사내 ERP를 혼자 만들기 시작한 지 시간이 많이 흘렀다. 처음 아키텍처를 고민하던 날부터, API 연동으로 삽질하던 밤들, 정산 파이프라인이 처음 돌아가던 순간, CS 시스템에 AI를 붙이던 시점까지. 1인 개발 사내 ERP 프로젝트 전체를 한 번 돌아볼 시점이 된 것 같다. 잘 된 것만 쓰는 회고는 의미가 없다. 잘못된 판단, 지금 다시 한다면 다르게 할 것들도 … 더 읽기
Claude가 코드를 짜줬다고 그냥 쓰지 않습니다. ChatGPT 코드 검증 단계를 따로 둡니다. AI 하나만 믿으면 그 AI의 약점이 코드에 그대로 남습니다. 다른 AI로 한 번 더 보면 놓친 게 잡힙니다. 하게 된 계기 처음에는 Claude가 짜준 코드를 바로 적용했습니다. 어느 날 인증 로직을 추가하면서 Claude가 작성한 코드를 그대로 넣었는데, 나중에 ChatGPT에 보안 관점으로 리뷰를 요청했더니 … 더 읽기
1인 개발의 가장 큰 고통은 외로움이 아니다. 아무도 내 코드를 봐주지 않는다는 것이다. 내가 짠 코드가 맞는 방향인지, 더 나은 방법이 있는지, 놓친 게 있는지. 팀에서 개발하면 코드 리뷰가 해주는 역할을 혼자 할 수 없다. Claude Code 1인 개발을 본격적으로 시작하면서 이 문제가 달라졌다. 단순히 코드를 빠르게 짜는 도구가 아니라, 실질적인 페어 프로그래밍 파트너처럼 쓰이게 … 더 읽기
사내 운영 툴을 혼자 개발하면서 AI 툴을 하나만 쓰지 않습니다. Claude, ChatGPT, Gemini, Claude Code — 각각 다른 역할로 씁니다. AI 툴 역할 분담을 제대로 하기 전에는 하나의 툴에 모든 걸 물어보다가 답이 애매하거나 방향이 흔들리는 경우가 많았습니다. 지금은 툴마다 맡는 일이 명확하게 나뉘어 있습니다. Claude — 코드 작성, 설계, 리뷰 개발의 중심은 Claude입니다. 기능 … 더 읽기
자동화에 돈이나 시간을 투자하기 전, 반드시 해야 할 질문이 있습니다. “이게 실제로 남는 장사인가?” 자동화 ROI 계산은 도입 결정의 핵심 근거입니다. 그런데 이커머스 운영 자동화의 ROI는 단순히 돈으로만 계산되지 않습니다. 실무에서 바로 쓸 수 있는 계산 방법을 단계별로 정리합니다. 기본 구조 자동화에서 “절감 효과”는 두 가지로 나뉩니다. 직접 절감은 비용이 줄어든 것(외부 솔루션 구독료 제거, … 더 읽기
이커머스 운영 자동화를 검토할 때 가장 먼저 부딪히는 질문이 있습니다. “SaaS 솔루션을 쓸까, 직접 만들까?” 솔루션 직접 개발 비교를 제대로 하지 않고 결정하면 나중에 후회하기 쉽습니다. 두 선택지를 비용 구조 중심으로 정리합니다. 전제 조건 이 가이드는 멀티채널 이커머스 운영(채널 5개 이상), 정산·CS·가격 모니터링 등 반복 운영 업무 자동화가 필요하고, 사내 개발 역량이 있거나 1인 개발자를 … 더 읽기
지난 글에서 3단계 정산 파이프라인을 만든 이야기를 했다. 이번에는 약속대로 그 결과물이 실제로 얼마나 남는 장사인지 숫자로 따져볼 차례다. 솔직히 말하면 정산 자동화 ROI 계산을 처음부터 꼼꼼하게 하고 개발을 시작한 건 아니다. 그냥 “이건 해야 한다”는 확신이 먼저였고, 나중에 돌아보니 숫자가 맞았다는 식이다. 자동화 전, 정산에 들어가던 시간 월말 정산 과정을 단계별로 기록해봤다. 채널별 데이터 … 더 읽기
“직접 만들면 공짜 아니야?” 저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. 그런데 사내 툴 개발 비용을 실제로 따져보니 생각보다 꽤 되더라고요. 서버비, 개발 시간, 외부 API까지 모두 포함해서 솔직하게 공개합니다. 항목별 정리 멀티채널 이커머스 운영 툴을 1인 개발로 만든 경험 기준입니다. 업무 시간 외 작업으로 진행했습니다. 서버 비용 (월 고정비) 내부 운영 도구라 트래픽이 많지 않아 작은 인스턴스로 … 더 읽기
AI 툴을 개발에 활용하는 것과, AI API를 서비스에 직접 붙이는 건 다른 이야기다. OpenAI API 연동으로 사내 운영 툴에 자동 데이터 요약 기능을 붙였다. 담당자가 데이터를 직접 보고 해석하는 시간을 줄이는 게 목적이었다. 어떻게 구현했고, 실제로 얼마나 유용한지 정리한다. OpenAI API 연동을 결정한 이유 사내 툴에 데이터가 쌓이기 시작하면서 문제가 생겼다. 정산 데이터, CS 접수 … 더 읽기
처음에는 AI 툴 하나만 잘 쓰면 된다고 생각했다. Claude 하나면 충분하지 않나? 써보니 그렇지 않았다. 각 툴마다 잘하는 게 다르고, 한 툴에 모든 걸 맡기면 그 툴의 약점이 그대로 결과물에 남는다. AI 툴 역할 분담 개발 방식이 자리 잡은 건 몇 달 써보고 자연스럽게 생긴 흐름이었다. Gemini — 방향을 잡을 때 먼저 찾는다 새 기능을 … 더 읽기