"AI가 만든 결과물을 검증 없이 받아들이지 않는다"는 원칙은, 코드뿐 아니라 결제 청구서에도 똑같이 적용된다.
충전한 적 없는 Anthropic Console 크레딧이 $499로 잡혀 있는 걸 발견하면서 시작된 트러블슈팅 기록. 인보이스를 열어보니 "Auto-recharge"로 $495.02가 결제된 상태였는데, 실제 API 키 사용량은 두 키를 합쳐도 $4.46에 불과했다. 이 불일치를 근거로 AI 상담원(Fin)에게 조사를 요청해 시스템 오류를 인정받고, 카드로 전액 환불을 받아낸 과정을 정리했다.
자동화된 결제 시스템(Auto-recharge)은 사람이 매번 확인하지 않아도 되게 만들어진 편의 기능이지만, 그 자동성 자체가 오류를 감지하기 어렵게 만든다는 역설이 있다. 이번 사례에서도 문제를 발견한 계기는 결제 화면을 우연히 들여다본 것이었고, 만약 크레딧 잔액이 눈에 띄지 않았다면 청구 오류를 인지하지 못했을 가능성이 높다. AI 산출물(코드, 문서, 계획)을 검증하는 습관을 결제·과금 데이터에도 동일하게 적용해야 한다는 점을 이번 일로 다시 확인했다. 즉 "AI가 처리한 것"과 "AI가 처리했으니 맞을 것"은 별개의 명제라는 원칙을 결제 시스템에도 그대로 적용한 것이 이번 대응의 핵심이다.
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프로젝트 개요 기획자(PM)로서 AI를 활용한 업무 자동화(AX) 사례를 문서화하는 개인 포트폴리오 사이트입니다. 국내 기업의 AX 기획자/AI PM 직군으로의 커리어 전환을 목표로, 사이트 자체가 채용 지원용 스토리텔링 자료로 실사용되고 있습니다. 핵심 패턴: 업무 병목 발견 → AI로 워크플로우 재설계 → Before/After·근거·재현 가능성 문서화 전체 서사는 '실행하지 않은 아이디어 나열'이 아니라, 하나의 검증된 자동화 패턴과 도메인별 확장 블루프린트를 갖춘 재사용 가능한 엔진을 보유하는 방향으로 수렴하고 있습니다. 기술 스택 Next.js 16, Tailwind CSS v4, TypeScript Supabase (개발/운영 환경 분리), Vercel, Resend Claude API 기반 기술 자문 및 프롬프트 설계 보안 아키텍처 관리자 CRUD는 세션 기반 인증과 RLS(Row Level Security)로 보호 공개 읽기 전용 경로는 별도의 익명 클라이언트로 분리 서비스 롤 키는 애플리케이션 코드에서 완전히 배제 권한 검증은 마이그레이션 파일 및 대시보드 검토를 통해서만 진행 작업 방식 (에이전틱 IDE 협업 워크플로우) AI 에이전트 기반 IDE가 파일/버전관리 작업을 담당하고, LLM은 기술 자문 및 프롬프트 작성 역할을 수행하는 협업 구조를 운영합니다. AI 자문 → 에이전트용 프롬프트 작성 → 실행자가 붙여넣기 → 계획 확인 → 자문 검토 → 실행 승인 → 로그 검토 → 직접 클릭 테스트 → 명시적 지시 시에만 커밋 통제 규칙 실행 전 계획 검토 필수 요약 보고가 아닌 직접 클릭 테스트로 검증 개발 환경 우선 적용 후 명시적 승인 하에 운영 환경 반영 커밋은 명시적 지시가 있을 때만 수행 DB 자격증명 직접 연결 및 범위 외 삭제 금지 브랜치 전략: 개발 브랜치에서 작업 후 운영 브랜치는 배포 전용으로 직접 커밋 금지, 병합 전 변경 범위 검증 현재 진행 상황 고객사 미팅 브리핑 자동화 사례: 1단계 완료, 개발/운영 환경 배포 및 실데이터 테스트 완료 범위 변경 감지 자동화 사례: 상태 확인 진행 중 리스크 조기 경보 자동화 사례: 운영 환경 배포 완료 보안 사고 관련 포스트: 'AI 리스크 거버넌스 사례'로 재구성 예정 AI 활용 관련 콘텐츠 시리즈 초안 작성 완료, 게시 미확정 핵심 학습 원칙 보고가 아닌 검증: 버그·보안 이슈는 항상 직접 로그/브라우저 검토를 통해서만 발견되며, 에이전트의 자체 결과 요약을 그대로 신뢰하지 않음 보안 사고의 콘텐츠화: 실제 발생한 권한 관련 이슈 사례를 케이스 스터디로 재구성하여 콘텐츠화 커밋 의미 분리: 기능 단위/변경 유형별로 항상 분리 커밋 자동화하지 않는 것도 스토리: 저사용 빈도 기능을 의도적으로 고도화하지 않은 결정 자체를 AX 스토리텔링 소재로 활용