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AI 전략 에이전트에게 랜딩 페이지 감사를 요청했습니다. 결과를 알려드립니다

자사 랜딩 페이지를 AI 전략 에이전트에게 입력하고 24시간 만에 재구축했습니다—판매 중인 제품을 직접 사용하여 전환 메시지가 변환되었습니다.

모든 대화에서 배우는 9개 에이전트 마케팅 플랫폼을 75일 만에 만들었습니다—하나의 에이전트에게 비즈니스에 대해 말하면, 아홉 개 모두가 함께 더 스마트해집니다.

React 앱이 HTTPS 페이지에서 HTTP 요청을 계속 보내는 이유를 디버깅하는 데 24시간을 보냈습니다—코드가 변환하고 있었는데도요. 범인에 충격을 받았습니다.

4주 만에 멀티테넌트 아키텍처와 3개의 AI 마케팅 에이전트를 구축했습니다—출시에 7개월이 걸린 이전 제품의 첫 달 작업량과 같습니다.

주요 TTS 엔진 교체를 그냥 "잘 되길 바라며" 배포할 뻔했습니다—AI 어시스턴트들이 위험을 지적하고 방탄 기능 플래그 전략을 구축하도록 도와줄 때까지.

3분의 가입 지연을 추적했더니 쓰기와 읽기 간의 데이터베이스 복제 지연으로 인해 존재하면서 동시에 존재하지 않는 슈뢰딩거의 사용자였습니다.

AI가 제 전문 분야에 대해 자신있게 잘못된 정보를 말하는 것을 보고 도구를 다시 만들었습니다—대신 여러분이 통제권을 갖는 4단계 워크플로우를 소개합니다.

Cloud Run 마이그레이션이 완벽하다고 생각했는데, 단 하나의 AI 파라미터—temperature가 0이 아닌 0.7로 설정—가 30%의 API 호출 실패와 월 $54의 낭비된 토큰을 초래했습니다.

AWS에서 GCP로 마이그레이션하여 92% 비용 절감과 10배 빠른 성능을 달성했습니다—실제로 작동하는 실용적 아키텍처를 위해 "모범 사례"를 버리면서 배운 것들입니다.

콘텐츠가 생성되기 전에 방향을 설정할 수 있는 AI 팟캐스트 생성기를 만들었습니다—출퇴근길에 AI가 위키피디아만 읽어주는 것이 지겨웠기 때문입니다.

AI 모델을 5,000시간 테스트한 결과, Gemini 2.5 Pro가 코딩에서 Claude와 ChatGPT를 능가합니다—복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 기본 도구가 된 이유를 설명합니다.

CrewAI로 AI 생성 팟캐스트를 10일간 만들어본 결과, 프레임워크는 놀라울 정도로 사용하기 쉽지만 고품질 콘텐츠를 위해서는 여전히 진정한 인간의 노력이 필요하다는 것을 배웠습니다.