jonghoon 의 AI 활용 능력

이력서

AI 활용 역량

• AI 도구 자산화: 프레임워크 전환·분석·설계·테스트 등 반복 업무를 Claude Code 커스텀 스킬 11종으로 자동화해 실전 운영
• MCP 서버 개발·배포: AI 사용량 집계(Tokenbill)·AI 이력서 자동화(AICV)를 CI/CD·AWS로 공개 운영하고, 로컬 문서 검색(Seojae)·작업 오케스트레이션(Duet)·기술 블로그 자동화(Blogging)까지 MCP 서버 5종을 직접 개발해 일상 워크플로에 결합. 설치형 도구는 npm 공개 패키지로 배포해 외부 사용자가 바로 쓸 수 있게 운영
• MCP 도구 연동 활용: Oracle DB 조회 MCP·코드 그래프 분석(GraphDB) 등을 에이전트 파이프라인에 결합해 레거시 코드 구조 분석과 데이터 검증에 활용
• 에이전트 워크플로 운영: 장기 자율 에이전트 세션을 상시 운용 — 서브에이전트 위임·병렬 도구 호출로 독립 작업 동시 진행
• 검증 중심 AI 개발: 코드의 분기마다 테스트를 생성하는 스킬을 직접 만들어, AI 산출물을 실행·테스트로 확인하며 진행하는 워크플로 정착
• 사내 AI 교육·확산: 사내 AI 개발 플랫폼의 실습형 교육 과정과 용어집·시연 시나리오를 직접 설계해, 개발자가 자기 자리에서 어시스턴트를 만들고 스킬·MCP까지 제작하도록 이끄는 전파 활동 수행
• 전 영역 적용: Java 백엔드 중심으로 Python·프론트·인프라·SQL·문서까지 28개 프로젝트에 적용

대표 활용 사례

• 레거시 프레임워크 전환 POC (국내 생명보험사) — 코어 시스템 프레임워크 전환을 위해 Bean·DBIO·서비스·배치 영역별 변환 스킬을 직접 제작, 소스 전처리부터 505개 파일 일괄 변환·컴파일 검증과 산출물 등급 평가까지 AI 파이프라인으로 수행. 이후 코드 그래프 기반 변경 영향도 분석과 단위·서비스 테스트 자동 생성 스킬까지 확장해 전환 이후 유지보수 단계로 범위를 넓힘
• 분석서·설계서 자동 생성·평가 루프 — 전환 대상 소스에서 분석·설계 문서를 자동 생성하는 스킬을 만들고 품질 평가·보완 루프 운영, 전환 방향 발표 PPT·결과 보고서 작성과 스킬 핸드북 제작으로 팀 확산까지 일원화
• 사내 AI 개발 플랫폼 교육 과정 설계·운영 — 개발자 대상 실습 과제를 3단계(환경 구성과 개인 어시스턴트 생성 → 데모 시나리오 완주 → 나만의 스킬·MCP 제작)로 설계하고, 실습용 프로젝트와 과제 문서를 한 저장소로 묶어 배포. 입문자를 위해 AI 기본 개념·에이전트와 확장·RAG 3개 장, 18개 용어를 "정의 → 비유 → 교육 내 위치" 구조로 정리한 AI 용어집과, IDE·웹챗 2개 트랙에서 바이브코딩·이미지 인식·RAG 질의응답을 보여 주는 시연 시나리오·시연 영상 4편을 제작. 시연용 환경 구성과 FAQ·접속 안내까지 포함해 교육이 자료만으로 돌아가도록 구성
• AI 도구 생태계 구축 (개인 프로젝트) — AI 비용 대시보드(Tokenbill)와 AI 이력서 자동화(AICV)를 스키마 설계부터 CI/CD·AWS 배포·도메인 연결까지 완성해 실서비스로 운영하며, 두 서비스를 단일 컨테이너로 통합해 배포 파이프라인을 일원화. 대화 기록을 외부로 내보내지 않는 로컬 전용 도구(대화 뷰어·스킬과 MCP 관리기·작업 보드)를 더해 개인 워크플로 전반을 도구화하고 npm으로 공개 배포

참고 링크

• Tokenbill — AI 사용량 대시보드·리더보드와 로컬 도구 모음 (직접 개발·운영): 서비스 · GitHub · npm tokenbill-mcp
• AICV — AI 활용 능력 이력서 자동화 MCP + 포탈 (직접 개발·운영): 포탈 · GitHub
• Duet — AI 세션 작업 오케스트레이션 MCP: GitHub
• Seojae — 로컬 문서 검색 MCP: GitHub
• 개발 일지 — AI 활용 과정을 기록하는 기술 블로그 (MCP로 자동 발행): jonghoon5922.github.io