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Go 1.18에서 제네릭이 도입된 지 3년이 지났다. 초기 회의적이었던 시각과 달리, 실무에서 충분히 안정화되어 활용하고 있다. 유틸리티 함수와 데이터 구조에서 체감한 생산성 향상 사례를 정리했다.

TypeScript 5.6에서 정식 지원되기 시작한 Iterator Helper를 실무 코드에 적용해봤다. 기존 배열 변환 로직을 lazy evaluation으로 개선하면서 성능과 가독성을 모두 잡을 수 있었다.

이미지 리사이징 API에서 발생한 블로킹 이슈를 워커 스레드로 해결한 과정을 기록했다. 메인 스레드 블로킹 없이 동시 요청을 처리할 수 있게 되었고, 응답 시간도 개선되었다.

Node.js 24 LTS로 업그레이드하면서 jest를 걷어내고 native test runner로 전환했다. 설정 파일이 사라지고 테스트 실행 속도가 개선됐지만, 몇 가지 마이그레이션 포인트가 있었다.

단일 프롬프트로 해결하기 어려운 복잡한 작업을 여러 단계로 나누는 체인 패턴을 도입했다. 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하면서 정확도와 제어 가능성이 크게 개선되었다.

5년 된 REST API를 GraphQL로 마이그레이션하는 작업에 Claude Code를 활용했다. 반복적인 스키마 변환 작업을 자동화하여 2주 예상 작업을 3일로 단축할 수 있었다.

사내 문서 검색 RAG 시스템에서 청크 크기에 따른 검색 품질 저하 문제를 겪었다. 512 토큰 고정 청크에서 semantic chunking으로 전환하며 recall@5가 23% 개선되었고, 이 과정에서 배운 실용적인 청킹 전략을 정리했다.

대량의 이미지 리사이징 작업이 메인 스레드를 블로킹하는 문제를 Worker Threads로 해결했다. CPU 코어를 효율적으로 활용해 처리 시간을 70% 단축시킬 수 있었다.

대규모 코드베이스를 AI에게 설명할 때 토큰 제약과 싸우고 있었다. 전체 컨텍스트를 주면 비용이 폭발하고, 일부만 주면 정확도가 떨어진다. 계층적 컨텍스트 로딩 방식을 도입하면서 찾은 실용적인 균형점을 기록한다.

AI 기반 기능이 늘어나면서 프롬프트 관리가 복잡해졌다. Git처럼 프롬프트를 버전 관리하고 A/B 테스트할 수 있는 시스템을 구축한 과정을 정리했다.