배경 사내 신용평가 모델에는 수십 개의 입력 파라미터가 있다. 신용분석팀에서 “이 파라미터를 추가해주세요”, “이 필터링 규칙을 바꿔주세요” 같은 변경 요청이 정기적으로 들어온다. 기존 흐름: flowchart LR A["분석팀: Jira 티켓 등록"] --> B["엔지니어: 티켓 분석"] B --> C["엔지니어: 영향...

문제 새로운 부채증명서 API를 구현해야 했다. 이미 시스템에는 유사한 역할의 마이데이터 API(api/mydata/v2/)가 존재했다. 둘 다 외부 요청에 대해 내부 채권/담보/보증 정보를 응답하는 API다. 핵심 질문: 기존 마이데이터 API를 확장할 것인가, 별도 앱으로 분리할 것인가? 유사점과 차이점 비교 flowchart LR ...

발단 예전에 만들다 만 클라이밍 앱을 AI 시대에 다시 생각해보는 시리즈(?)의 두 번째. 코칭 기능을 고민하다 보니 더 근본적인 문제가 떠올랐다 — 기록 자체가 귀찮다는 것. 클라이밍이 끝나고 “빨강 3개, 파랑 5개, 초록 2개”를 일일이 입력하는 건 번거롭다. 대부분의 사용자는 3일이면 포기할 것이다. 그런데 클라이머들은 벽 사진을 거의 항상...

프로젝트 소개 LifeRPG는 현실의 자기 성장을 방치형 RPG처럼 느끼게 해주는 개인 성장 에이전트다. 텔레그램으로 “오늘 알고리즘 2문제 풀었어”라고 보고하면, Claude가 맥락을 이해하고 RPG식 전투 결과 + 스탯 변화 + 랜덤 드롭을 돌려준다. 나: 오늘 NeetCode DP 2문제 풀었어 ⚔️ [전투 결과] 메모리 릭 슬라임 x2 ...

왜 CV를 공부해야 할까 예전에 만들다 만 클라이밍 앱에 AI를 붙이면 뭘 할 수 있을까 고민하다 보니, “사진에서 홀드 색상을 자동 인식”이라는 아이디어가 나왔다. 그런데 나는 백엔드 엔지니어지 ML 엔지니어가 아니다. Vision API를 그냥 호출하면 되는 거 아닌가? 싶지만, 기초를 모르면 왜 실패하는지도 모르고 프롬프트도 제대로 못 쓸 것 ...

배경 2025년 초부터 Claude Code를 개발 워크플로우의 핵심 도구로 사용해왔다. 1년 넘게 매일 사용하면서 “AI 코딩 도구를 어떻게 써야 실제로 생산성이 올라가는가”에 대한 나름의 원칙이 생겼다. 이 글은 “Claude Code가 좋다”는 홍보가 아니라, 어디에 쓰면 효과적이고 어디에 쓰면 오히려 해로운지를 1년간 체감한 기록이다. ...

배경 백엔드 엔지니어의 일은 “코드를 잘 짜는 것”으로 끝나지 않는다. 실제로 가장 큰 임팩트를 만든 프로젝트들은 운영 현장의 불편함을 시스템으로 해결한 경우였다. 이 글은 운영팀의 반복적 요청을 관찰하고, 그것을 시스템화하여 결국 팀 전체의 표준 패턴으로 확산시킨 과정을 정리한다. 1단계: 문제 관찰 — “이 요청이 왜 반복되는가?” 운영...

배경 예전에 설계만 해두고 구현하지 못했던 클라이밍 SNS 앱(CliInfo)을 가끔 떠올린다. 당시에는 “기록 + SNS”로만 생각했는데, 요즘 AI 시대에 이 프로젝트를 다시 본다면 뭘 더할 수 있을까? 클라이밍 기록이 쌓이면 “다음에 뭘 해야 성장할 수 있는가?”를 AI가 분석해주는 코칭 — 이런 방향이 가능하지 않을까? 구현은 아직이지만, ...

배경 신용평가에 사용되는 신용 프로파일 데이터는 외부 신용정보 기관의 API를 통해 조회한다. 772개의 코드를 요청하면 각 코드에 대한 응답값이 돌아오고, 이 데이터가 시스템 내 7개의 서로 다른 소비자에게 전달된다. 문제는 이 파이프라인이 Python(Django)과 Java 두 언어에 걸쳐 있고, 소비자마다 필요한 데이터 형태가 다르다는 것이...

배경 LLM Agent를 만들 때 가장 먼저 결정해야 하는 것은 오케스트레이션 패턴이다. Agent가 도구를 사용하여 작업을 수행할 때, “어떤 순서로, 어떻게 판단하며, 언제 멈출 것인가?”를 결정하는 구조다. 사내에서 파라미터 변경 자동화 Agent를 설계하면서 여러 패턴을 비교 검토한 과정을 정리한다. 패턴 1: ReAct (Reason...