테크니컬라이팅AEO
AI 검색에 인용되는 기술 문서의 조건
기술 문서의 독자가 바뀌었습니다. 이제 사람만 문서를 읽지 않고, AI 검색 엔진과 AI 코딩 어시스턴트도 기술 문서를 직접 소비합니다. 이 글은 AI의 문서 소비 메커니즘, AI 시대에 달라져야 할 문서 구조와 작성 원칙, 문서 인프라 점검과 AI 인용 측정 방법을 다뤘습니다.
총 42편의 글
claudecode자동화+1
Claude Code /loop, Hooks, Auto memory로 점검 자동화 루프 만들기
Claude Code에서 /loop, Hooks, Auto memory를 연결하면 주기적 점검, 정책 강제, 세션 간 학습을 하나의 자동화 루프로 구성할 수 있습니다. 이 루프는 설정 파일 검증과 같은 주기적 확인이 필요한 작업에 적용할 수 있습니다. 이 글은 Hooks, /loop, Auto memory를 조합한 점검 자동화 루프의 구조와 설계 방법, 유의 사항, 한계를 다뤘습니다.
claudecodehooks+1
Claude Code Hooks - 프롬프트 대신 코드로 정책 강제하기
Hooks는 Claude Code에서 파일 수정, 명령 실행 등 특정 이벤트가 발생할 때 설정 파일에 정의한 동작을 자동으로 실행하는 기능입니다. 코드로 정의한 결정론적 규칙에 따라 동작합니다. 세션이 길어지거나 전환돼도, 작업이 복잡해져도 원하는 동작을 일관되게 실행합니다. 이 글은 Hooks의 개념과 구조, 유형, 실전 패턴과 사용법을 다뤘습니다.
claudecode코드리뷰
Claude Code /simplify와 /batch로 병렬 코드 리뷰·대규모 변경 자동화하기
/simplify는 Claude Code의 AI 에이전트가 git diff 기준 변경된 코드를 재사용, 품질, 효율성 측면에서 동시에 리뷰한 뒤, 문제를 자동 수정하는 커맨드입니다. /batch는 대규모 변경을 독립적인 작업 단위로 자동 분해하고, 각 작업 단위를 병렬로 실행한 뒤 작업 단위별 PR을 생성하는 커맨드입니다. 이 글은 /simplify와 /batch의 개념, 동작 방식, 실전 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
claudecode
Claude Code Auto memory로 반복 설명 없이 작업하기
Auto memory를 활성화하면 Claude Code가 작업 중 유용한 컨텍스트를 탐지해 프로젝트별 메모리 디렉터리의 MEMORY.md에 저장합니다. 그 결과, 이전 작업 맥락이 다음 세션에 자동으로 이어져 사용자는 컨텍스트를 반복 설명하지 않아도 됩니다. 이 글은 Auto memory의 주요 기능과 동작 방식, 특징, 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
claudeskill테크니컬라이팅
Claude Skills로 기술 콘텐츠 품질 관리 자동화하기
인포그랩은 AI 네이티브 기업으로 도약하며, 전사적으로 Claude Skills 개발을 장려하고 있습니다. 이 글은 글쓴이가 기술 블로그 리뷰 Skill을 만든 과정, 시행착오, 개선 경험을 다뤘습니다. ‘완성된 성공 사례’가 아닌, ‘진행 중인 실험’의 기록입니다.
claudecodegovernance
팀을 위한 Claude Code 거버넌스 가이드
Claude Code는 사용자가 부여한 권한 범위 내에서 작동하며, 샌드박스 모드에서도 현재 작업 디렉터리에 대한 읽기와 쓰기 권한을 갖습니다. 이에 명확한 사용 정책과 관리 체계가 없으면 민감 정보 노출, 감사 추적 공백, 불분명한 책임 소재 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글은 Claude Code를 도입할 때 거버넌스가 중요한 이유와 조직에서 적용할 수 있는 모범 관행을 다뤘습니다.
claudecodecontextengineering
[1] Claude Code 컨텍스트 최적화 가이드
이 글은 Claude Code의 컨텍스트를 최적화하는 4가지 방법을 다뤘습니다. CLAUDE.md 기반 프로젝트 정보 관리 방법과 간결하고 명확한 프롬프트 작성 원칙, 작업 분할과 세션 격리 전략, /context, /compact, /clear 등 Claude Code의 내장 명령어 활용법이 그 내용입니다.
claudecodemonitoring
팀을 위한 Claude Code 모니터링 방법 4가지
체계적인 Claude Code 모니터링은 AI 비용 예측, 활용도 개선, ROI 입증에 도움이 됩니다. 이 글은 시중의 다양한 Claude Code 모니터링 도구 중 네 가지를 살펴봤습니다. Claude Code 자체 OpenTelemetry 지원, SigNoz 기반 대시보드, Datadog AI Agents Console, claude-code-otel 오픈 소스 모니터링 스택이 그 내용입니다.
DevOps기술트렌드
GitLab·JetBrains 등 4대 보고서로 본 2025년 DevOps 동향
이 글은 올해 하반기에 발행된 InformationWeek, GitLab, DORA, JetBrains의 보고서를 토대로 2025년 DevOps 주요 동향을 분석했습니다. DevOps 도입 현황과 장애물, AI와 CI/CD 활용의 현주소, DevSecOps 확산과 자동화 과제, DevOps 커리어의 필수 역량을 살펴봤습니다.
MCP보안
MCP 보안 위협과 실무 대응 전략 알아보기
최근 MCP 활용도와 확장성이 높아지면서 관련 보안 위협도 함께 증가하고 있습니다. 프롬프트 인젝션, 자격증명 탈취, 공급망 변조 등 다양한 위험이 MCP 환경의 신뢰성과 무결성을 위협하고 있죠. 이 글은 MCP 환경에서 발생하는 6가지 주요 보안 위협과 5가지 대응 방안을 다뤘습니다.
AIdevsecops
AI와 DevSecOps를 안전하게 결합하는 4가지 전략
이 글은 AI를 DevSecOps에 안전하게 통합하기 위해 지켜야 할 4가지 핵심 전략을 다뤘습니다. AI 활용 현황 파악부터 시크릿 관리, 빌드 시스템 보안, 취약점 관리·데이터 검증까지 실무에 적용할 수 있는 모범 관행을 소개합니다.