80개 Prisma 모델 기반의 Fraud Detection 시스템을 갖춘 어필리에이트 플랫폼

Context

단순 Link Shortener로 알려진 Dub의 내부 구조 분석을 통해, 실제로는 파트너 커미션 부정 수급 방지를 위한 복잡한 Affiliate Management 플랫폼임을 확인. 단순 링크 관리를 넘어 금전적 보상이 얽힌 비즈니스 로직으로 인해 고도화된 데이터 모델링과 검증 체계가 요구되는 상황.

Technical Solution

• Fraud Prevention Engine 설계를 위해 14개의 Relation을 가진 fraud.prisma 모델을 중심으로 6가지 Rule Type(이메일 매칭, 도메인 탐지, 소스 트래킹 등)을 구현한 구조 설계
• Anthropic AI SDK와 Firecrawl을 결합하여 파트너 웹사이트 스크래핑 및 Landing Page를 자동 생성하는 AI 기반 온보딩 파이프라인 구축
• 대규모 데이터 매핑 효율화를 위해 Claude Sonnet 4.6을 활용한 CSV Column 자동 매핑 및 자연어 기반 Analytics Filtering 로직 도입
• 447개의 내부 UI 컴포넌트를 포함한 @dub/ui 패키지를 통해 단순 라이브러리 수준을 넘어선 자체 Design System 구축
• Upstash(Redis, QStash), Tinybird, Stripe 등 다수의 외부 Managed Service를 통합하여 Operational Complexity를 분산시킨 인프라 구성