AI Briefing마켓컬리 뉴스
마켓컬리에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →컬리, Claude Code로 웹 화면 467개 매핑해 신규 테스트 114개 추가
수작업 23영업일 소요될 작업을 3.5일에 마쳐 회귀 테스트 범위를 넓혔다.
컬리, QA AI Hub로 TC 작성 공수 36.7% 절감하고 결함 등록까지 자동화
기획서 입력만으로 결함 등록까지 이어지는 5단계 자동화 파이프라인을 구축했다.
컬리, Argo Workflows와 SageMaker로 추천 모델 일일 자동 배포 파이프라인 구축
컬리가 Argo Workflows와 SageMaker로 추천 모델 일일 자동 배포 파이프라인을 구축했다.
AI에게 도메인을 가르치기 위한 두 번의 시행착오 — LLM Wiki와 RAG의 결합
LLM Wiki와 RAG를 결합해 도메인 지식을 효율적으로 전달하는 AI 시스템 구축 과정을 공유한다.
컬리, 배송 완료 사진 기반 On-device 오배송 탐지 시스템 개발
컬리가 배송 완료 사진의 유사도를 비교해 오배송을 실시간 탐지하는 On-device 시스템을 개발했다.
AI 토큰 사용량 1위 개발자가 14만 8천 번의 대화에서 배운 것
148,000번의 AI 대화 끝에, 생산성은 사용량보다 오케스트레이션에 달려 있음을 확인했다.
AI 에이전트 15개를 동시에 운영하는 법 — AI 병렬 오케스트레이션 실전 운용기
Obsidian 기억 시스템과 Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loop로 AI 작업을 병렬 오케스트레이션한다.
Nx에서 Bun을 더 잘 쓰기: Nx 18에서 21로 마이그레이션
Nx 18과 Bun 조합의 한계를 넘기 위해 Nx 21.4+와 Bun 1.2.x로 올렸다.
Claude Code로 예측 가능하게 바이브 코딩하는 전략
LLM의 인지 한계를 시스템으로 보완해 Claude Code를 예측 가능하게 쓰는 법을 정리한다.
개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 Tech Spec과 AI
컬리는 Tech Spec으로 리뷰와 협업을 빠르게 만들고, AI로 초안 자동화를 실험한다.
5년 된 CMS 프로젝트의 Webpack 4에서 Vite로 전환기
OOM으로 무너진 레거시 CMS를 Vite로 옮겨 빌드와 개발 속도를 모두 크게 개선했다.
컬리, Knowledge Distillation 적용한 Collaborative Embedding 추천 시스템으로 ARPU 최대 140% 상승
컬리가 Knowledge Distillation을 적용한 Collaborative Embedding 모델을 도입해 세일 지면에서 ARPU 약 140% 증가를 달성했다.
컬리, YOLOv11 기반 객체 탐지로 배송 수기 검수 비용 93% 절감
컬리가 YOLOv11 기반 객체 탐지 모델로 배송 완료 사진 검수 비용을 93% 줄였다.
컬리, GraphQL 기반 BFF 도입으로 프론트엔드 생산성 및 백엔드 의존성 개선
컬리 핀테크그룹이 NestJS와 GraphQL 기반 BFF를 도입해 프론트엔드 생산성을 높이고 백엔드 변경 영향을 차단했다.
Kurly, nginx 없이 애플리케이션 레벨에서 서비스 점검을 차단하는 AccessBlock 시스템 구축
Kurly가 nginx 권한 없이 애플리케이션 레벨에서 서비스 점검을 차단하는 AccessBlock 시스템을 개발하고 Redis 캐싱으로 성능을 개선했다.