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2일차에 멀티테넌시를 구축했습니다. 67일차에 다시 구축했습니다

모든 테이블에 org_id를 추가하면 완벽한 멀티테넌시가 될 거라 생각했습니다. 그런데 보안 감사에서 에이전시가 SME 테이블에 쓰기 작업을 하고 있다는 걸 발견했습니다—버그가 아니라 설계 자체의 문제였습니다.

에이전시에서 20년을 일한 후, 멀티테넌트 아키텍처를 미룰 수 없다는 것을 알았습니다—그래서 이틀째에, 작동하는 AI 에이전트가 단 하나뿐인 상태에서, 향후 재작성을 피하기 위해 개발 복잡성을 3배로 늘렸습니다.

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.