개발 인사이트
개발 준비부터 기술 구현까지
견적·개발사 선정 가이드와 기술·운영 노트를 모았습니다. 필요한 목적과 분야를 선택해 보세요.
분야별 최신 콘텐츠
헬스케어 MVP 범위: 기록·기기·의료진 화면의 출시 순서
사용 목적과 데이터 준비 상태로 첫 출시 범위를 정하고 운영 인수 자료까지 연결합니다.
AI 코딩 에이전트 도입: 코드 생성부터 PR 검수까지 연결하기
코딩 에이전트를 팀에 도입할 때 필요한 작업 단위, 실행 권한, 검수와 성과 측정 기준을 정리합니다. GitHub의 최근 에이전트 워크플로 논의를 실무에 적용합니다.
AIoT 이상 탐지의 검수: 오탐·미탐과 현장 피드백 연결
센서 데이터의 이상 점수를 실제 조치로 연결할 때 필요한 평가 표본과 운영 기준입니다.
ERP·WMS 연동 개발: 재고·주문·출고 데이터 검수 체크리스트
ERP와 WMS를 연결할 때 정해야 할 원천 데이터, 예약 재고, 중복 주문, 반품·취소, 데이터 이전과 운영 검수 기준입니다.
기존 개발사를 교체하기 전에 확보해야 할 자료
개발사 교체 전 소스·서버·API·배포 정보를 확보하는 체크리스트입니다.
헬스케어 QA 데이터: 실제 건강 기록 없이 오류를 재현하기
개발·검수 환경의 표본 데이터에 정상·경계·권한 조건을 담고 운영 데이터와 분리합니다.
바이브 코딩 다음 단계: 명세 기반 AI 개발을 시작하는 방법
자연어로 만든 시제품을 운영 가능한 서비스로 발전시키려면 무엇을 문서화해야 할까요? Spec Kit의 명세 기반 접근을 참고해 요구사항과 검수 기준을 연결합니다.
IoT 운영비 산정: 데이터 보관 기간과 조회 패턴부터
센서 메시지 수만으로 설명되지 않는 저장·조회·재전송 비용의 산정 항목을 다룹니다.
개발 완료 후 반드시 받아야 하는 인수인계 문서
소스코드, 서버 계정, API 문서, 배포 가이드 등 인수인계 필수 항목입니다.
병원 API 연동의 재시도: 중복 기록과 부분 실패 다루기
통신 타임아웃, 일부 데이터 오류와 재처리에서 건강 기록의 정합성을 유지하는 기준입니다.
AGENTS.md·CLAUDE.md 작성법: AI가 프로젝트 규칙을 이해하게 하기
코딩 에이전트가 같은 실수를 반복하지 않도록 저장소 지침을 구성하는 방법입니다. 실행 명령, 구조, 예외와 검증 기준을 짧고 유지 가능한 규칙으로 정리합니다.
IoT 현장 PoC 종료 기준: 연결 데모에서 운영 검수로
시범 설치를 마칠 때 통신·설치·작업자·복구 조건을 어떤 자료로 확인할지 정리합니다.