검증된 Asset과 역할별 AI Agent를 기반으로 DevSecOps · Automation · AI Agent를 고객 환경에서 즉시 수행·실행합니다.
FDE(Forward Deployed Engineer): 고객의 문제에 진단부터 운영 이관까지 책임지는 엔지니어 역할
PoC와 운영, 구축과 정착, 기술과 성과 — 이 사이를 DevSecOps · Automation · DevOps AI Agents가 잇습니다
도입 검토부터 실사용까지, 한국어 문서로 즉시 확인할 수 있습니다. 공식 문서까지 책임지는 파트너는 인포그랩이 유일합니다.
인포그랩은 서비스를 판매하는 데 그치지 않고, 직접 도구를 만들어 기술력을 증명합니다.
DevOps 성숙도 진단, AI ROI 계산, 파이프라인 시각화 — 설치 없이 바로 써볼 수 있는
실전 도구를 직접 만들어 공개합니다. 도구를 써보면 인포그랩의 기술 수준이 보입니다.
저는 지난 블로그에서 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표(사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, AI 제안 채택률, 코드 재수정 비율)를 다룬 바 있습니다. 이번 글에서는 이 4가지 지표를 Claude Code에 접목해 비엔지니어 환경의 Claude Code 활용 ROI 베이스라인을 측정하는 방법을 소개하려 합니다. Claude Code는 세션별 토큰·도구 사용 데이터를 로컬에 자동으로 기록하는데요. 이를 활용해 ROI 측정 지표 베이스라인을 산출할 수 있습니다. 이 베이스라인을 기준점으로 삼고, 이후 변
Grace
Claude Code, Cursor, GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구의 ROI는 오늘날 많은 기술 조직의 화두인데요. 특히 AI 비용 관리와 도구 활용을 동시에 최적화해야 하는 요즘, AI 코딩 도구의 정당성을 입증하는 ROI 측정은 갈수록 중요해지고 있습니다. AI 코딩 도구의 ROI를 정확히 측정해야 도구 사용을 효율화하고, 도구 가치도 극대화할 수 있죠. ROI를 제대로 측정하려면 도구 사용의 input 지표인 비용 외에 output 지표인 품질도 함께 봐야 합니다. 비용은 도구 사용 현황을 객관적으로 보
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Claude Code의 Routines는 추론이 필요한 반복 작업을 사용자 개입 없이 자동으로 처리하는 기능입니다. 사용자가 노트북 PC를 꺼도, 자리에 없어도 정해진 시점이나 이벤트에 따라 Claude가 알아서 작업을 시작하고 결과를 전달하는데요. Claude Code를 대화형 도구에서 자율 실행 에이전트로 확장하는 데 주효한 역할을 합니다. Routines를 활용하면 매일 Merge request(MR), Pull request(PR)의 우선순위를 자동으로 빠르게 분류할 수 있고요. 매주 의존성 점검을 자동으로 수행하고 취약
Grace기술이 조직 안에서 실제 성과로 작동하도록 만드는 실행형 파트너
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