튼튼발자 개발 성장기🏋️

오늘은 올리브영 기술 블로그에서 소개된 자체 sLLM 구축기를 읽고 느낀 점을 자유롭게 적어보려고 한다.나는 작년 4분기에 비슷한 구축기를 시도했었다. 팀 내에서 사용할 Ollama를 구축했었고 그 뒤에 여러 요청사항을 통해 vLLM을 새로 구축하였다. 이와 같은 경험을 했던 터라, 제목만 보고서도 호기심이 자극되었다.소형 LLM, 진짜 실용의 길을 찾다요즘 LLM이 핫하긴 한데, 대부분 서비스들은 상용 API나 엄청 비싼 GPU 자원을 쓰는 구조가 많다.그런데 올리브영 팀은 Tesla T4 16GB, 그러니까 렌탈비도 저렴하고 진입장벽이 낮은 하드웨어 환경 하나로 95% 상용 품질을 만들어냈다.LLM은 거대한 리소스가 필요하다고만 생각했었는데, 작은 모델과 현장 맞춤화로 실제 서비스까지 연결되는 과정을..

우아한형제들 기술블로그에서 "AI와 함께하는 테스트 자동화: 플러그인 개발기"를 보았다. 평소에 테스트 코드 자동화, 그리고 AI가 개발 실무에서 어떤 역할을 할 수 있을지에 대해서 많이 궁금했던 탓인지 재밌게 보았다.AI 자동화의 장점과 마주친 한계AI, 특히 Amazon Q, Copilot 같은 도구들을 이용해 테스트 코드를 자동 생성하는 건 업무 효율 측면에서 정말 매력적으로 보인다. 단순히 코드 몇 줄을 대신 써주는 게 아니라, 팀 컨벤션까지 반영해서 실제로 돌아가는 테스트 코드를 빠르게 만들어준다는 점이 참 고무적이다.하지만 역시 현실은 만만치 않다는 게 느껴졌다. 100% 자동화의 환상은 생각보다 쉽게 깨진다고 느꼈다. 클래스 의존성, 멀티모듈 구조, 비슷한 클래스명, 누락되는 엣지케이스 등 ..

DMR: Don't Merge without Review 프로젝트 개요지난 약 8년간 백엔드 개발자로서 현업에서 재직하며 업무를 볼 때 사바사, 팀바팀이 많지만, 결코 개발만을 하지 않았습니다. 생각해보면 기획 내용과 요구사항 분석부터 웹 디자인, 개발 설계, 테스트 코드 작성, Sanity Test, 모니터링, 문서 최신화까지 개발 외 적인 업무도 다량 존재했습니다. 이 중에서도 바로 코드리뷰는 필수적이면서도 적지 않은 시간을 소요하는 작업입니다. 이 코드리뷰를 어떻게 하면 자동화할 수 있을까 고민을 해보았습니다. ai를 활용한다 쳐도 line by line 레벨에서의 리뷰밖에 할 수 없다고 생각했습니다. 즉, 사이드 이펙트와 관련된 이슈나 버그를 리뷰할 수 없다는 치명적인 단점이 존재했습니다. (ai..

Butler: AI 기반 통합 워크플로우 관리 시스템 구축기목차1. 개요1.1. 왜 사용해야하는가?2. 설계2.1. 백엔드 설계2.2. 프론트엔드 설계2.3. MCP 설계2.4. 인프라 설계2.5. CI/CD 설계1. 개요Butler는 Google Drive, Redmine, GitLab 세 가지 외부 서비스를 하나의 자연어 인터페이스로 통합한 AI 기반 질의응답 및 업무 대행 시스템입니다. 사용자는 "구글드라이브에서 A팀의 2025년 3분기 회식 정보를 찾아줘", "레드마인에서 나에게 할당된 일감을 리스트업해줘", "이 파일을 레드마인 이슈 #1234에 첨부해줘"와 같은 자연어 명령을 통해 여러 플랫폼의 데이터를 검색하고, 파일을 업로드하며, 커밋 히스토리를 조회할 수 있습니다. https://gith..