AI 요약관련 정보

• AI 기반 개발: Claude/AI Studio를 활용하여 크롤러 코드 생성, 피드백, 디버깅, 문서화 등 개발 전 과정에 걸쳐 AI의 도움을 받아 생산성을 극대화했습니다. 🤖
• 웹 크롤링 구현: Node.js, TypeScript, Axios, Cheerio를 사용하여 네이버 증권 인기 종목 정보를 가져오는 서버 사이드 렌더링된 HTML 파싱 및 데이터 추출 과정을 시연했습니다. 🕸️
• git ignore의 중요성: node_modules나 빌드 결과물(dist)과 같이 버전 관리 대상이 아닌 파일을 제외하는 git ignore의 필요성과 그 목적을 상태 관리 개념에 비유하여 설명했습니다. 🚫
• MCP(Microservice Control Plane) 전환: 개발된 크롤러를 재사용 가능한 마이크로서비스(MCP) 형태로 전환하여 API 엔드포인트를 통해 개별 종목 및 인기 종목 목록 정보를 제공하도록 구현했습니다. 🚀
• 쉬운 배포 자동화: Railway와 같은 플랫폼을 활용하여 GitHub 연동, 빌드 및 배포 자동화를 통해 개발된 MCP를 손쉽게 배포하고 운영하는 과정을 보여주었습니다. ☁️
• 실시간 디버깅 및 개선: 한글 인코딩 문제, API 응답 특수 문자 제거, 배포 오류(npm vs pnpm 빌드 명령어) 등 실제 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제들을 AI의 도움을 받아 해결하고 개선했습니다. 🛠️
• 전체 개발 워크플로우 시연: 설계부터 코드 작성, 테스트, 디버깅, MCP 전환, npm 배포, GitHub 연동, Railway를 통한 클라우드 배포, 최종 MCP 연동 및 활용까지 백엔드 개발의 전 과정을 통합적으로 시연했습니다. 🔄
• AI 기반 테스트 및 활용: Cursor와 Claude를 통해 배포된 MCP를 테스트하고, 인기 종목 정보를 가져와 보고서를 생성하는 등 실제 활용 사례를 보여주며 AI와 MCP의 시너지를 강조했습니다. 📊