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컬리
December 23, 20251회
OMS에서 Claude AI를 활용하여 변화된 업무 방식
간단 소개
컬리 OMS팀이 Claude AI를 활용하여 역할 기반 AI Context를 설계하고 클린 아키텍처를 적용해 생산성을 획기적으로 높인 사례.
AI Summary
AI 도입을 통한 OMS팀의 업무 혁신
- 컬리 OMS팀은 Claude AI를 도입하여 4명 규모로 12개 MSA를 운영하며 16명 규모의 생산성을 달성.
- TPM AI와 MSA AI로 역할을 분리하여 요구사항 분석, 설계, 개발을 독립적으로 수행.
- 엔지니어는 AI Context Supervisor로서 AI의 컨텍스트 관리 및 본질적인 문제 해결에 집중.
역할 기반 AI Context 설계 및 학습
- AI의 '뇌' 역할을 하는 AI Context를 역할(PO, TPM, Backend, Frontend, Infra)별로 설계.
- **지식 기반(ai-context/)**과 **행동 기반(skills/)**을 분리하여 AI의 정확성과 효율성 증대.
- JSON 형태의 DSL을 활용하여 API, Kafka 스펙 등 정보를 압축하고 토큰 효율성을 극대화.
- 클린 아키텍처가 AI Context 구성에 가장 유리하며, 불필요한 컨텍스트 노이즈를 최소화.
AI 협업의 긍정적 변화와 그라운드 룰
- AI 도입 후 코드 작성 시간 감소, 설계 및 코드 품질 논의 증가, 엔지니어는 AI 멘토 역할 수행.
- Atlassian, Github, Datadog MCP 연동으로 Jira 티켓 생성, 배포 자동화, 모니터링 등 업무 확장.
- AI 답변을 신입 개발자의 제안처럼 꼼꼼히 검증하고, 특히 TPM AI의 1차 설계 검증에 집중.
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