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  • 바이브코딩 패치 지옥에서 살아남은 방법
    4_만들다 | Project

    바이브코딩 패치 지옥에서 살아남은 방법

    Byhoonyoung 2026년 4월 5일2026년 4월 5일

    Cursor-first(Composer→Opus)로 Ask/Agent 돌리며 프로덕션 12회 스모크 통과한 과정 프로젝트: “StyleSense — 퍼스널 컬러 진단 + AI 코디 추천 서비스” 패치 업데이트 v0.1 서비스 링크: https://stylesense-khaki.vercel.app/ 기간: 2026년 4월 3일 ~ 4일(총 9시간) 스택: LangGraph + OpenAI GPT + fal-ai FLUX/schnell + Next.js 결과: 프로덕션 스모크 테스트 12회 통과(댄디/섹시 포함) 워크플로우: Cursor-first로 진행(초반 Composer 2.0 중심 →…

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  • 챗봇의 블랙박스, 미분류(Other): 원인 분해로 개선하기
    3_일하다 | Work

    챗봇의 블랙박스, 미분류(Other): 원인 분해로 개선하기

    Byhoonyoung 2026년 3월 30일

    챗봇을 운영하다 보면 가장 답답한 순간이 있습니다. 모델 성능이 부족할 때가 아니라, “무엇이 문제인지 명확히 보이지 않을 때”입니다. 당시 운영에서는 응답 경로를 아래 3개로 구분해 확인했습니다. FAQ(지식 기반 답변) Ticket(문의 접수·이관) Other(미분류) 문제는 늘 Other(미분류)였습니다. 지표가 흔들릴 때도 “Other가 늘었다”는 사실까지만 보이고, 그 안에서 어떤 원인이 늘었는지는 잘 드러나지 않았습니다. 3분류 라벨로는 개선이 막연해집니다. 그래서…

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  • Cursor-first로 챗봇 데모 패치 후기 (엔티티 정규화와 QA)
    4_만들다 | Project

    Cursor-first로 챗봇 데모 패치 후기 (엔티티 정규화와 QA)

    Byhoonyoung 2026년 3월 25일2026년 3월 25일

    지난해 추석 연휴에 만들었던 현대차 챗봇 데모를 다시 손보았습니다. 겉으로 보면 막바지 안정화 작업처럼 보일 수 있지만, 실제로는 챗봇 서비스에서 중요한 핵심 계층을 다시 점검한 5시간의 밀도 높은 패치 작업이었습니다. 단순히 코드를 고치는 것을 넘어, 불안정한 원인을 좁히고 핵심 엔티티(Entity)의 인식 안정성을 높이며, QA를 통해 일관성을 확보하는 데 집중했습니다. 작업 방식의 변화: Cursor-first 이번에는 ChatGPT와…

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