핵심 요약
무신사 29CM QE팀은 AI와의 협업으로 3개월 만에 React/Node.js 기반의 29TMS를 구축해 실무에 적용했고, API 문서화와 자동 매핑 기능으로 운영 효율성과 반응 속도를 개선한 경험을 공유합니다.
주요 경험
- 상용 TMS의 비용과 버그 불만으로 자체 도구 개발을 결정했다.
- Cursor AI를 도구로 활용한 프롬프트 설계를 3단계로 체계화했다.
- DB 구조와 API 파라미터를 먼저 정의하고 Swagger로 문서화했다.
얻은 인사이트
- 데이터 모델 설계와 API 명세가 프롬프트 성공의 기초임을 확인했다.
- 프롬프트 품질이 결과를 좌우하므로 입력 설계가 중요하다.
- 실무 적용 가능한 도구를 만들면 비용 절감과 속도 개선이 가능하다는 점을 확인했다.
