장진서 · AI/AX 엔지니어Agent Harness / Java·Spring Jang Jinseo · AI/AX EngineerAgent Harness / Java·Spring

GitLab 이슈부터 병렬 개발·테스트까지, 9명 도입을 위한 AI 개발 하네스를 구축했습니다. I built an AI development harness for a planned nine-person rollout, from GitLab issues through parallel development and testing.

(주)디리아에서 4대 PC·최대 6개 Tomcat 세션 규모의 Claude Code 팀 하네스를 설계했고, Java 기반 24×7 금융 미들웨어 CruzLink를 개발합니다. 직장 밖에서는 ART-WINDOW채운 두 AI 제품을 1인 개발합니다.

At DIREA Inc., I designed a Claude Code team harness across four PCs and up to six Tomcat sessions, while developing the Java-based 24×7 financial middleware CruzLink. Outside work, I independently build two AI products: ART-WINDOW and Chaewoon.


▸ WHAT I BRING

세 가지 강점 Three things I bring

AI · PRODUCT · FINANCE
  1. 01 · AI HARNESS

    팀 AI 개발환경과 워크플로

    Team AI environment and workflow

  2. 02 · AI PRODUCT

    AI를 실제 제품 흐름에 연결

    AI connected to real product flows

  3. 03 · FINANCE

    24×7 금융 미들웨어

    24×7 financial middleware

▸ AI WORKFLOW

팀 AI 개발 하네스 Team AI development harness

CASE STUDY

규칙과 도메인 지식이 개인 설정에 흩어지고, 여러 이슈를 같은 PC·서버에서 병렬로 다룰 때 작업공간과 Tomcat 세션이 충돌할 수 있었습니다.

Rules and domain knowledge were scattered across individual setups, while parallel issues could collide in shared workspaces and Tomcat sessions.

SCOPE

4대 PC · 9명 도입 규모 · 최대 6개 Tomcat 세션 · 2026-09 구축 완료, 팀 사용 시작 전 4 PCs · planned rollout for 9 · up to 6 Tomcat sessions · built 2026-09, before team rollout

설계Design

팀 규칙·스킬·탐색 에이전트·SessionStart 훅·Playwright MCP를 Git 플러그인으로 묶고, 이슈별 worktree와 세션 관리 도구를 연결했습니다.

I bundled team rules, skills, a code-locator agent, SessionStart hooks and Playwright MCP in a Git-versioned plugin, then connected issue-specific worktrees and session tooling.

  • DISTRIBUTE
  • PARALLEL
  • KNOWLEDGE
  • VERIFY

상태 변화Before → after

RULES
개인별 설정에 분산 → Git 플러그인으로 팀 설정 형상관리Scattered personal setup → versioned team plugin
WORKSPACE
한 작업공간의 충돌 가능성 → 이슈별 worktree 격리Shared-workspace collision risk → one worktree per issue
SESSION
Tomcat 수동 전환 → 최대 6개 세션 기동·대기·회수Manual Tomcat switching → lifecycle tooling for up to six sessions
KNOWLEDGE
대화와 개인 노하우에 머묾 → 도메인 노트·색인·세션 시작 동기화Know-how held by individuals → domain notes, index and session-start sync
팀 하네스가 묶은 개발 흐름 Development flow packaged by the team harness
ISSUE
GitLab issue 범위·질문scope·questions worktree
BUILD
개발develop 로컬 테스트local test 서버 확인server check
REVIEW
코드·보안 리뷰code·security review 사람 확인human verification 검수·MRreview·MR

개인·사내 경험에서 범용화한 구조는 공개 템플릿으로 정리했습니다.

I distilled the reusable parts of the personal and internal workflows into a public template.

▸ WORK

(주)디리아 · 솔루션 엔지니어 DIREA Inc. — Solution Engineer

2024-12 → NOW

CruzLink(MCI/MCA)는 거래·계정계 업무를 포함한 내·외부 통신을 중계하는 24×7 금융 인터페이스 솔루션입니다. Java 비즈니스 로직과 운영 콘솔 웹, Oracle→PostgreSQL 이기종 DBMS 대응을 개발합니다.

CruzLink (MCI/MCA) is a 24×7 financial interface solution that brokers transaction and core-banking communications. I build its Java business logic, operations console and Oracle→PostgreSQL support.

핵심 참여 프로젝트

Key engagements

  • 2025-04 → NOW KEY 금융사 채널통합 고도화 — CruzLink 기반 거래 흐름 비즈니스 로직과 핵심 운영 웹 기능을 개발하는 현재 주력 프로젝트. KEY Financial channel-integration upgrade — the current principal engagement, covering CruzLink transaction-flow logic and core operations-web features.
  • 2025-11 → 12 이기종 DBMS 전환 — PostgreSQL 환경 솔루션 설치와 Oracle→PostgreSQL 쿼리 변환·최적화, 호환성 검증을 수행. Cross-DBMS migration — PostgreSQL deployment, Oracle→PostgreSQL query conversion and optimization, and compatibility verification.
  • 2025-02 → 2026-03 오픈·운영 지원 — 커스텀 로직 추적과 오픈 전 점검, 금융권 PoC, 정기 Health Check·로그 모니터링을 수행. Launch and operations support — custom-logic tracing, pre-launch checks, financial-sector PoCs, periodic health checks and log monitoring.
▸ PRODUCT

개인 제품 Personal products

LIVE · OPEN PREP

ART-WINDOWART-WINDOW

14만 수집 · 3만 생성풀 · 400→209 화풍140K source · 30K pool · 400→209 styles

공간 사진에서 작품 한 점을 추천·생성하고 POD 액자로 배송하는 제품. 기획부터 서버·클라이언트·인프라·제작·배송 연동까지 1인 설계·구현했습니다.

A product that recommends and generates one artwork from a room photo, then ships it as a POD-framed print. I designed and built the product, server, client, infrastructure, production and shipping integrations.

  • Java · Spring
  • Python · FastAPI
  • Gemini · Gemma
  • 임베딩 · 클러스터링Embedding · Clustering
  • SvelteKit · Flutter
  • OCI · Docker
추천 아키텍처 · 데이터 근거 매칭 Recommendation architecture · data-grounded matching
OFFLINE
크롤 14만crawl 140K Gemma 태깅Gemma tagging 품질 게이트quality gates 생성풀 3만gen pool 30K 임베딩·군집 400→209embed·cluster 400→209
↓ 참조↓ REF ONLINE 매칭·다양화가 OFFLINE 산출(생성풀·화풍 군집)을 사용ONLINE matching / diversify consume the OFFLINE outputs
ONLINE
방 업로드room upload Gemini 방 분석Gemini room read 스타일 텍스트 임베딩style-text embed 코사인 매칭cosine match 다양화·예제 선택diversify·pick 생성generate
판단Judgment

LLM의 한 번 추천 대신 실제 데이터 기반 근거로 매칭. 방은 픽셀이 아니라 스타일 서술 텍스트로 임베딩 — 실제 방과 연출된 방은 픽셀이 안 닮기 때문. Matching runs on real-data evidence, not a single LLM guess. Rooms are embedded as a text description of style, not pixels — real and staged rooms don't match pixel-wise.

  • Gemini 분석→데이터 근거 매칭→Replicate·Seedream 생성까지 배포 환경에서 end-to-end로 검증
  • Verified the deployed flow end to end, from Gemini analysis and data-grounded matching to Replicate and Seedream generation
  • 결제 웹훅 멱등 처리·동시성 락·외부 API 타임아웃과 JMeter 부하 테스트로 운영 안정화
  • Hardened operations with idempotent payment webhooks, concurrency locks, external-API timeouts and JMeter load tests

채운 (Chaewoon)Chaewoon

LIVE · TOSS · 7 EVENTS

사주 입력→오행 판정→개인화 해석→원석 팔찌 추천→결제를 한 흐름으로 구현한 1인 제품. 제품 페이지와 API 서버는 라이브이며 정식 오픈 준비 중입니다.

A solo product connecting saju input, five-element calculation, personalized interpretation, gemstone-bracelet recommendation and checkout. The product page and API server are live, with full launch in preparation.

  • 결정적 규칙 엔진이 오행과 제품색을 정하고 LLM은 그 메타데이터로 해석을 생성
  • A deterministic rules engine selects the element and product color; the LLM interprets that metadata
  • Toss 결제·구매 퍼널 이벤트 7종·OCI/Nginx API 운영
  • Toss Payments, seven purchase-funnel events and an OCI/Nginx API
▸ PREVIOUS WORK

(주)델토이드 · Backend Developer Deltoid Inc. — Backend Developer

2024-01 → 2024-06

의료용 보행검사 시스템 백엔드 서버를 Java/Spring Boot로 설계·구현하고 AWS EC2 운영 인프라까지 담당했습니다. 환자·검사 데이터 모델, 데이터 생성 API, IMU 블루투스·레이더 센서 입력 처리를 Spring Boot 백엔드를 중심으로 연결했습니다.

Java/Spring Boot backend design and implementation for a medical gait-analysis system, with end-to-end responsibility for AWS EC2 operations. I built the patient/exam data model, the data-generation APIs and the IMU-Bluetooth / Radar sensor ingest path around a single Spring Boot backend.

  • Java / Spring Boot
  • PostgreSQL
  • AWS EC2
  • GitHub Actions
  • JUnit

스택 · 교육Stack · Training

CORE
Java · Spring Boot · Oracle · PostgreSQL
AI DEV
Claude Code · Codex · Agent Harness · Skills · Hooks · Playwright MCP · Git worktree
AI PRODUCT
Google Gemini API · Gemma 4 12B · BytePlus (Seedream) · Replicate · 임베딩·클러스터링embedding·clustering
CLIENT
SvelteKit · Flutter
INFRA
Azure · AWS · GCP · OCI · Cloudflare · Docker
TRAINING
네이버 클라우드 AIaaS 1,004h · TABA AI·빅데이터 640h, 우수상(2등)Naver Cloud AIaaS 1,004h · TABA AI & Big Data 640h, 2nd-place capstone
LANGUAGE
TOEIC 960

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