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

이슈부터 검수·릴리스까지 연결하는 AI Native 개발환경을 만듭니다. I build AI Native workflows, from issues to review and release.

디리아에서 Claude Code의 작업환경·팀 규칙·검증 절차를 묶은 AI 하네스를 설계하고 팀에 도입했습니다. 작업별 환경 분리에서 시작해 자동 동기화, 업무 지식 관리, 품질·비용 측정까지 확장했습니다.

At DIREA, I designed and rolled out an AI harness that brings together Claude Code workspaces, team rules and verification steps. It has grown from isolated work environments into automatic updates, shared domain knowledge, and quality and cost measurement.


▸ TEAM AI HARNESS

공유 환경에서 함께 개발하기AI development in a shared environment

v2.9.0 · 2026-09-22

제한된 Windows PC와 서버를 여러 개발자가 함께 쓰는 환경이었습니다. 여러 이슈를 동시에 진행하려면 작업 파일과 테스트 서버를 분리하고, 어느 PC에서도 같은 규칙과 업무 지식을 사용할 수 있어야 했습니다.

Several developers shared a limited pool of Windows PCs and servers. Working on multiple issues required separate files and test servers, with the same rules and domain knowledge available on every PC.

SCOPE

4대 PC · 9명 팀 대상 도입 · 로컬 Tomcat 세션 최대 6개를 관리하도록 설계. 2026년 9월 팀 도입을 완료했습니다.Rolled out for a 9-person team across 4 PCs, with lifecycle management designed for up to 6 local Tomcat sessions. Team rollout completed in September 2026.

  1. 01 · ISOLATION

    작업공간과 테스트 서버를 이슈별로 분리

    Separate workspaces and test servers per issue

    Git worktree로 이슈별 작업 디렉터리를 만들고 Tomcat 세션의 기동·대기·회수를 연결했습니다. 세션 생존 신호로 자원을 관리하고, 미커밋 변경의 원격 저장과 인수인계 기록으로 다른 PC에서도 작업을 이어갈 수 있게 했습니다.

    Git worktrees isolate each issue's files, with tooling to start, queue and reclaim Tomcat sessions. Heartbeats manage session lifetimes; remote snapshots of uncommitted changes and handover notes support continuation on another PC.

  2. 02 · DISTRIBUTION

    팀 규칙을 같은 버전으로 배포

    Keep team rules on a shared version

    초기 플러그인 배포를 사용자 영역의 스킬·에이전트·훅 설치로 전환했습니다. 세션 시작과 작업 중 갱신 시점에 PowerShell이 변경을 동기화하고 커밋·파일 해시를 확인합니다. 실행 도구가 바뀌면 진행 중인 작업을 마친 뒤 적용하도록 분리했습니다.

    I moved from plugin-based distribution to installing skills, agents and hooks in the user configuration. PowerShell syncs updates at session start and during ongoing sessions, then verifies commits and file hashes. Runtime-tool updates are deferred until active work is finished.

  3. 03 · KNOWLEDGE

    변경된 업무 규칙을 다음 작업에 남기기

    Carry domain-rule changes into the next task

    새 요건을 기존 노트의 적용 범위·조건·시점과 비교해 갱신하고, 출처와 확인일을 기록하도록 구성했습니다. 요건 확정과 구현·배포 상태를 구분하며, 지식 변경도 MR 검토·병합을 거쳐 팀에 동기화됩니다. 프로젝트별 브랜치와 담당자 정보도 한 정본에서 읽습니다.

    New requirements are compared with existing notes by scope, conditions and effective date, with sources and verification dates recorded. Requirements are kept distinct from implementation and deployment status. Knowledge changes go through merge-request review before syncing to the team; project branches and ownership come from a shared registry.

  4. 04 · DELIVERY

    화면 증적과 사람의 확인을 검수·릴리스에 연결

    Connect evidence and human checks to review and release

    이슈 착수부터 개발·화면 테스트·실제 캡처 제출까지 절차를 연결했습니다. 작업자가 확인한 뒤 MR을 만들고, 이슈 종료는 검수자에게 맡깁니다. 릴리스에는 직전 태그 이후 병합된 변경과 경로·입력·예상 결과를 담은 테스트 절차를 모으도록 했습니다.

    The workflow links issue intake, development, UI tests and captured evidence. A merge request follows the developer's confirmation; the reviewer closes the issue. Release preparation collects merged changes since the previous tag, with test paths, inputs and expected results.

▸ QUALITY & COST

자동화의 품질을 확인하는 기준Measuring the quality of automation

ADDED IN v2.7

사용량만으로는 작업이 제대로 끝났는지 알 수 없습니다. 업무별 첫 보고와 작업자 확인, 최종 검수 반려, 질문·재작업 사유를 나눠 기록하고 품질과 비용을 함께 볼 수 있도록 측정 체계를 추가했습니다.

Usage alone cannot show whether a task was completed well. I added measurement that separates first reports, developer confirmation, reviewer rejection, clarification and rework, so quality can be examined alongside cost.

COLLECT
Windows 훅·SQLite로 기록 → 이슈별 귀속 → 전송 실패 시 재시도. 중복 응답과 자식 에이전트 사용량도 처리합니다.Windows hooks and SQLite capture events, attribute them to issues and retry failed transfers, with response deduplication and child-agent recovery.
CHECK
전체 업무 목록과 측정 대상을 대조하고, 표본·누락·판정 근거를 함께 표시합니다. 근거가 부족하면 집계를 보류합니다.Reports reconcile measured tasks with the full work list and expose sample sizes, missing records and decision evidence. Insufficient evidence can hold back aggregation.
COST
토큰 사용량을 API 요율로 환산해 업무별로 비교합니다. 실제 구독 청구액과는 구분합니다.Token usage is valued at API rates for task-level comparison, separately from actual subscription charges.

Windows 설치·훅 검사와 합성 이벤트 전송·중복 제거를 검증했습니다. 실무 생산성 효과는 측정 전입니다.Verified Windows installation and hook configuration, plus synthetic-event transfer and deduplication. Productivity impact on real work remains to be measured.

▸ 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

AI를 제품으로 구현한 경험 Building AI products

LIVE · OPEN PREP

ART-WINDOWART-WINDOW

1인 설계·구현SOLO DESIGN & BUILD

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

방의 스타일을 텍스트로 분석·임베딩하고, 수집한 인테리어·작품 데이터와 비교해 생성에 쓸 예제를 선택합니다. 추천 데이터 처리와 실시간 생성 흐름을 나누어 Spring 서버에 연결했습니다.

Room style is analyzed and embedded as text, then matched against collected interior and artwork data to select generation references. I separated offline data processing from the online generation flow and connected both to the Spring backend.

  • 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 · OPEN PREP

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 흐름 이벤트 수집·OCI/Nginx API 운영
  • Toss Payments, purchase-flow event tracking 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 · Git worktree · PowerShell · SQLite · Playwright
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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