AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 시스템 1~5탄 [핵심 요약]

단순한 코딩 비서가 아닌, 진정한 의미의 AI 페어 프로그래밍 파트너인 Claude Code와 함께 5일 동안 진행한 프로젝트의 전 과정을 요약해보았다. 이 요약본은 시스템의 설계부터 배포, 고도화, 품질 관리까지의 AI와 함께한 여정을 요약했다. Day 1: 프로젝트 시작과 기반 설계 (Foundation) 시스템의 목적을 정의하고, 향후 확장이 용이한 기술적 뼈대를 세울 것 ㄱ. 왜 커스텀 번역 관리 시스템(TMS)인가? … 더 읽기

AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 시스템 5탄 : 디자인 & 품질 완성 편

“아름다운 코드는 결국 아름다운 시스템을 만든다.” Claude Code와 함께 11개의 핵심 기능을 POC로 단숨에 완성한 뒤, 개발자가 아닌 사용자의 시각으로 시스템을 다시 바라보았다. 기능은 어느정도 돌아가는 정도는 되었지만, 페이지마다 개성이 너무 뚜렷하여 눈의 피로를 유발하는 어두운 테이블, 그리고 에러 발생 시의 불친절한 피드백들이 눈에 띄었다. 오늘의 미션 : 디자인 시스템을 정립하고, 브랜드 일관성을 확보하기!철저한 테스트 … 더 읽기

AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 시스템 4탄: 대규모 리팩토링 & 기능 고도화 편

“하루 만에 11개의 기능을 완성하고, 시스템 전체의 체질을 개선할 수 있을까?” 단순히 기능을 나열하는 단계를 넘어, 실제 기업 환경에서 사용해도 손색없는 ‘프로덕션 레벨’의 시스템으로 진화시키기 위한 대규모 리팩토링이 시작된 날입니다.3일 동안, 개발에 ㄱ자도 잘 모르는 사람이 엄청난 양의 AI 코드를 쏟아 냈으니 이쯤 되면 디버깅 및 리팩토링이 필요한 시점이라 생각했다. Claude Code와의 6시간 페어 프로그래밍이었고, … 더 읽기

AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 시스템 3탄: 배포 & 트러블슈팅

“댔다!” 마침내 배포 성공 메시지가 떴을 때 터져 나온 탄성이었다. (왜냐하면, 처음이라서 슈버페이스까지는 처리가 잘되었는데 버셀? 로 하는 작업이 너무 오래 걸렸다. 그리고 무료 토큰이 끝나서 Railway 다시 옮겨갔는데 버셀과 또 다른 프로세스라서 오류에 오류가 너무 많이 나서 이 날은 집에 10시 넘어서 퇴근…!)로컬 환경(내 컴퓨터)에서는 완벽하게 돌아가던 시스템이 실제 서버(Railway)에 올리자마자 수십 개의 에러를 … 더 읽기

AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 관리 시스템 2탄: 자동화와 성능 최적화 (feat. Claude Code)

“단순한 관리를 넘어, 자동화된 워크플로우를 만들 수 있을까?” 지난 1편에서는 Next.js와 Supabase를 활용해 시스템의 뼈대를 잡고 데이터베이스를 설계하는 과정을 다뤘다. 하지만 실제 운영 환경에서는 더 큰 도전이 기다리고 있었다. 왜냐하면, 처음에 간단하게 만들어볼까? 였는데 산출물을 보고나니깐 욕심이 성큼 생겨버렸다. PDF 텍스트 자동 추출, AI 자동 번역 API 연동, 그리고 대량 데이터 처리라는 높은 벽을 Claude … 더 읽기

AI와 5일 만에 만드는 엔터프라이즈 번역 관리 시스템: 아키텍처 편 (feat. 2026 AI vibe coding)

“코딩을 몰라도 시스템을 기획하고 구축할 수 있을까?” 최근 AI 기술의 발전으로 이제는 상상만 하던 서비스를 실제로 구현하는 시대가 되었다. 오늘은 Next.js, Supabase, 그리고 강력한 AI 코딩 도구인 Claude Code를 활용해 복잡한 ‘다국어 번역 관리 시스템(TMS)’을 단 5일 만에 구축한 여정 중, 그 첫 번째 기록인 기본 설계와 구조 잡기에 대해 상세히 공유하려 한다. 1. 왜 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n 도구 매뉴얼 정리 및 구글 채팅 답장보내기 9

도구 툴에 해당 메뉴얼을 작업하려면, Google Drive 툴 노드를 열어야 했다 거기서 Tool Description이 현재는 Set Automatically로 되어있는데 가이드를 여기다가 안내해야한다고 한다 이 도구는 [폴더명] 폴더에 회의록, 기록, 안내서, 최신 상담 등 다양한 정보가 포함된 문서로 구성됩니다.프로젝트와 관련된 구체적인 정보를 요청하는 경우 이 도구를 사용해야 합니다. 이제, AI가 채팅의 답변을 할 수 있도록 세팅해야한다지금 노드만 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n AI에게 행동지침 설정하기 8

옵션을 선택하고, 시스템 메시지를 선택합니다 n8n은 한글 인식률이 떨어진다고 하여, 시스템 프롬포트를 번역하여 넣었다 당신의 이름은 아루이며, 프로젝트 히스토리를 관리하는 친절하고 상냥한 어투로 명확한 답변만 제공하는 전문 비서이다질문을 받으면 먼저 Google 드라이브 도구를 사용하여 관련 문서를 검색해야 합니다검색된 문서 내용을 바탕으로 답변하고, 문서에 없는 내용을 지어내지 마세요정보를 찾을 수 없다면 ‘매니저를 확인하고 답변드리겠습니다’라고 대답해야 합니다 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n Google Drive Tool Node 7

데이터를 구글 드라이브에서 불러오는 것으로 시나리오를 작업했기 때문에 AI Agent에 Google Drive를 연동해야한다 기존에 우리는 이미 등록해논 것이 있기 때문에 바로 선택해서 사용하면 된다 그 다음에는 폴더안에 파일을 서칭 할 수 있도록 세팅을 해야한다 그리고 참고로 Limit의 경우 50개는 너무 많다(검색하는데 너무 오래 걸려 타임아웃 걸릴 수도 있을듯) 그래서 AI는 3~5개 권장했지만, 혹시몰라 나는 10개로 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n message Node 6

이제 message 노드를 연결할 차례이다. 4. Private Key를 입력 해야하는데, 여기서 중요한 포인트가 있다. ㄱ. 구글 클라우드에서 다운 받은 JSON 파일을 연다 ㄴ. —–BEGIN PRIVATE KEY—–로 시작해서 —–END PRIVATE KEY—– 끝나는 문장을 찾아서 복사해야한다. ” “표도 들어가면 안되고 정확하게 위에 부분 영역만 복사해서 붙여놓고 저장 되어야 한다 (AI 내용을 대충 보고 전체 복사해서 넣었더니 안되서 … 더 읽기