작업실

TODO.md는 프로젝트의 계획과 진행 상황을 보여 주는 문서예요. 다른 사람에게는 "계획을 세우고 단계적으로 진행하는 사람"이라는 인상을 주고, 나에게는 다음에 할 일을 알려 줘요.잘 쓰는 팁체크박스로 써요. - [ ] 할 일, - [x] 끝난 일. GitHub에서 실제 체크박스로 보여요.분류로 묶어요. 환경 / 테스트 케이스 / 구조·품질 / CI·문서처럼 나누면 한눈에 보여요.하루에 끝낼 수 있는 크기로 쪼개요. "결제 테스트"보다 "결제 화면 진입 테스트", "결제 정보 입력 테스트"처럼 나눠요. 쪼갤수록 매일 체크할 거리가 생겨서 잔디 심기에도 좋아요.동사로 끝내요. "로그인"보다 "로그인 실패 시 에러 메시지 검증 테스트 추가"처럼 무엇을 할지 분명하게 써요.끝난 항목은 지우지 말고 [x]로 ..

README는 저장소의 첫 화면이자 포트폴리오 표지예요. 채용 담당자는 코드를 열기 전에 README로 30초 안에 판단해요. "무엇을, 왜, 어떻게"가 바로 보여야 해요.추천 구성 (위에서부터 중요한 순서)프로젝트 한 줄 소개: 무엇을 자동화하는지 한 문장으로 써요.기술 스택: Python, pytest, Appium, Android Emulator테스트 범위: 어떤 기능을 검증하는지 표로 정리해요. 테스트 이름과 검증 내용을 적어요.실행 방법: 처음 보는 사람이 그대로 따라 하면 실행되도록 사전 준비 → 설치 → 실행 순서로 명령어를 적어요.폴더 구조: 각 파일의 역할을 한 줄씩 적어요.실행 결과: pytest 결과 화면 캡처나 리포트 이미지를 넣어요. 실제로 돌아가는 프로젝트라는 증거가 돼요.트러블..

Markdown(.md)은 기호로 서식을 지정하는 일반 텍스트 파일이에요. 메모장으로도 열 수 있고, GitHub가 이 기호를 읽어서 제목, 목록, 표 등으로 보기 좋게 보여 줘요.자주 쓰는 문법쓰는 법 보이는 모양 # 제목 / ## 소제목 / ### 작은 제목큰 제목 → 작은 제목 (# 뒤에 띄어쓰기 필수)**굵게**굵게- 항목글머리 기호 목록1. 항목번호 목록- [ ] 할 일 / - [x] 한 일체크박스 (TODO.md에서 사용)`python -m pytest`짧은 코드·명령어 강조[GitHub](https://github.com)링크![설명](docs/i..

품질 게이트 (Quality Gate) 뜻다음 단계로 넘어가기 전에 반드시 통과해야 하는 품질 기준즉,“이 기준을 통과하지 못하면 배포/병합/릴리즈를 멈춘다”는 통제 장치다.1️⃣ 왜 필요한가?소프트웨어 개발 흐름은 보통:코드 작성 → 빌드 → 테스트 → 배포여기서 문제가 생기는 이유는품질 기준 없이 다음 단계로 넘기기 때문이다.품질 게이트는 이를 막는다.2️⃣ 실제 예시🔹 예시 1: 자동화 테스트 기준스모크 테스트 100% 통과실패 케이스 0건치명도 High 결함 0건→ 조건 충족 시에만 배포 가능🔹 예시 2: 코드 품질 기준코드 커버리지 70% 이상SonarQube Critical 이슈 0개→ 미달이면 병합 금지3️⃣ QA 관점에서의 품질 게이트QA가 설정할 수 있는 기준 예:핵심 회귀 테스트 통..

QA 자동화는 대상(웹/모바일/API/CI)별로 사용하는 도구가 다르다.일반 IT 회사에서 실제로 많이 쓰는 것들을 카테고리별로 정리하면 아래와 같다.1️⃣ 웹(Web) 자동화🔹 1. Selenium가장 오래되고 많이 쓰임Java, Python, JS 등 다양한 언어 지원기업 레거시 환경에서 아직도 표준✔ 대기업 / 전통적 SI / B2B 회사에서 많이 사용✔ Jenkins와 조합 빈번🔹 2. PlaywrightMicrosoft가 만든 최신 웹 자동화 도구속도 빠르고 안정적병렬 테스트 강점✔ 스타트업 / 최신 스택 회사에서 증가 추세✔ TypeScript 기반 환경에서 선호🔹 3. Cypress프론트엔드 친화적UI가 직관적설정 간편✔ React/Vue 기반 웹 서비스에서 많이 사용✔ 개발팀과 협업형..

레딧에서 바이브 코딩에 대해서 찾아보던중 흥미로운 토론 발견.. 요즘 **“vibe coding”**이라는 용어가 자주 보이는데, 이게 정말 새로운 개념인지 아니면 단순히 AI 코드 생성을 새롭게 포장한 말인지 궁금합니다.이 개념은 코드를 한 줄 한 줄 직접 작성하는 것보다는, 만들고 싶은 것을 설명하면 AI가 설정과 구조 대부분을 처리해주는 방식에 더 초점을 두는 것처럼 보입니다. Vitara 같은 도구들은 프롬프트가 개발의 대부분을 이끄는 방식에 강하게 기울어 있고요.한편으로는 자연스러운 진화처럼 느껴집니다. 우리는 이미 자동 완성, 스캐폴딩, 보일러플레이트 생성 같은 것들을 쓰고 있으니까요. 반면에 “vibe coding”이라는 이름은 실제보다 더 추상적인 무언가처럼 들리기도 합니다.제가 진짜로 ..

고객지원용 RAG: 프로덕션에서 깨져보기 전엔 아무도 안 알려주는 기술 이야기요약(TL;DR): 지난 1년간 고객지원용 RAG 시스템을 만들었다. RAG 구현의 73%가 프로덕션에서 실패하고, 대부분 같은 실수를 반복한다. 여기에는 튜토리얼이 말해주지 않는 “진짜로 먹히는 것”과 “현실에서 무너지는 것”을 정리했다.이 글을 쓰는 이유데모에서는 “완벽하게” 동작하던 RAG가 실제 사용자 트래픽을 받으면 무너지는 경우를 너무 많이 디버깅했다. 장난감 예제와 프로덕션급 고객지원 봇 사이에는 큰 간극이 있다. 그 고통을 줄여주고 싶다.실제로 중요한 것들(ROI 기준 순위)1) 리랭킹은 말도 안 되게 중요하다이건 나도 놀랐다. 리랭커 추가는 코드 5줄 수준인데 정확도 개선 폭이 가장 컸다. 패턴은 보통 이렇다.빠..

요즘 자동화에 관심이 많아서 관련 문서를 보다보면 자주 보이는 용어들이있다모르고 넘어가지않기위해 기록.. 누군가 레딧에 이런글을 올렸다 (한국어로 번역했습니다) 2025년에 특히 새롭게 시작하는 스타트업을 위한 워크플로우 자동화용 AI 스택은 무엇인가요?현재 우리는 아이데이션에 Claude, 노코드 자동화에 Zapier, AI 인터뷰를 통해 전문 지식을 캡처하고 퇴직/지식 이전을 자동화하는 Sensay를 쓰고 있는데, 이게 꽤 유용했습니다. 하지만 아직 초기 단계라서 다음과 같은 추천을 찾고 있습니다:다단계 작업을 처리하는 최고의 AI 에이전트는? (CrewAI? n8n 업그레이드?)비용/확장성 면에서 Zapier를 뛰어넘는 도구는?Sensay처럼 데이터를 처리하는 RAG 강화 도구는?여러분은 어떤 ..

**오픈코드(Open Code)**는 보통 **오픈소스(Open Source)**를 의미하는 표현으로 사용됩니다.정확한 의미는 아래처럼 정리할 수 있습니다.1. 오픈코드(= 오픈소스)란?소스 코드가 공개된 소프트웨어누구나 코드를열어보고사용하고수정하고재배포할 수 있음(단, 라이선스 조건은 반드시 준수해야 함)2. 오픈코드의 핵심 특징투명성: 내부 동작을 직접 확인 가능자유로운 커스터마이징: 필요에 맞게 수정 가능확장성: 다른 시스템과 쉽게 연동커뮤니티 기반 발전: 전 세계 개발자가 개선에 참여3. 대표적인 오픈코드 예시운영체제: Linux웹서버: Nginx, Apache데이터베이스: PostgreSQL, MySQL자동화·DevOps: Airflow, Terraform, AnsibleAI/ML: PyTorc..

Reddit 유저들이 꼽은 2025년 최고의 자동화는 무엇일까1. 고객 경험·전환율 개선 자동화 리뷰 요약 자동화 고객이 많은 리뷰를 읽지 않아도 빠르게 판단 가능 의사결정 속도 ↑ → 전환율 직접 개선 2. 운영 효율 & 관계 중심 업무 전환 고객 온보딩 워크플로 자동화 스프레드시트·관리 업무 제거 팀이 고객 관계 형성과 가치 창출에 집중 반복 고객지원 티켓 자동 해결 Intercom Fin으로 FAQ·반복 문의 자동 처리 복잡한 이슈만 상담원이 직접 대응 지원 효율과 응답 품질 동시 개선 3. 성장 가속을 위한 콘텐츠 자동화 데이터 기반 콘텐츠 생성 & 재활용 Google 검색 데이터로 콘텐츠 전략 자동 도출..