수작업 23영업일 소요될 작업을 3.5일에 마쳐 회귀 테스트 범위를 넓혔다.
기획서 입력만으로 결함 등록까지 이어지는 5단계 자동화 파이프라인을 구축했다.
컬리가 Argo Workflows와 SageMaker로 추천 모델 일일 자동 배포 파이프라인을 구축했다.
LLM Wiki와 RAG를 결합해 도메인 지식을 효율적으로 전달하는 AI 시스템 구축 과정을 공유한다.
컬리가 배송 완료 사진의 유사도를 비교해 오배송을 실시간 탐지하는 On-device 시스템을 개발했다.
148,000번의 AI 대화 끝에, 생산성은 사용량보다 오케스트레이션에 달려 있음을 확인했다.
Obsidian 기억 시스템과 Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loop로 AI 작업을 병렬 오케스트레이션한다.
Nx 18과 Bun 조합의 한계를 넘기 위해 Nx 21.4+와 Bun 1.2.x로 올렸다.
LLM의 인지 한계를 시스템으로 보완해 Claude Code를 예측 가능하게 쓰는 법을 정리한다.
컬리는 Tech Spec으로 리뷰와 협업을 빠르게 만들고, AI로 초안 자동화를 실험한다.
OOM으로 무너진 레거시 CMS를 Vite로 옮겨 빌드와 개발 속도를 모두 크게 개선했다.
컬리가 Knowledge Distillation을 적용한 Collaborative Embedding 모델을 도입해 세일 지면에서 ARPU 약 140% 증가를 달성했다.
컬리가 YOLOv11 기반 객체 탐지 모델로 배송 완료 사진 검수 비용을 93% 줄였다.
컬리 핀테크그룹이 NestJS와 GraphQL 기반 BFF를 도입해 프론트엔드 생산성을 높이고 백엔드 변경 영향을 차단했다.
Kurly가 nginx 권한 없이 애플리케이션 레벨에서 서비스 점검을 차단하는 AccessBlock 시스템을 개발하고 Redis 캐싱으로 성능을 개선했다.
Vue.js 라우팅과 Spring AOP를 활용해 서비스 점검 시 접근을 차단하는 AccessBlock 시스템의 프론트엔드 및 백엔드 구현 로직과 Redis 데이터 관리 방식을 소개한다.
컬리가 Gemini와 MCP를 연동한 AI 비서 Jarvis를 도입해 에러 대응 시간을 단축했다.
딜리버리플랫폼개발팀이 Hibernate 6.x 호환성 문제 해결과 데이터 크기 절감을 위해 자체 암호화 모듈 cowcow-enc를 개발했다.
컬리 OMS 팀은 Shared Cache 아키텍처와 MSA 분리를 통해 소규모 인력으로도 안정적인 주문 처리와 배포 효율성을 확보했다.
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