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기존 개발자의 이탈로 1,400개 제품 규모의 커머스 사이트 구축이 중단되었다. Claude Code를 사용하여 Figma 디자인을 기반으로 end-to-end 개발을 수행했다. 외주 비용 1만 달러 상당의 기능을 직접 구현했다. AI 에이전트를 활용하여 개발자 의존 없이 복잡한 커머스 사이트를 구축할 수 있음을 확인했다.
1,400개 이상의 제품에 대한 상세 정보와 사용자 맞춤형 기능 구현이 필요했다. Strain Finder 퀴즈, 50개 주별 야외 재배 가이드, 실시간 재고 동기화, 고객 및 관리자 대시보드 기능을 구현했다. 1,400개 이상의 제품을 40개 이상의 브리더로부터 가져와 정보 보강을 완료했다. AI를 통해 대규모 데이터 처리와 복잡한 비즈니스 로직 구현이 가능해졌다.
개발 단계별로 최적의 모델을 선택하여 효율성을 높여야 했다. Haiku를 제품 정보 보강에, Sonnet을 코딩에, Opus를 계획 수립에 활용했다. 각 모델의 특성에 맞춘 작업 분담으로 복잡한 프로젝트를 완수했다. 작업 성격에 따라 모델을 조합하는 것이 AI 개발 효율을 극대화하는 전략이다.
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원문 발행 2026. 06. 05.수집 2026. 06. 05.출처 타입 REDDIT
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