AI & API

사내 API 문서를 매번 찾아보는 게 번거로워서 MCP 서버를 만들어 Cursor에 연동했다. 이제 코딩하면서 자연어로 물어보면 API 스펙을 바로 가져다 쓸 수 있게 됐다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답을 처리하다 메모리 누수가 발생했다. ReadableStream 처리 과정에서 reader를 제대로 해제하지 않아 생긴 문제였고, finally 블록으로 해결했다.

REST API를 GraphQL로 마이그레이션하는 작업에서 Windsurf의 Cascade 모드를 활용했다. 파일 간 의존성을 추적하며 일관된 패턴으로 200개 이상의 엔드포인트를 변환할 수 있었다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 호출 지연과 타임아웃 이슈가 빈번해져 모니터링 시스템을 구축했다. Promise.race를 활용한 타임아웃 처리와 재시도 로직을 추가하여 안정성을 개선했다.

프로덕션 환경에서 OpenAI API 스트리밍 응답 처리 중 메모리 누수가 발생했다. EventSource 연결 해제 타이밍과 청크 버퍼링 방식을 개선해 문제를 해결한 과정을 정리했다.

3년 된 Express API 서버의 콜백 헬을 async/await로 전환하는 작업을 Claude Code에 맡겼다. 200개 이상의 엔드포인트를 수작업으로 고치는 대신 AI 에이전트를 활용한 결과를 공유한다.

3년 된 Express API를 Fastify로 마이그레이션하면서 Windsurf의 Cascade 모드를 활용했다. 라우트 변환, 미들웨어 재작성, 테스트 코드 생성까지 자동화하며 체감한 워크플로우를 정리했다.

최근 Windsurf의 Cascade 기능을 실제 프로젝트에 적용해보았다. 기존 Cursor와 비교했을 때 멀티 파일 리팩토링에서 유용한 점들을 발견했고, 실제 업무에 적용한 경험을 정리한다.

AI 기능이 늘어나면서 프롬프트 관리가 복잡해졌다. Git으로 코드 관리하듯 프롬프트도 체계적으로 관리할 필요성을 느껴 버전 관리 시스템을 구축했다.

복잡한 작업을 단일 프롬프트로 처리하면서 응답 품질이 떨어지는 문제를 겪었다. 작업을 여러 단계로 분리하고 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 연결하는 프롬프트 체이닝 방식으로 개선했다.