
BFF 서버에 SSE를 도입한 이유: 전시 서버의 통신 구조 재설계
가게목록 전시 구조를 1지면 1API와 BFF 기반 SSE 스트리밍으로 재설계했습니다. 첫 응답을 앞당기고 클라이언트 통신 복잡성을 줄이는 방향을 소개했습니다.

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AI 코딩 시대에는 빠른 생성보다 빠른 검증이 더 중요하다고 설명했습니다. 스펙 주도 개발과 로컬 검증 환경으로 에이전트의 실수를 줄인 사례를 공유했습니다.


AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.
![[코드가 환경을 모르는 구조 4/7] 타임머신 — 시간 축을 교체한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/6a70f8e2c090762cbd4b1a9d470f573cbc0fc038-1684x1030.png)

HR SaaS에서는 시간이 급여와 연차 결과를 바꾸는 입력이므로 요청 단위로 교체 가능하게 만들었습니다. Clock 포트와 헤더 기반 Adapter, 비동기 컨텍스트 전파, 환경별 활성화로 타임머신을 구현했습니다.

도메인에 의존하지 않는 채팅 플랫폼 MessagingHub의 설계와 연동 구조를 소개했습니다. 웹 기반 공통 클라이언트와 정책 분리로 확장성과 이식성을 높였습니다.
AI 네이티브 엔지니어 채용을 위해 기존 코딩 테스트를 재설계한 과정을 소개했습니다. 수강신청 시스템 과제로 동시성·설계·문서화 역량을 평가하는 철학을 설명했습니다.

Confluence 기획서를 기반으로 Jira 티켓을 자동 생성하는 AI 워크플로우 Tasky를 소개했습니다.\nPRD 표준화와 태스크 세분화로 품질을 높이고 준비 시간을 줄인 사례입니다.
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Amazon Connect로 고객 응대와 업무 처리를 함께 수행하는 Agentic AI 컨택센터 구축 방안을 소개했습니다. MCP 통합, 보안 제어, 관찰성으로 셀프서비스와 상담원 지원을 함께 운영할 수 있습니다.

비개발 직군도 참여할 수 있는 n8n 기반 업무 자동화 입문 워크숍을 소개했습니다. 구글 시트 분석, 이메일 분류 등 실습 중심으로 반복 업무 자동화 방법을 다뤘습니다.

비개발 직군을 위한 n8n 업무 자동화 워크숍을 소개했습니다. 구글 시트 분석과 이메일 분류 실습으로 코딩 없이 워크플로를 설계하는 방법을 다뤘습니다.
Sherpa는 완전 자동화보다 검증 가능한 구조를 우선해 설계했습니다. HTML을 기준 진리로 삼고 단계별 파이프라인과 검증 뷰어로 신뢰성을 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.