150시간의 비효율을 0시간으로: 프론트엔드 개발자의 첫 인프라 구축기
삼성 TV Plus AI 더빙 납품의 반복 패키징 작업을 자동화하며 프론트엔드, 백엔드, 인프라에 대해 고민한 경험을 공유합니다.
빠르게 훑고 지나가기보다, 앨리스가 흰 토끼를 따라 토끼굴로 들어가듯 끝까지 파고드는 개발을 지향합니다.
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
| |||||
삼성 TV Plus AI 더빙 납품의 반복 패키징 작업을 자동화하며 프론트엔드, 백엔드, 인프라에 대해 고민한 경험을 공유합니다.

미디어 원본과 프로젝트 문서를 분리하고 Outbox와 revision을 도입해 네트워크 장애와 저장을 분리한 설계를 설명합니다.

Region을 일반 가상 항목으로 다룰 수 없었던 이유부터 시작 시간 인덱스와 maxEndTree를 선택하기까지의 판단, 비용과 드래그 처리 방식을 설명합니다.

여러 Renderer가 가진 오래된 상태가 최신 SRT 자막을 덮어쓴 원인을 추적하고, Main Process의 ProjectSession을 공유 데이터의 SSOT로 재설계한 과정을 정리합니다.

이 글에서는 디자인 시스템을 기획하면서, 당연하게 여겨지던 'npm 패키지 배포' 대신 'shadcn 스타일의 Registry 배포 방식'을 선택한 이유와, 프론트엔드 API 설계에 대한 치열했던 고민을 공유합니다.

React Context 리렌더 문제를 기준으로 상태 관리 도구 선택과 Store 분리 기준을 정리합니다.
AI 코딩 시대에 프론트엔드 개발자가 어떤 판단과 품질 책임을 가져야 하는지 정리합니다.