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AI 도구를 단순 활용하는 차원을 넘어, 개발 환경의 생산성을 극대화하는 인프라와 워크플로우를 직접 설계합니다.
| 분야 | 내용 | 성과 |
|---|---|---|
| AI CI/CD & 품질 자동화 | Git Pre-commit 및 GitHub Actions를 연계하여, AI 생성 코드의 정합성과 운영 효율성을 관리하는 피드백 루프 운영 | 배포 안정성 및 코드 품질 극대화 |
| 멀티 LLM 오케스트레이션 | Claude·Codex·Gemini 중 최적의 모델로 작업을 자동 위임하는 oh-my-bridge MCP 서버 개발 | 비용 약 50% 절감, 작업 품질 향상 |
| 사내 디자인 시스템 구축 | DDS(Duego Design System) 도입을 제안하고, Claude Code 플러그인으로 패키징하여 UI 일관성 유지 | UI 개발 시간 약 60% 단축 |
| BFF-less 아키텍처 | Supabase의 RLS, RPC, Trigger를 활용해 서버리스 기반의 보안과 데이터 무결성을 보장하는 효율적 아키텍처 지향 | 시스템 복잡도 감소 및 생산성 개선 |
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