ai를 활용한 자동화툴 학습하기
“단절된 데이터를 시스템의 핵심 자산으로 전환하다.” 번역 관리 시스템의 성능이 아무리 뛰어나도, 기존에 엑셀이나 CSV로 흩어져 있던 방대한 데이터를 가져오는 과정이 번거롭다면 그 활용도는 떨어질 수밖에 없다. 수동으로 데이터를 입력하는 시대는 지났으며, 이제는 복잡한 구조의 외부 파일을 얼마나 지능적으로 흡수하느냐가 시스템의 경쟁력이 된다. 프로젝트 8일 차, 기존 3단계였던 데이터 유입 경로를 더욱 정교한 4단계 마이그레이션 … 더 읽기
친구가 고민을 털어놨다.회사의 사정상 시스템이 변경 되면서, SVG 파일을 일러로 열어서 옵션 값을 바꾸는 단순 노가다 작업을 해야한다고 했다. 나는 주저하지 않고, 내가 만들어보겠다고 하면서 50분도 안걸려서 바이브 코딩으로 기획, 개발, 검수까지 다 끝냈다. 디자이너라면 누구나 한 번쯤은 단순 반복 작업의 늪에 빠져 허우적거린 경험이 있을 것이다. 수십 개, 때로는 수백 개의 SVG 파일을 일일이 … 더 읽기
AI 번역 관리 시스템에서 용어집(Glossary)은 서비스의 일관성을 결정짓는 핵심적인 자산이다. “완벽한 데이터는 없다, 오직 완벽하게 관리되는 이력만이 있을 뿐이다.” 하지만 사람이 운영하는 시스템에서 실수는 반드시 발생하며, 때로는 여러 사용자가 동시에 같은 단어를 수정하다 데이터가 꼬이는 ‘동시성 충돌’ 문제에 직면하게 된다. 7일 차, 사용자의 실수를 완벽하게 복구하는 필드별 롤백 기능과 데이터 무결성을 보장하는 낙관적 락(Optimistic Locking) … 더 읽기
“좋은 제품은 사용자가 실수할 수 있게 하고, 위대한 제품은 실수를 되돌릴 수 있게 한다.” 디자인 시스템과 품질 관리를 마친 우리 시스템은 겉보기에 완벽했다. 하지만 실제 운영 환경에서 번역가들이 마주한 공포는 예상치 못한 곳에 있었음. 바로 ‘수정 후 되돌릴 수 없다’는 심리적 압박감과 대량 작업 시의 동선 낭비였다. 6일 차, 사용자의 실수를 포용하는 버전 히스토리 시스템과 … 더 읽기
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
“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
“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
“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
“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
“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
