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493 posts about AI, learning, and building products

기억이 없는 AI는 비싼 챗봇일 뿐입니다

대화 사이에 모든 것을 잊어버리는 9개의 AI 에이전트를 만들었습니다—사용자들이 매주 20-45분을 비즈니스를 다시 설명하는 데 낭비했습니다. 에이전트들이 기억을 공유하게 만든 방법을 소개합니다.

50명 미만의 사용자로 알파 단계에서 팀 협업 기능을 출시했습니다. 고객들이 이미 팀으로 일하고 있었기 때문입니다—연간 80시간 이상을 소모하는 스크린샷과 복사-붙여넣기 우회 방법으로.

Postgres 데이터베이스에 89개의 외래 키가 있지만 인덱스는 0개라는 것을 발견했습니다 —밀리초 쿼리가 843ms 악몽으로 변했고, 알파 런칭을 거의 죽일 뻔했습니다.

SaaS에서 31개의 빈 화면을 발견했습니다—멀티테넌시가 데이터 접근만의 문제가 아니라 URL 컨텍스트의 문제라는 것을 잊었기 때문입니다. Claude Code가 하룻밤 만에 모두 고치는 것을 어떻게 도왔는지 소개합니다.

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.