
입사 10일, AI로 인프라팀 온보딩을 다시 설계한 이야기
입사 10일 만에 인프라 온보딩을 문서, 검증, AI 대화의 3계층 구조로 다시 설계했습니다. 정책 자동화와 Multi-Agent 실습까지 더해 신규 입사자 경험을 개선했습니다.

입사 10일 만에 인프라 온보딩을 문서, 검증, AI 대화의 3계층 구조로 다시 설계했습니다. 정책 자동화와 Multi-Agent 실습까지 더해 신규 입사자 경험을 개선했습니다.

채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.

AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.

올리브영은 AI-DLC와 Unicorn Gym으로 AI 협업 개발 프로세스를 실험했습니다. 요구사항부터 테스트까지 구조화한 워크플로우와 레거시 현대화 가능성을 확인했습니다.


GitLab Duo Agent Platform은 개발의 나머지 80%를 멀티 에이전트로 자동화하는 플랫폼을 소개했습니다. 이슈, 리뷰, 보안, CI/CD를 자율 처리하면서도 사람의 승인과 통제를 유지했습니다.
![[미래를 담아낸 뼈대 7/7] 의존성의 방향을 따라](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

의존성 그래프를 따라 레포 간 마이그레이션을 자동화하는 Evergreen 구조를 소개했습니다. 빌드 검증과 AI 보조로 버전업과 패치 전파를 빠르게 만드는 방식입니다.
![[미래를 담아낸 뼈대 7/7] 의존성의 방향을 따라](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/85a2456afffb0f96fb7c09ce89e31b7ad3400ab7-1684x1030.png)

의존성 그래프를 따라 마이그레이션을 자동 전파하는 Evergreen 구조를 소개했습니다. 표준화된 빌드 규칙과 AI 보조로 대규모 버전업을 빠르게 처리했습니다.


OWASP의 LLM Top 10과 Agentic Top 10을 바탕으로 GenAI 보안 점검용 100개 체크리스트를 정리했습니다. 프롬프트, 데이터, 에이전트, 인프라까지 계층별 대응과 AWS 적용 시 주의사항을 함께 제시했습니다.
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AI 코딩이 보조 도구에서 에이전트 중심 개발로 바뀐 1년의 흐름을 정리했습니다. 스펙, 문서, 테스트를 레포 안에 쌓아 에이전트가 일할 환경을 설계한 과정입니다.


Claude Code의 /simplify와 /batch로 병렬 리뷰와 대규모 변경 자동화를 다뤘습니다. PR 전 품질 점검과 작업 단위별 병렬 처리 활용법도 함께 정리했습니다.

6개월간 코드 0줄로 대규모 PR과 리팩토링을 수행한 AI Native 개발 경험을 공유했습니다. 핵심은 AI 자체보다 CI, 린터, 지식 그래프 같은 시스템으로 실수와 병목을 제어한 점입니다.

6개월간 직접 코드를 쓰지 않고 LLM과 시스템으로 대규모 수정과 리팩토링을 수행한 사례를 소개했습니다. 핵심은 AI가 아니라 CI, 린터, 아키텍처 테스트 같은 제어 시스템이었습니다.