Simple notes for better software
개발을 맡기기 전의 판단부터 운영 중의 문제 해결까지, 실무에서 확인할 기준을 정리합니다.
Field notes / 2026
반복 업무를 자동화하기 전에 프로세스, 예외, 데이터, 권한, 실패 대응, 성과 지표를 어떻게 정리해야 하는지 살펴봅니다.
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AI API 비용은 단가표만 읽어서 통제되지 않습니다. 요청 예산, 입력 크기, 재시도, 모델 선택, 조직별 사용량을 함께 기록하는 호출 가드레일을 실제 운영 흐름으로 설명합니다.
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MCP 서버를 연결할 때 로그인 여부만 확인하면 도구 호출 범위가 과도해질 수 있습니다. 전송 계층 인증, 토큰 대상, 도구별 권한과 승인 기록을 나누는 설계 기준을 정리합니다.
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구조화된 AI 출력이 JSON으로 도착해도 업무에 바로 저장할 수 있는 것은 아닙니다. 스키마, 의미, 업무 규칙을 단계별로 검증하는 최소 파이프라인과 실패 복구 예시를 정리합니다.
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PDF나 이미지에서 AI가 추출한 값은 빈칸과 오인식이 섞일 수 있습니다. 원본 위치를 보존하고 필드별 신뢰 경계를 검증해 사람이 확인할 대상을 줄이는 운영 절차를 설명합니다.
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업무 자동화에서 사람 검토가 필요한 조건과 예외 큐의 필드·SLA·감사 기록·기한 초과 복구를 실제 처리 흐름으로 정리합니다. 검토 지연 시 안전한 전환 기준도 제시합니다.
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RAG를 운영에 넣기 전 질문 세트와 근거 정답을 설계하고 검색·생성 실패를 분리해 출시 기준과 복구 루프까지 기록하는 실무 평가 가이드입니다. 운영자가 재현 가능한 평가표 작성법도 담았습니다.
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