
AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
대규모 코드베이스를 자연어로 검색할 수 있게 만든 RAG 기반 코드 지식화 플랫폼 AskON을 소개했습니다. 정적 분석, 호출 그래프, 임베딩, 증분 인덱싱으로 코드 검색과 답변 품질을 높인 사례입니다.

대규모 코드베이스를 자연어로 검색할 수 있게 만든 RAG 기반 코드 지식화 플랫폼 AskON을 소개했습니다. 정적 분석, 호출 그래프, 임베딩, 증분 인덱싱으로 코드 검색과 답변 품질을 높인 사례입니다.

Claude Code로 Slack·VS Code·Jupyter를 묶어 맥락이 이어지는 AI 비서를 설계하고 실무 자동화 사례를 소개했습니다. 개인 워크스페이스를 조직 자산으로 확장하는 방향과 AI를 대하는 실용주의도 함께 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.
사내 DB 관리 규정을 바탕으로 DDL 요청을 1차 검토하는 Bedrock 기반 리뷰봇을 개발했습니다. 20% 처리 속도 개선과 함께 DBA의 반복 업무와 커뮤니케이션 비용을 줄였습니다.


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


n8n으로 DevOps·AI 콘텐츠를 자동 수집하고 한국어로 요약하는 워크플로를 구축했습니다. 수집·요약 분리, 중복 방지, 에러 모니터링까지 운영 관점의 구현 방법을 정리했습니다.
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Grafana OnCall과 Amazon Connect를 연동해 Target Group 비정상 상태를 자동 감지하고 전화 알림까지 연결한 온콜 시스템 구축 사례입니다. 비용을 줄이면서도 담당자 식별, 알림 제어, 에스컬레이션을 하나의 흐름으로 묶었습니다.

커머프팀이 조직 구조와 소통, 기록 방식을 함께 리팩토링한 과정을 소개했습니다. 경계 없는 파트, 불판, 코질라, ADR로 협업 효율을 높였습니다.

MongoDB 커넥션 풀 사용률이 80%를 넘을 때 실시간 알림이 가도록 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 이벤트성 트래픽 급증을 사전에 감지하고 풀 설정도 조정했습니다.


Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

로컬 LLM과 mcp-agent를 연결해 빌드 실패 분석과 크래시 로그 요약, Slack 리포트 자동화를 구현한 사례를 소개했습니다. AI를 프로젝트 자동화 동료로 활용하는 방법을 공유했습니다.

AWS Bedrock으로 로그인 이상 징후를 자동 분석하는 관제 체계를 구축했습니다. 비정상 로그인 정황 파악과 대응 속도를 높이고 운영 효율을 개선했습니다.