제품에서 사용하는 Claude.
기술 전반을 연결하는 개발.

01. 현재 Claude를 활용하는 방식

BlueCL은 실제 서비스의 워크플로와 LLM 병렬 처리에 Claude API를 사용합니다. 소프트웨어 개발 과정에서는 Claude와 재사용 가능한 Claude Skills를 활용합니다.

02. Mindflow: 입력에서 저장 결과까지

학습 노트를 이해하고 할 일을 찾아 Notion에 정리하기까지의 수작업을 줄이는 것이 Mindflow의 제품 문제입니다. Claude는 학습 내용을 설명하는 역할을 맡고, 그 결과를 외부 도구에서 활용할 수 있도록 연결합니다.

1. 텍스트나 텍스트 파일을 입력받습니다.FastAPI 서비스에 POST /process와 POST /process-file을 구현했습니다. 로그인한 사용자의 Notion 연결과 저장 대상 데이터베이스를 사용합니다.
2. 독립적인 모델 작업을 함께 시작합니다.Python 병렬 작업에서 Claude Messages API로 Markdown 학습 자료를 생성하는 동안, GPT 기반의 별도 추출기가 title·task·due JSON을 생성합니다. 각 작업이 서로의 완료를 기다린 뒤 시작하는 구조를 줄입니다.
3. 저장할 페이지를 만들고 요약을 추가합니다.구현된 빠른 저장 경로는 추출 결과로 Notion 페이지를 먼저 만들고 임시 본문을 넣습니다. Claude 요약이 준비되면 Notion 블록으로 변환해 추가합니다. 사용자가 지정한 날짜·태그는 Notion 속성에 저장할 수 있으며, 추출한 작업·날짜 정보는 API 응답에도 반환합니다. 일반 경로는 결과를 합친 후 저장합니다.
4. 구조화한 내용과 페이지 정보를 반환합니다.응답에는 제목, 작업, 마감일, Markdown 본문과 Notion 처리 상태·페이지 정보가 포함됩니다. 사용자는 연결된 작업 공간에서 정리된 내용을 이어서 활용합니다.

Claude 작업 → 개념·예시·핵심 요약을 포함한 Markdown 학습 자료
병렬 추출 → {"title":"정규화 비교","task":"1NF와 2NF 비교 과제 제출","due":"2026-10-16"}
연결 결과 → 학습 내용을 담은 Notion 페이지 + API 응답의 작업·날짜 정보

위 API 경로는 Mindflow 서비스 구현에 속하며 BlueCL 회사 소개 홈페이지의 API 경로는 아닙니다. 워크플로 코드를 구현했고, 제품 개발과 사용자 검증을 이어갑니다.

03. 다음 개발 목표는 신뢰성

한국어 요약 품질, 할 일·마감일 추출의 정확성, 외부 도구 연동의 안정성, API 지연 시간과 비용을 주요 개선 과제로 삼습니다.

04. AI 운영: 해결할 문제와 목표 구조

여러 추론 서버를 운영하는 개발자는 요청이 어느 서버로 가는지, 어떤 요청이 지연되는지, 그 상황이 GPU 상태와 어떤 관계인지 함께 파악해야 합니다. 이 요구를 중심으로 실시간 LLM 로드밸런싱과 GPU 모니터링 제품을 개발합니다.

Claude를 운영 정보의 해석에 활용하는 방향입니다. 목표 설계에서는 요청 분산·인프라 제어와 언어 모델의 설명 단계를 구분합니다.

05. 창업자가 연구하고 구현하는 AI 기업

BlueCL은 대한민국 목포를 기반으로, 2023년 2월 24일 개업한 사업에서 제품과 기술을 개발하는 AI 소프트웨어 스타트업입니다. 창업자 강동주는 소프트웨어 제품을 개발하며 MCP 기반 LLM 병렬 학습 지원과 LLM 기반 웹 생성·시각 편집 연구를 독립적으로 수행했습니다.

사업자등록번호: 494-52-00728

두 연구는 2026년 한국컴퓨터정보학회 학술대회 논문집에 수록됐습니다. 등록된 논문 저자는 이수정·강동주입니다.

연구 소개 살펴보기 ↗