AI & API

Claude Code를 업무에 도입하면서 기존 AI 코딩 도구와 다른 파일 편집 방식을 경험했다. 특히 MCP를 활용한 컨텍스트 관리와 diff 기반 수정 제안이 인상적이었다.

사내 API 문서를 매번 찾아보는 게 번거로워서 Cursor에 MCP 서버를 붙여봤다. Claude Desktop에서만 쓰던 MCP를 Cursor에서도 활용하니 컨텍스트 전환이 줄었다.

3년 된 Express API 서버를 Claude Code를 활용해 리팩토링했다. 반복적인 패턴 변경 작업을 자동화하면서 느낀 점들을 정리했다.

사내 문서 검색 RAG 시스템을 운영하면서 컨텍스트 윈도우 한계로 인한 성능 저하를 경험했다. 청크 사이즈와 검색 전략을 개선해 응답 품질을 40% 향상시킨 과정을 기록한다.

사내 문서 검색 RAG 시스템의 검색 정확도를 개선하기 위해 청크 크기와 오버랩 전략을 실험했다. 512토큰 청크에 128토큰 오버랩 조합이 가장 좋은 결과를 보였다.

프로덕션 RAG 시스템에서 청크 크기를 조정하며 검색 정확도와 응답 품질을 측정했다. 512토큰 기준으로 오버랩 50토큰을 적용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다.

레거시 프로젝트의 API 클라이언트 구조를 개선하면서 Cursor의 Composer 모드를 활용했다. 20개 이상의 파일을 일관되게 수정하는 작업이 예상보다 빠르게 끝났다.

레거시 API 라우터를 App Router로 마이그레이션하면서 Cursor Composer를 활용했다. 20개 이상의 파일을 일관되게 수정하는 작업에서 시행착오와 효과적인 프롬프트 패턴을 정리했다.

Windsurf의 Cascade 모드를 활용해 레거시 코드베이스를 리팩토링했다. 여러 파일에 걸친 변경 작업을 자동으로 추적하고 적용하는 과정을 정리했다.

단일 프롬프트로 복잡한 작업을 처리하려다 보면 응답 품질이 떨어지는 경우가 많았다. 프롬프트 체이닝 기법을 도입해 작업을 단계별로 분리하니 일관성과 정확도가 크게 향상되었다.