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★ ‘당근’의 진짜 AI 활용과 개발 이야기
★ 사용자 문제를 AI로 해결하는 당근 팀의 여정을 만나 보세요.

‘AI로 과연 될까?’라는 질문은 ‘AI로 어떻게 하면 될까?’라는 고민으로 이어졌습니다. 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저, 누구든 문제의 중심에서 AI를 도구로 삼아 새로운 길을 만들어갔습니다. 이 책에는 커서로 바이브 코딩, MCP 개발, AI 에이전트 플랫폼 개발, 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화를 통해 사용자의 경험을 극대화 하는 과정을 담았습니다.

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, 운영업무 자동화 등 내부 구성원을 위한 사례까지 다양한 실험과 성장의 이야기가 있습니다. 이 책은 AI가 만든 파도 위에서 혁신하고자 하는 모든 분에게 도움이 될 것입니다.

[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