

LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.


LLM이 n8n 워크플로를 더 잘 생성하도록 하네스 엔지니어링을 소개했습니다. 정확한 스펙과 검증 도구를 주면 네이티브 노드 활용도가 크게 높아졌습니다.

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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.
![[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

50개 레포와 3,500개 모듈에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제인지 설명했습니다. 수동 전파의 한계를 보여주고, 자동화된 recipe 기반 구조를 제안했습니다.
![[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/6b5c6a4d92aeec8eb1400140ea58d591749ec8ee-1684x1030.png)

50개 레포와 3,500개 모듈 환경에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제가 되는지 설명했습니다. 수동 전파의 병목을 줄이기 위해 자동화와 빌드 검증 중심의 Evergreen 구조를 제안했습니다.
토스팀이 AI 변화에 대응하기 위해 AI Surf Day를 운영하며 실험과 공유 문화를 만들었습니다. 사례 공유, 에반젤리스트, 외부 협업을 통해 AI 전환의 기반을 넓혔습니다.

비개발자가 한 달 동안 풀스택 개발을 하며 AI 협업 방법론과 환경 설계를 배웠습니다. 구체적 프롬프팅, 병렬 작업, MCP 활용, 문서화의 중요성을 정리했습니다.
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현대오토에버가 GenAI Sandbox와 해커톤으로 전사 GenAI 실험 환경을 구축했습니다. 14개 팀이 참여해 업무 자동화와 생산성 향상 사례를 만들었습니다.
인증서 유효기간 단축으로 자동화 관리 필요성이 커졌습니다. 네이버클라우드가 이를 대응하기 위한 ACME를 소개했습니다.

AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다.\n평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.

카카오페이와 토스의 TAM 담당자들이 처음 만나 기술지원의 고민과 운영 방식을 공유했습니다.\n리더십, 자동화, 백업 시스템 등 실무 인사이트와 연대감을 나눈 교류 행사였습니다.