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Dev.toAI/ML
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AI 기반 128개 프로젝트 빌드 및 사후 분석을 통한 Delivery 최적화
I built 128 things with AI in 4 months. Then I made an AI dissect all of it.
AI 요약
Context
AI 기반의 초고속 빌드 프로세스를 통해 4개월간 128개의 프로젝트를 생성했으나 실제 배포율은 3.9%에 불과한 병목 현상 발생. Build 역량과 Distribution 역량 사이의 심각한 불균형으로 인한 기술적 자산의 사장 상태 지속.
Technical Solution
- Next.js, Drizzle, Stripe 기반의 표준화된 Stack 구성을 통한 Vertical SaaS 빌드 속도 극대화
- Go 언어를 WASM으로 컴파일하여 EN16931 및 Peppol 검증을 수행하는 고난도 e-invoicing toolkit 구현
- secp256k1 Signing 로직을 포함한 규제 준수형 데이터 무결성 검증 아키텍처 설계
- 4,239개의 Build Session과 244개의 Memory Note를 AI로 Audit 하여 프로젝트 간 인과관계 그래프 추출
- Build depth를 Distribution으로 강제 전환하기 위한 'One-in One-out' 배포 제약 조건 설정
- 빌드 이력 자체를 데이터셋으로 전환하여 인터랙티브 Atlas 형태의 시각화 프로덕트로 재설계
실천 포인트
1. 기능 구현 완료 전 배포 파이프라인(CI/CD) 및 README 작성을 설계 단계에 포함
2. 신규 프로젝트 시작 전 기존 프로젝트의 배포 완료를 필수 조건으로 설정하는 제약 기반 워크플로우 도입
3. 고난도 기술 구현물(Private Repo)의 가치를 검증하기 위한 최소 단위의 Public 인터페이스 설계