
나만의 완벽한 AI 비서 만들기: Claude 활용 가이드 - Part 1
Claude Code로 슬랙, VS Code, Jupyter를 하나의 서버 작업공간에 통합해 AI 비서를 설계하는 방법을 다뤘습니다. 업무 연속성, 권한 위임, 지식 구조화, 기록과 스케줄링을 핵심 조건으로 정리했습니다.

Claude Code로 슬랙, VS Code, Jupyter를 하나의 서버 작업공간에 통합해 AI 비서를 설계하는 방법을 다뤘습니다. 업무 연속성, 권한 위임, 지식 구조화, 기록과 스케줄링을 핵심 조건으로 정리했습니다.

실행 중인 Docker 컨테이너의 CPU와 메모리를 재시작 없이 조정하는 방법을 다루었습니다. 포트 매핑은 공식 지원이 없어 우회 방법과 주의점도 함께 정리했습니다.


Node.js 컨테이너가 종료 시그널을 받아도 바로 안 죽는 원인을 PID 1과 이벤트 루프로 분석했습니다. dumb-init과 shutdown 훅, K8s 종료 설정을 함께 조정해 graceful shutdown을 맞췄습니다.


VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.

Claude Code를 REST API로 감싸 세션 복원, 스트리밍 분리, MCP 도구 연동 구조를 정리했습니다. 기존 AI SDK 도구를 재사용하면서 웹 환경에서 에이전트를 운영하는 방법을 공유했습니다.


Python 2.7 서버의 CI-Test 병목을 줄이기 위해 중복 실행과 불필요한 설치 단계를 제거했습니다. 캐싱과 tmpfs, 슬림 이미지 적용으로 13분이던 시간을 3분까지 단축했습니다.

Figma 플러그인에서 내부 API를 직접 호출할 때 발생하는 CORS와 HTTPS 제약을 해결하기 위해 프록시 서버를 구축했습니다. 기존 인프라를 재사용하고 최소 권한 원칙으로 설계해 안전하게 운영했습니다.
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AWS Cloud Native로의 앱 현대화 전략과 3년간의 아키텍처 개선 여정을 정리했습니다. 모놀리식의 운영 문제를 해결하기 위해 컨테이너, 서버리스, MSA, IaC를 단계적으로 적용했습니다.
20년 된 결제 원장을 MySQL 기반 신규 구조로 전환한 사례를 다뤘습니다. 무중단 마이그레이션과 장애 복구 경험을 통해 확장성과 회복 탄력성을 높였습니다.


AWS Transform for .NET과 Amazon Q Developer로 150만 라인 규모의 .NET 레거시를 현대화했습니다. 컨테이너 전환과 배포 자동화로 비용과 시간을 크게 줄였습니다.


Docker 빌드 중 의존성 충돌로 패키지 버전이 바뀌는 문제를 확인하는 방법과 원인을 설명했습니다. 최초 설치 단계에서 버전을 명시해 재설치를 막는 해결책도 제시했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.