천천히, 꾸준히
기록하는 개발 블로그

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title: "새로운 팀에서의 첫 2주 회고"
date: 2026-09-16
tags: [Journal, 회고]
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최근에 이직을 하고, 즐겁게 업무를 하며 지내고 있습니다. 입사한 지 2주 정도 지났고, 제가 작업한 코드가 처음으로 프로덕션에 나가는 기쁜 경험도 했습니다. 지난 2주 동안의 업무를 돌아보며 들었던 생각들을 정리해봅니다.


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## 1. 문서화

저는 업무에 적응하는 과정을 기록해서 온보딩 프로세스를 문서로 남겼습니다. 회사에서 진행되는 공식 프로세스 이후 구두나 슬랙으로 전달받은 내용을 정리하고, 각 프로젝트는 `claude`의 `eli5` 스킬을 사용해 간략하게 학습했습니다. 예전과 달리 AI를 활용할 수 있으니, 개발자의 온보딩 프로세스도 이런 식으로 변해가는 게 좋겠다는 생각이 들었습니다.

기술 스택 버전처럼 너무 상세한 내용은 금방 낡아버려 관리되지 않기 때문에, 프로젝트에 대한 간략한 설명과 세팅 과정 위주로 문서화하고 그 내용을 바탕으로 저도 다시 복습했습니다. 프로젝트 전체를 처음부터 다시 분석하는 과정만 줄여줘도 꽤 큰 기여가 될 수 있겠네요.

이직하면서 가장 들이고 싶었던 습관이 바로 문서화였습니다. 이전 회사를 떠날 때 가장 마음에 걸렸던 건, 문서가 부족한 탓에 새로 오신 개발자분이 이슈의 맥락을 파악하기 어려웠다는 점이었거든요. 그리고 업무를 하거나 대화를 나눌 때 언제나 기록을 남기시던 두 시니어 개발자분의 모습을 닮고 싶기도 했습니다. (cc. 우노, 곤잘레스 감사합니다.)

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title: "AI-Native SDLC, 실제 업무에 적용하기"
date: 2026-09-08
tags: [AI, Frontend]
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> The AI-Native SDLC Playbook : https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook

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## 들어가며

기능 하나를 반나절이면 만들 수 있게 됐는데, 그 기능이 배포되기까지는 여전히 며칠이 걸립니다. 기획 의도를 다시 확인하고, PR 설명을 길게 쓰고, 리뷰어는 "이거 왜 이렇게 만들었죠?"를 물어보고, 그 답을 하려고 슬랙, 컨플루언스를 확인하는 시간이 늘었습니다.

Anthropic이 공개한 [AI-Native SDLC Playbook](https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook)은 정확히 이 문제를 다룹니다. 이 글에서는 플레이북의 내용을 정리하고, 그중 우리 팀 환경에 그대로 적용하기 어려운 부분을 어떻게 바꿔서 적용할지 정리해보려 합니다.

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title: "AI 엔지니어링 — 1편: 파운데이션 모델과 평가"
date: 2026-09-02
tags: [AI]
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> 『AI 엔지니어링』 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217939673

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## 들어가며

최근 AI의 빠른 발전 속에서, 프론트엔드 개발자의 역할이 어디까지 확장될 수 있을지에 대한 얘기가 많이 나오고 있습니다. 풀스택 개발자로 이동하는 흐름도 종종 보입니다. 저도 동료 개발자들과 모이면 항상 이런 얘기를 나누고 있습니다 :)

실제 업무에서 저 역시 Claude Code, Cursor 등을 활용해서 개발을 하고, AI 면접 등 AI 기반 서비스를 만들어보기도 했습니다. 그러다 문득 "AI 엔지니어는 구체적으로 어떤 역할을 하는 직업일까? 내가 해 온 것도 AI 엔지니어링이라 할 수 있을까?"라는 궁금증이 생겨, 이참에 관련 책을 읽으며 공부해 보기로 했습니다.

저처럼 비슷한 고민을 하고 계시다면 이 책을 한번 읽어보시길 추천합니다. 앞으로의 커리어 방향도 함께 고민해볼 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
자주 사용하는 AI 용어들에 대한 이해를 바탕으로, 올해부터는 프론트엔드 개발자를 "AI 프론트엔드 엔지니어"라고 불러보려 합니다.

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title: "Agent Slack Bot 만들기 (feat. Chat SDK)"
date: 2026-08-16
tags: [AI]
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Vercel에서 만든 `Chat SDK`를 간단하게 알아보고, 이를 활용해서 슬랙봇을 만들어보겠습니다. 이후 설명에 나오겠지만 어댑터 구조를 통해 디스코드나 팀즈에도 간단하게 적용할 수 있습니다.

> 사용된 코드는 [Github](https://github.com/geonhwiii/slack-knowledge-bot)에서 확인할 수 있습니다.
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> 예제를 위해 만든 코드로, 실제 운영보다는 참고용으로 보시면 좋을 것 같습니다.

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## Chat SDK

Vercel이 만든 **TypeScript 챗봇 프레임워크**로 Slack, Teams, Discord, Google Chat, Telegram, WhatsApp, GitHub, Linear 같은 플랫폼을 어댑터에 넣기만 하면 됩니다.

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title: "글쓰기와 독서, 추상화 그리고 AI"
date: 2026-07-07
tags: [Frontend]
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저는 다른 개발자의 블로그 글을 읽거나, 기술문서, 개발 책을 보는 것을 좋아합니다.
여러 기술 블로그 글을 보다보면, 문득 이런 생각이 듭니다.

글이 잘 읽힌다는 것은 이해하기 쉽게 글을 작성했다는 것이고, 보통 이런 글은 좋은 글이라고 말할 수 있습니다.

제가 생각하는 좋은 코드의 기준도 이것과 비슷합니다. 코드가 잘 읽힌다는 것은 이해하기 쉽게 코드를 작성한 것이고, 좋은 코드라고 할 수 있습니다.

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