Claude Code Auto memory로 반복 설명 없이 작업하기
Auto memory를 활성화하면 Claude Code가 작업 중 유용한 컨텍스트를 탐지해 프로젝트별 메모리 디렉터리의 MEMORY.md에 저장합니다. 그 결과, 이전 작업 맥락이 다음 세션에 자동으로 이어져 사용자는 컨텍스트를 반복 설명하지 않아도 됩니다. 이 글은 Auto memory의 주요 기능과 동작 방식, 특징, 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
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Backend 글 모음
기업 기술블로그의 Backend 관련 글 1516개
6개월간 코드 한 줄도 안 쓰고, 100만 줄 기여하기
AI Native 개발의 비결은 시스템이다
CDC가 데이터 플랫폼을 바꾸는 방식: CDC-based Incremental Replication
변경 로그를 병합하는 것에서 출발해, 정합성을 스스로 검증하는 복제 방식에 이르기까지
[가이드북] 2026년 제조 AI, SaaS로 쉽게 도입하기
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. ✨✨✨ 네이버클라우드 제조 AI 가이드북 시리즈 "우리만 그러는 거 아니죠?" 막막한 제조 AI 2025년부터 제조 시장에서 줄곧 화두가 되고 있는 건 단연 '제조 AI' 입니다. 하지만 대부분의 제조사 분들이 아래와 같은 고민을 하고 계실 것 같은데요. “AI 좋은 건 알겠는데… 어디서부터 시작하지?” “도입하고 유지하는데 비싸지 않을까?” “우리 공장에 맞는
라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon : Scale Squad PO
Scale Squad PO, 유보미 님
매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정
안녕하세요! 올리브영 올영매장팀에서 PM…
‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?
200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 3: 시크릿 저장소를 운영 가능한 상태로 만들기 — 컨테이너화부터 CI/CD, 로그 수집까지
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 2: 시크릿 저장소를 전체 서비스에 적용하기까지
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 1: 왜 시크릿 저장소를 만들었는가
AI가 규칙을 "알잘딱" 지키는 백엔드 레포 만들기
코드베이스의 구조와 결정론적 검증 시스템으로 만드는 AI Native 개발 환경 리팩토링하기
[26년 2월] 팀네이버, 공공 분야에 도움 많이 된다
Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다. 소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
같은 Redis 위의 차선 분리 공사 — 논리적 파티셔닝과 Partition별 독립 스케일링
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링
Spike 트래픽에 흔들리지 않는 Worker 스케일링 알고리즘 만들기
