금융권 연계 솔루션의 관리 콘솔을 개발하고 있습니다.
React부터 Spring Boot, DB까지 직접 다루며,
새로운 AI 도구와 개발 방식을 실제 업무에 적용하고 검증하는 데 관심이 많습니다.
금융권 연계 솔루션 회사에서 React / TypeScript 기반 Frontend와 Spring Boot 기반 Backend를 함께 개발하고 있습니다.
기존 시스템을 단순히 유지보수하기보다 구조를 개선하고, 반복되는 개발 작업을 자동화하고, 새로운 도구를 실제 개발 프로세스에 적용하는 것에 관심이 많습니다.
특히 빠르게 변화하는 AI 개발 트렌드를 따라가기 위해 Claude Code, MCP, Plugins, Coding Agent와 같은 도구를 직접 도입하고 테스트하고 있습니다. 단순히 사용해 보는 것에 그치지 않고,
| 🧪 적용 실제 프로젝트에 넣어 생산성과 한계를 확인 |
⚖️ 비교 여러 플러그인과 MCP를 같은 기준으로 비교 |
📐 규칙화 팀 프로젝트에 맞는 규칙과 워크플로우 정리 |
📢 공유 검증한 내용과 사용법을 팀원들에게 전파 |
AI가 개발자를 대체하는 것보다, 개발자가 AI를 어떻게 개발 프로세스 안에 잘 배치할 것인가에 관심이 있습니다.
| 관리 콘솔 차세대 전환 | Backend API | On-Premise LLM |
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JSP 기반의 기존 관리 콘솔을 React + TypeScript로 전환하고 있습니다. 약 190개의 화면과 여러 화면을 동시에 사용하는 MDI 구조를 다루기 때문에 일반적인 Router 중심 SPA와는 다른 구조가 필요했습니다. 폴더 구조와 의존성 규칙을 정의하고 lint로 강제하여, 개발 인원이 늘어나도 코드 구조가 쉽게 무너지지 않도록 설계하고 있습니다. |
Spring Boot, JPA, QueryDSL, PostgreSQL을 사용해 REST API를 개발합니다. 거래 로그와 같은 대용량 데이터 조회, 연계 엔진과의 HTTP 통신, 메뉴 단위 권한 검사 등 관리 시스템의 Backend 기능도 함께 담당하고 있습니다. |
인터넷 연결이 제한된 금융권 고객사 환경에서도 사용할 수 있는 경량 LLM 기반 운영 지원 기능을 설계하고 있습니다. · 거래 실패 시 로그 기반 원인 후보 정리 · 자연어 조회 조건 → 검색 Form 변환 · 현재 화면과 기능의 사용 방법 안내 모델의 크기보다 제한된 인프라 안에서 실제 업무에 쓸 수 있는 기능에 초점을 두고 있습니다. |
새로운 AI 도구가 나오면 단순히 기능을 확인하는 데서 끝내지 않고 실제 개발 환경에 적용해 보고 있습니다.
현재는 Claude Code를 중심으로 MCP, Plugins, Skills, Subagents와 같은 기능을 실제 개발 프로세스에 연결해서 사용하고 있습니다. 요구사항 분석부터 검증까지의 흐름을 정리하고, 반복되는 작업은 재사용 가능한 Skill이나 도구로 만들어 씁니다.
요구사항 분석 → 구현 계획 → 코드 작성 → 리뷰 → 검증
이 흐름을 한 번에 끝내지 않고 개발 파이프라인으로 만들어 두고 있습니다. 계획이 확정되면 구현은 Subagent에 맡기고, 결과는 리뷰 에이전트가 먼저 검토한 뒤 사람이 확인합니다. 실패하면 원인을 다시 정리해서 같은 에이전트에 되돌려 보내는 Loop 방식으로 진행하고, 화면 여러 개를 동시에 만들어야 할 때는 파일이 겹치지 않는 범위에서 Agent Team으로 나눠 병렬로 처리합니다.
| 파이프라인 계획 → 구현 → 리뷰 → 검증을 Skill과 Hook으로 고정 |
Subagent 구현·리뷰·테스트를 역할별 에이전트로 분리 |
Loop 실패 시 원인 정리 후 같은 에이전트에 재작업 |
Agent Team 파일이 겹치지 않는 작업을 병렬로 분배 |
새로운 MCP나 Plugin, Coding Agent를 발견하면 아래 과정을 거쳐 팀에서 사용할 가치가 있는지를 판단합니다.
도입 → 테스트 → 실제 프로젝트 적용 → 장단점 리뷰 → 팀 공유
AI 도구 자체보다 AI를 활용해 팀의 개발 방식과 생산성을 어떻게 개선할 수 있는지에 관심이 있습니다.
회사 업무 코드는 사내 GitLab에서 관리하고 있어 GitHub에는 공개하지 않습니다.
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