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    요즘 당근 AI 개발 AI가 만든 파도 위에서 과감히 서핑하는 법 / AI 에이전트, 프롬프트 엔지니어링, VoC 자동 분석, 운영자동화, 바이브 코딩 AI 검색과

    • 당근 팀 저
    • 골든래빗(주)
    • 2025년 10월 10일
    • 정가
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    ISBN: 9791194383475 264쪽 343g 148 x 210 (㎜)

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    책 소개

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    이 책은

    'AI로 과연 될까?'라는 질문은 'AI로 어떻게 하면 될까?'라는 고민으로 이어졌다. 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저, 누구든 문제의 중심에서 AI를 도구로 삼아 새로운 길을 만들어갔다. 이 책에는 커서로 바이브 코딩, MCP 개발, AI 에이전트 플랫폼 개발, 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화를 통해 사용자의 경험을 극대화하는 과정을 담았다.

    AI 물품 추천, AI 게시글 작성, AI 시세 조회, CS 챗봇처럼 외부 사용자를 위한 사례부터 리뷰 자동 리포트 발행, 온콜 업무 단축, 임베딩 시멘틱 캐싱, 운영 업무 자동화 등 내부 구성원을 위한 사례까지 다양한 실험과 성장의 이야기가 있다. 이 책은 AI가 만든 파도 위에서 혁신하고자 하는 모든 이에게 도움이 될 것이다.


     


    출판사 리뷰

    ★ 개발자도 비개발자도 열정만 있다면 누구나 할 수 있는
    ★ 당근 추천 AI부터 AI 에이전트까지 당근이 무료 나눔하는 실전 사례를 만나보자
    물건을 팔고 싶지만 글을 쓰기는 귀찮은 사용자!, 자주 묻는 질문을 보지 않는 사용자!, 3살짜리 조카가 좋아할 물건이 뭔지 감도 안 잡히는 사용자! 당근은 이 사용자들을 어떻게 도와줬을까요? 당근의 PM, 운영매니저, 엔지니어 등 모든 직군의 실제 업무 문제 해결과 혁신을 무료 나눔합니다.
    '바이브 코딩'을 통한 아이디어 구현부터, 판매 물품의 감성 편지 생성, 앱 리뷰 분석 자동화, 온콜 업무 효율화, 게시글 구조화, 스마트폰 시세 조회 서비스 구축, AI 글쓰기 서비스 개발까지 다채로운 사례를 만날 수 있습니다. 복잡한 요구사항을 AI가 이해하도록 만든 프롬프트 작성 노하우부터 멀티 에이전트 시스템, 시맨틱 캐싱까지! 당근의 구체적인 기술 접근법과 시행착오가 궁금하지 않으신가요? 그동안 AI를 활용한 혁신이 AI 전문 기업만의 영역이라 생각했다면 이 책이 그 오해를 산산이 부숴줄 겁니다.
    복잡한 개발 지식이 없어도 공감할 수 있는 에피소드로 꽉 채웠습니다! 프롬프트 엔지니어링과 문제 정의 능력으로 업무 자동화와 사용자 경험 개선을 달성한 당근의 이야기를 구경해보세요! 반복 작업에서 벗어나 문제의 본질에 다가가려 노력한 당근의 실무자들이 이끌어낸 AI 혁신을 지금 만나보세요!

    ★ 현장의 문제는 현장 담당자가 확실히 풀 수 있죠!
    ★ 개발자가 아니라서 안 된다고요...? 아닙니다!
    ★ 아주 복잡한 시스템이 아니면 비 개발자도 현장의 문제를 스스로 풀 수 있어요.
    'AI 활용'이라서 개발자들의 이야기만 들어 있을 것 같다구요? 아닙니다! 이 책은 당근에 근무하는 다양한 직군의 AI 활용 이야기가 들어있습니다. 운영 매니저, PM 등 당근 실무자의 챗GPT, 커서, n8n과 같은 도구로 실제 업무의 비효율을 해결하고 혁신적인 서비스를 구축한 경험을 만나보세요. 복잡한 환경 설정 없이 프롬프트 엔지니어링과 문제 정의 능력만으로 아이디어를 직접 구현하고, 반복적인 수작업에서 벗어나 더 본질적인 업무에 집중할 수 있습니다. AI 도구와 바이브 코딩이 대세인 지금, 기술적 배경 없이 AI 개발 도구를 활용하여 원하는 바를 얻을 수 있다는 확신과 영감을 얻고 싶다면 당근의 이야기를 살펴보세요!

    ★ 이렇게 웃긴 서비스 개선 이야기가?
    ★ 이렇게 편리한 운영 혁신 이야기가?
    ★ 이렇게 귀중한 비용 절감 이야기가?
    ★ 조직 전반에서 동시다발적으로 AI를 활용해 펼쳐집니다
    당근의 다채로운 AI 활용 사례와 실용적인 프롬프트 엔지니어링 팁을 얻어가세요. 판매 물품의 감성 편지 생성 개발기에서 미소를 짓고, 앱 리뷰 분석 자동화, 온콜 업무 효율화, 게시글 구조화, 스마트폰 시세 조회, AI 글쓰기 서비스 개발에서 무릎을 치게 될 겁니다. 당근의 여러 팀이, 여러 직군이 직면했던 실제 문제를 LLM을 이용해 동시다발적으로 해결하는 구체적인 과정이 상세히 소개됩니다. 특히 인턴이 수억에 달하는 비용을 극적으로 절약하는 사례는 당근이 특별히 세상으로 보내는 아끼는 선물과도 같습니다.

    ★ 기술만으로 기업이 로켓을 타고 성장할 수 있을까요? No!
    ★ 자신의 일에 몰입하는 구성원과 문화가 J 곡선으로 기업을 성장시킵니다
    ★ 이 책에서 당근이 얼마나 자기주도적인 문화를 가진 회사인지 확인해보세요
    이 책은 단순히 AI 도입의 효율성을 넘어, 반복 업무에서 벗어나 전략적이고 창의적인 문제 해결에 집중하게 된 운영팀의 변화, 온콜 업무 부담을 줄여 핵심 개발에 집중하게 된 작은 팀의 이야기, 그리고 PM이나 인턴 등 비개발 직군이 AI를 통해 주도적인 문제 해결자로 성장하는 과정 등 AI 시대에 필요한 역량과 마인드셋을 제시합니다. 이는 ‘구성원 개개인의 역량을 극대화하고 팀의 업무 방식을 혁신하는 문화가 어떻게 기업의 'J 곡선 성장'을 견인하는지 증명합니다. 기술은 도구일 뿐, 문제 해결에 대한 진심과 사용자 중심 사고가 결국 AI 시대의 가장 강력한 무기임을 이 책을 통해 확인하실 수 있습니다.

    ★ 요즘 개발에서 AI는 선택이 아니라 필수입니다
    ★ 비개발자도, 운영자도, 문제 정의만 잘하면 AI 시대에 가장 강력한 문제 해결자가 될 수 있습니다
    AI는 이미 개발의 한가운데 있습니다. 이제 막 AI를 도입하려는 C레벨도, 현장에서 서비스를 기획하고 운영하는 PM, PO, 그리고 운영자도, 그리고 개발자도 당근의 경험에서 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것입니다. 진짜 앞서가는 현장의 AI 활용법이 궁금하다면, 이 책과 함께하세요.

    ★ 다음에 해당한다면 이 책을 추천합니다
    - 당근이 AI를 활용하는 방식을 알고 싶은 사람
    - 생성형 AI, 커서, n8n 등을 실무에 적용하고 싶은 개발자
    - AI를 도입해서 회사를 AI 혁신 기업으로 탈바꿈하고 싶은 C레벨
    - AI 도입해 운영비용을 줄이고 싶은 C레벨
    - AI 기반 서비스를 고민하는 기획자와 프로덕트 매니저
    - 매일 반복되는 업무에 지친 현업 운영자
    - 데이터를 더 스마트하게 활용하고 싶은 분석가

    ★ 이 책의 구성
    이 책은 PART 01 ‘AI 활용의 첫걸음’, PART 02 ‘AI 기반 운영 자동화 및 시스템 연동기’, PART 03
    ‘LLM을 이용한 개발기’, PART 04 ‘AI 플랫폼과 AI 에이전트 개발기’로 나누어 AI를 어떻게 업무와 회사의 서비스에 녹이는지를 알려줍니다. 각 장별 다루는 내용은 다음과 같습니다.

    [PART 01] AI 활용의 첫걸음

    [01장] 비개발자를 위한 바이브 코딩 도전기
    비개발자가 커서 AI와 같은 AI 개발 도구를 활용하여 아이디어를 직접 코드로 구현하는 경험을 공유합니다. 검색어 이상치 탐지 프로그램과 인터랙션 프로토타입 제작 사례를 통해 프롬프트 엔지니어링 노하우를 만날 수 있습니다.

    [02장] 당신과 함께 해서 행복했던 인형 올림
    LLM을 활용하여 판매 물품이 사용자에게 마지막 편지를 보내는 기능을 개발한 과정을 담고 있습니다. 사용자에게 감성적인 경험을 제공하고 거래 후기 작성률을 높이기 위한 프롬프트 다듬기 및 실험 과정을 상세히 설명합니다.

    [03장] PM이 이끄는 AI 글쓰기 서비스 개발기
    PM이 LLM을 활용해 중고거래 판매 글쓰기 서비스를 개발하여 사용자가 사진만으로도 쉽게 판매 글을 작성하고, 더 잘 팔리도록 돕는 과정을 다룹니다. MVP 설정, 프롬프트 엔지니어링 전략, 사용자 피드백을 통한 빠른 반복 개선 경험을 공유합니다.

    [PART 02] AI 기반 운영 자동화 및 시스템 연동기

    [04장] GPT를 사용한 리뷰 자동화 시스템 구축기
    운영팀이 GPT를 활용하여 앱 리뷰를 요약하고, 라벨링하며, 인사이트 리포트를 자동으로 생성하는 시스템을 구축한 경험을 소개합니다.

    [05장] LLM을 활용한 당근 중고거래 운영 자동화 전환기
    운영자가 LLM 기반으로 불법 게시글을 탐지하는 '레귤러 마커(Regex Maker)' 도구를 직접 개발하고 운영 자동화를 이뤄낸 과정을 설명합니다. 문제 정의와 프롬프트 설계의 중요성을 강조합니다.

    [06장] 작은 팀, LLM으로 큰 업무효율 내기
    5명으로 구성된 작은 팀이 LLM, MCP(Model Context Protocol), n8n을 활용하여 복잡한 온콜 업무를 자동화하고 개발 생산성을 높인 사례를 다룹니다. 신규 가입자 지표 요약 봇과 에러 실시간 분석 '에러박사' 기능 구축 과정을 소개합니다.

    [PART 03] LLM을 이용한 개발기

    [07장] LLM을 통해 복잡한 게시글을 구조화하기까지
    LLM을 이용해 비정형적인 '티켓/교환권' 게시글의 핵심 정보를 구조화한 경험을 공유합니다. 필요한 속성 정의, 추출 기준 수립, 모델에게 기준을 가르치는 프롬프트 설계, 그리고 오류 분석을 통한 개선 과정을 상세히 설명합니다.

    [08장] LLM을 활용한 스마트폰 시세 조회 서비스 구축
    LLM을 활용하여 중고 스마트폰 게시글에서 정보를 추출하고, 시세를 집계하며, 유사 게시글을 추천하는 서비스를 구축한 방법을 소개합니다.

    [09장] 3살 아가가 좋아할 만한 장난감 LLM으로 추천하기
    AI를 활용한 물품 추천 기능 개발 경험을 다룹니다. 대화형 AI를 통해 사용자의 상황과 취향에 맞는 물품을 제안하는 프롬프트 엔지니어링 노하우와 예상치 못한 사용자 반응을 분석합니다.

    [10장] 연간 LLM 호출 비용 25% 절감, 인턴이 도전한 시맨틱 캐싱 도입 기록
    LLM 호출 비용을 절감하기 위해 시맨틱 캐싱을 도입한 인턴의 프로젝트를 소개합니다. 시맨틱 캐싱의 개념, 아키텍처 설계, 구현 과정, 그리고 비용 절감 효과를 상세히 설명합니다.

    [PART 04] AI 플랫폼과 AI 에이전트 개발기

    [11장] VoC 플레이그라운드로 고객 목소리에 반응하는 당근 만들기
    VoC 플레이그라운드는 방대한 사용자 의견(VoC)을 각 팀의 관심사에 맞게 분류하고 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 분석할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 이 시스템은 기존의 사용자 의견 분석 프로세스를 효율화하여, 팀들이 실질적인 사용자 의견을 기반으로 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

    [12장] 모든 당근 사용자에게 AI 에이전트 제공하기 - 1부
    AI 에이전트와 멀티 AI 에이전트 시스템의 개념을 소개하고, 당근이 노코드/로우코드 KAMP 플랫폼을 구축하여 이를 쉽고 안전하게 구현하는 방법을 다룹니다. 특히 에이전트 간 명확한 소통을 위한 에이전트 디스크립션 및 입력/출력 스키마의 중요성을 강조하며 AI 에이전트의 구성 요소를 설명합니다.

    [13장] 모든 당근 사용자에게 AI 에이전트 제공하기 - 2부
    KAMP 기반으로 정해진 답변, 진행 상황 표시, 내부 정보 검색(RAG) 등 당근 특화 AI 에이전트 기능을 구현하는 과정을 상세히 설명합니다. 또한 생성형 UI와 멀티 에이전트 협업을 통해 '이용제한 문의' 및 '채팅 삭제 요청' 등 복잡한 실제 고객 서비스 문제를 해결한 구체적인 사례를 제시하며, 성공적인 AI 에이전트 시스템 구축을 위한 실용적인 팁을 공유합니다.


     



    저자 소개

    당근 팀

    당근의 여러 부서에서 각자 다른 문제를 풀던 11명이 하나의 질문으로 모였습니다. “AI로 더 잘 해결할 수 없을까?” 우리는 직군의 경계를 넘어 함께 고민하고 실험하며, ‘동네를 여는 문’이라는 당근의 비전을 AI로 구현해가는 사람들입니다. 이웃과 이웃을 더 따뜻하게 연결하고, 당근에서의 삶을 더 편리하게 만드는 일. 그 중심에서 AI가 할 수 있는 역할을 찾아가고 있습니다.

    목차

    [PART 01] AI 활용의 첫걸음: 비개발자의 AI를 개발 도전기
    01장 비개발자를 위한 바이브 코딩 도전기
    __바이브 코딩이란
    __바이브 코딩 맛보기
    __검색어 이상치 탐지 프로그램 만들기
    __인터랙션 프로토타입으로 요구사항 전하기
    __바이브 코딩 프롬프트 팁

    02장 당신과 함께 해서 행복했던 인형 올림
    __내가 판 물건이 편지를 써준다면?
    __물건의 마음을 AI에게 물어보기
    __1차 시도, 혹시 후기를 써주실 수 있을까요?
    __2차 시도, 후기를 쓰면 물품이 보낸 편지를 볼 수 있어요!
    __마치며 : AI로 만든 편지가 알려준 것들

    03장 PM이 이끄는 AI 글쓰기 서비스 개발기
    __판매자는 글쓰기가 너무 귀찮다
    __LLM 시대가 만든 새로운 가능성
    __AI로 만든 ‘더 잘 팔리는 글쓰기’ 경험
    __문제에서 솔루션까지, LLM으로 방향 잡기
    __핵심 UX를 만드는 프롬프팅
    __작게 시작하고, 빠르게 배우고, 사용자에게 집중하기
    __마치며 : 결국 핵심은 사용자 문제 해결입니다

    [PART 02] AI 기반 운영 자동화 및 시스템 연동기
    04장 GPT를 사용한 리뷰 자동화 시스템 구축기
    __글로벌 기업들의 앱 리뷰 관리 전략
    __앱 리뷰의 중요성과 당근의 가치
    __앱 리뷰 요약 자동화가 왜 필요했을까요?
    __리뷰 요약 자동화 : GPT가 매일 대신써줘요
    __리뷰 라벨링 자동화 : 6시간 수작업이 30분으로
    __인사이트 도출 자동화 : 실무에 바로 쓰는 리포트 만들기
    __자동화 시스템, 어디까지 왔을까?
    __마치며 : AI 도구, 거대한 시스템이 아니라도 좋습니다

    05장 LLM을 활용한 당근 중고거래 운영 자동화 전환기
    __운영, 바쁘게 쳇바퀴 돌기
    __반복에 매몰된 운영, 자동화를 고민하다
    __운영자가 만든 첫 AI 도구
    __반복을 이해하고 자동화 설계하기
    __프롬프트 작성하기
    __운영팀의 반응과 실제 적용기
    __마치며 : 완전 자동화를 향한 다음 발걸음

    06장 작은 팀, LLM으로 큰 업무효율 내기
    __끝없는 온콜의 늪, 작은 팀의 절규
    __외부 세계와 연결하는 MCP
    __직접 구축한 MCP 서버를 소개합니다
    __n8n으로 워크플로 자동화하기
    __실전 사례 1 : 국가별 가입자 수 변화 분석 리포트
    __실전 사례 2 : 에러 실시간 분석 '에러박사'
    __마치며 : 끝없이 문제 풀이에 도전하기

    [PART 03] LLM을 이용한 개발기
    07장 LLM으로 복잡한 게시글을 구조화하기까지
    __왜 티켓/교환권 게시글을 분류하기 시작했나
    __우리는 무엇을 뽑아야 하는가
    __추출 기준을 세운다는 건
    __LLM에게 기준을 가르친다는 것
    __오류는 정답보다 많은 걸 알려준다
    __마치며 : LLM은 좋은 기준을 먹고 자란다

    08장 LLM을 활용한 스마트폰 시세 조회 서비스 구축하기
    __스마트폰 시세조회는 왜 필요할까요?
    __상품 정보 추출하기
    __데이터 기반 시세 집계
    __유사 게시글 제공
    __마치며 : 더 좋은 경험을 제공하는 것에 진심입니다

    09장 3살 아가가 좋아할 만한 장난감 LLM으로 추천하기
    __AI에게 왜 물품을 추천해달라고 했을까요?
    __AI 물품 추천을 소개합니다
    __AI 물품 추천을 위한 프롬프트 작성하기
    __더 나은 추천 결과를 향해서 기능개선하기
    __엉뚱한 질문을 해도 괜찮을까요?
    __처음은 언제나 어렵기에 더 쉽게!
    __마치며 : 새로운 탐색의 가능성을 보다

    10장 연간 LLM 호출 비용 25% 절감, 인턴이 도전한 시맨틱 캐싱 도입 기록
    __과제 정의 및 해결 아이디어 도출하기
    __시맨틱 캐싱 아키텍처 설계 및 구현하기
    __시맨틱 캐싱 셋 구성을 위한 발화 패턴 분석
    __성능 검증 및 비용 절감 효과 분석하기
    __마치며 : 인턴이 쏘아 올린 작은 공

    [PART 04] AI 플랫폼과 AI 에이전트 개발기
    11장 VoC 플레이그라운드로 고객 목소리에 반응하는 당근 만들기
    __사용자 의견을 반영하는 데 필요한 두 가지 작업
    __당근에서 사용자 의견을 다루는 방식
    __첫 번째 도전 : AI로 데이터를 정리해보기
    __두 번째 도전 : 팀 관련 데이터만 분류하는 VoC 플레이그라운드 고안하기
    __분류된 사용자 의견으로 의미 있는 보고서를 만들기
    __보고서를 활용한 의미 있는 정기 보고서를 만들기
    __VoC 플레이그라운드 정말 도움이 되었을까요?
    __로컬 비즈니스 실의 월간 VoC 리포트 발행 효율화
    __마치며 : 더 많은 데이터를, 더 신뢰할 수 있는 방식으로 보고 싶다

    12장 모든 당근 사용자에게 AI 에이전트 제공하기 - 1부
    __자주 묻는 질문을 자주 보지 않는 딜레마
    __문의하기로 바로 가는 사람이 하루에 2,000명이라면
    __AI 에이전트를 소개합니다
    __직접 만든 멀티 AI 에이전트 시스템, KAMP 구상하기
    __노코드/로우코드로, KAMP에서 AI 에이전트 구성하기
    __KAMP에서 에이전트 오케스트레이션 하기
    __마치며 : KAMP 개념을 정립 끝, 그리고 남은 과제

    13장 모든 당근 사용자에게 AI 에이전트 제공하기 - 2부
    __KAMP에 당근 특화 기능 넣기
    __AI로 맥락에 맞는 UI 제공하기
    __KAMP로 당근 AI 에이전트 만들기
    __마치며 : 성공적인 에이전트, 팁 6가지

    [부록 A] 바이브 코딩 프롬프트 팁
    [부록 B] AI 에이전트를 성공적으로 구축하고 운영하기 위해 반드시 고려해야 할 6가지 핵심 팁

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