Product Engineer: 전직 백엔드 개발자, AI와 함께한 프론트엔드 도전기
백엔드 개발자가 AI와 함께 프론트엔드 관리자 페이지를 만든 과정과 시행착오를 공유했습니다. 핵심은 프롬프트보다 컨텍스트를 쌓는 작업 허브 설계였습니다.
백엔드 개발자가 AI와 함께 프론트엔드 관리자 페이지를 만든 과정과 시행착오를 공유했습니다. 핵심은 프롬프트보다 컨텍스트를 쌓는 작업 허브 설계였습니다.

AI 비서를 매일 쓰며 발견한 불편함을 기능으로 바로 고친 실전 기록입니다.\nSlack, VS Code, Jupyter를 하나로 묶어 끊김 없는 협업과 자동화를 구현했습니다.

하나의 프롬프트로 세 AI를 역할 분담해 인프라 운영을 자동화한 사례를 소개했습니다. 작업 난이도에 따라 모드를 바꾸고 교차 검증을 넣어 속도와 안전성을 함께 높였습니다.

n8n을 사내에 도입하기 위해 해커톤 전 과정을 워크플로우로 자동화한 사례를 소개했습니다. 실무형 자동화 예시를 통해 팀 전체의 활용 장벽을 낮추는 경험을 공유했습니다.
마케팅 파트너 팀이 럭키글라이드에 맞춰 파트너 전용 페이지와 자동 마이링크 구조를 만들었습니다. 비개발자가 AI와 함께 개발·배포·운영을 하며 QA와 인프라 이해의 중요성도 배웠습니다.

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프로덕트 디자이너가 실무에서 AI로 PRD, 프로토타입, 정책, 목데이터를 빠르게 다듬은 사례를 공유했습니다. 핵심은 AI의 실행력보다 사람이 방향과 기준을 명확히 잡는 것이었습니다.

AI가 실행을 맡는 시대에 디자이너는 문제를 발견하고 판단하는 역할로 이동했습니다. 또한 AI가 일관되게 일하도록 시스템을 설계하는 능력이 중요하다고 강조했습니다.

입사 초기 세일즈 MD가 AI로 외부 영업의 비효율을 개선한 사례를 소개했습니다. 반복 업무는 AI에 맡기고, 브랜드 판단과 관계 형성은 사람이 맡는 방식이 핵심이었습니다.


바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.


Claude Code의 Auto memory로 작업 중 컨텍스트를 자동 저장해 다음 세션에 이어 쓰는 방법을 소개했습니다. CLAUDE.md와의 역할 차이, /memory 사용법, 주의할 점도 함께 정리했습니다.
채용팀의 반복 수작업을 클로드 코드로 자동화한 사례를 소개했습니다. 데이터, 일정, 면접자 경험까지 흐름 전체를 다시 설계한 점이 핵심입니다.