LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.

팀마다 각자 관리하던 실기기 환경을 사내 디바이스 팜 네뷸라로 통합한 과정을 소개했습니다. Appium 대신 자체 드라이버와 실시간 미러링 구조로 속도와 운영성을 높였습니다.


경찰청의 GitHub 토큰 유출 권고를 계기로 GitLab에서 크리덴셜을 점검하고 회전하는 4단계 대응법을 정리했습니다. Self-Managed와 GitLab.com의 차이, 티어별 기능 범위와 주의점도 함께 다뤘습니다.

WhatsApp 채팅 안에서 대출 신청부터 진행까지 처리하는 대화형 AI 서비스를 해커톤으로 구현했습니다.\nAI 추출·검증 레이어와 제한 메커니즘으로 신뢰성과 운영 리스크를 함께 다뤘습니다.

POS·SCO 결제 구조를 카드 식별과 승인 경로 중심으로 다시 설계해 속도와 안정성을 높였습니다. 카드 혜택 자동화와 이중화 체계까지 더해 운영 부담도 줄였습니다.

개발자 블로그의 주간 업데이트와 여러 제품 소식을 모아 안내했습니다.\nAI, Android, API 관련 최신 발표와 문서 링크를 확인할 수 있습니다.
프론트엔드와 백엔드를 한 팀으로 합쳐 조율과 대기 비용을 줄인 사례를 소개했습니다. 문서화와 AI, Runbook이 안정성과 속도를 함께 받쳐줬습니다.


동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.
쿠팡 파트너스
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


방대한 설계 자료를 자연어로 찾기 위해 사내 플랫폼에 AI채팅을 연동했습니다. 실무 검증에서 정답률 96%를 확인하고 검색 시간을 크게 줄였습니다.


전략 패턴으로 PG별 결제 연동을 분리해 결제 플로우를 단순화했습니다. 새 PG 추가 시 기존 코드를 거의 수정하지 않도록 확장성을 확보했습니다.


n8n 워크플로가 많아질수록 소유권과 맥락이 화면 곳곳에 흩어져 관리가 어려워진다고 설명했습니다. 기본 기능의 한계를 짚고, 이를 한 지도처럼 모아 보는 Nelper를 소개했습니다.
X