 AI가 개발 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 다만 환각과 보안 문제를 막기 위한 검증과 가이드라인도 함께 필요합니다.


Scala와 함수형 프로그래밍에 익숙하지 않은 상태에서 킹덤 서버팀에 합류한 온보딩 과정을 소개했습니다. 또한 ZPure와 ZIO, 테스트 작성, 버그 수정, 콘텐츠 개발을 통해 실무에 적응하는 흐름을 정리했습니다.

AI 에이전트가 실제 업무에서 안전하고 일관되게 일하도록 돕는 하네스 엔지니어링을 설명했습니다. 프롬프트를 넘어 규칙, 도구, 검증, 관측 체계를 설계하는 방법을 정리했습니다.
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

AI 코딩 에이전트가 받는 빌드 피드백을 유형별로 비교하며 정보 품질 차이를 분석했습니다. 가장 중요한 규칙은 컴파일 타임에 강제하고, 에러 메시지와 테스트 실패를 더 명확하게 설계해야 한다고 정리했습니다.

메시징 서버의 스트레스 테스트와 AI 활용 경험을 다룬 글의 개요입니다. 본문은 도입부 수준이라 구체적인 방법론은 드러나지 않습니다.
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/3d96b197bc8207cb19daa7120faefb616f656785-1684x1030.png)

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.