저도 할 수 있어요! 제품이 만들어지는 길목마다 AI 사용하기 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
데이터 분석, 이벤트·실험 설계, 번역 등록, 온콜 대응은 담당 직군에 요청하고 기다리는 시간이 길거나 개발자가 혼자 처리하기 어려운 업무였다. 당근 중고거래실은 사내 LLM 라우터와 데이터 분석 에이전트, PRD·테크 스펙·Figma를 활용하는 설계 스킬, 번역 스킬, Slack 온콜 봇을 도입해 각 단계의 초안 작성과 반복 작업을 자동화했다. 그 결과 개발자도 제품 데이터를 살피고 지표와 이벤트를 제안하는 등 제품 개발에 더 넓게 참여하고, 팀 간 의사소통과 일부 수작업을 줄일 수 있었다. 다만 AI의 할루시네이션을 확인하고 데이터·실험 결과는 전문가가 리뷰해야 하며, 넓어진 업무 범위에 따른 컨텍스트 스위칭도 관리해야 한다.
- 사내 LLM 에이전트가 제품 맥락과 데이터 분석 스킬을 활용하도록 연결하면, 개발자도 자연어 질문으로 SQL 분석을 시작할 수 있다.
- PRD·테크 스펙·Figma를 함께 입력해 이벤트와 실험 지표 초안을 만들되, 데이터와 지표는 담당 전문가의 검토를 거친다.
- 번역 자동화에는 플랫폼별 키 컨벤션과 브랜드 용어집을 반영해 문구의 일관성을 유지한다.
- 온콜 봇은 도메인·모바일 전문 에이전트를 호출해 이슈를 먼저 좁히고, 다른 직군도 원인 파악과 수정에 참여하게 할 수 있다.
- AI 결과를 그대로 신뢰하지 말고 할루시네이션을 점검하며, 주작업과 병렬 처리할 보조 작업을 구분해 컨텍스트 스위칭을 관리한다.
소개
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