Cursor 도입을 통한 Mechanical Work 60% 제거 및 AI 기반 Workflow 최적화

Context

파편화된 도구 사용과 AI Copilot의 과도한 Review 비용 발생으로 인한 엔지니어링 생산성 저하 상황. 특히 레거시 REST 미들웨어를 Edge Token Validation으로 전환하는 과정에서 발생하는 대규모 코드 수정 및 의존성 추적의 병목 지점 발생.

Technical Solution

• Cursor를 활용한 Multi-file Reasoning 기반의 Backend Refactoring 및 Schema Propagation 구현
• n8n 기반의 Stateful AI Workflow 설계를 통한 CRM Enrichment 및 Vector Retrieval 파이프라인 구축
• Claude의 Long-context Reasoning 능력을 활용한 대규모 SOC2 및 보안 문서의 자동ized Compliance Review 수행
• Ollama를 통한 Local LLM Inference 환경 구축으로 PII Sanitization 및 Private RAG 보안 체계 확보
• Glean의 Semantic Search 도입을 통한 Slack, Jira, Drive 통합 지식 베이스 구축 및 Retrieval 지연 해소

Impact

• Cursor 활용 시 단순 반복적 Mechanical Work 60% 제거
• 14k 라인 규모의 Auth Service 마이그레이션 과정에서 20개 이상 파일의 동시 업데이트 수행