GitLabAI
GitLab의 ‘책임 있는 AI 전략’ 핵심 읽기
이 글은 GitLab의 제품 개발을 위한 AI 윤리 원칙, AI 지속성 계획을 다뤘습니다. GitLab은 AI 기능을 구축할 때 투명성과 개인정보 보호 우선 접근 방식을 취합니다. AI 기능 모음인 GitLab Duo에도 이를 적용해 고객이 자산을 보호하며, AI를 자신 있게 도입하도록 지원합니다.
Chad2024년 5월 14일
claudecode자동화에이전틱루프
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.
Grace2026년 3월 25일claudecodehooks
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.
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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.
자세히 보기 →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.
자세히 보기 →Chad2024년 5월 14일
GitLabci/cd+1
GitLab 차세대 ‘CI/CD 컴포넌트’ 알아보기
CI/CD 컴포넌트는 재사용 가능한 단일 파이프라인 구성 단위입니다. 이는 GitLab CI/CD 템플릿의 차세대로, 파이프라인 생성과 유지 관리를 개선합니다. 이 글은 CI/CD 컴포넌트 개념과 장점, CI/CD 템플릿을 CI/CD 컴포넌트로 변환하는 방법, 고품질 컴포넌트 프로젝트를 만드는 모범 관행을 다뤘습니다.
Michael2024년 5월 8일
GitLabGitLab코리아밋업
GitLab 쉽게 배우는 노하우 대방출(Feat. GitLab 밋업)
이 글은 지난 4월 29일 열린 GitLab 코리아 20번째 밋업 발표 내용을 담았습니다. 이날 밋업은 ‘데모로 GitLab 더 쉽게 익히기’를 주제로 진행됐는데요. GitLab 기능 데모와 GitLab 최신 정보를 빠르게 확인하는 방법을 소개하고요. 개발자 생산성을 측정, 가시화하는 방법과 개선 사례, 관련 데모를 선보였습니다.
Grace2024년 5월 8일
GitLabGeo+1
GitLab Geo는 뭐지오?
GitLab Geo는 지리적으로 분산된 개발팀을 위한 솔루션입니다. 이는 재해 복구 전략의 일환으로 ‘웜 스탠바이(warm standby)’도 지원합니다. Geo는 조직에 재해 복구 전략이 필요하거나, 여러 지역에 흩어진 개발팀이 GitLab에 접속해 작업을 수행할 때 도움이 됩니다. 이 글은 Geo 기능과 이점, 아키텍처, 로드맵을 다뤘습니다.
Rei2024년 4월 30일
yaml
YAML의 거의 모든 것
YAML은 데이터 직렬화 언어로, 구성 파일 작성, DevOps 도구의 스크립팅과 자동화 프로세스 정의, CI/CD 파이프라인 구성 등에 쓰입니다. 이 글은 YAML 특징과 구문, 활용 사례를 알아보고요. DevOps 핵심 워크플로인 CI/CD 파이프라인에서 YAML 의의를 살펴봤습니다.
Steve2024년 4월 24일
mattermost테크니컬라이팅+1
‘Mattermost 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 소개합니다
‘Mattermost 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’은 OpenAI의 생성형 AI 모델 GPT를 사용해 Mattermost 공식 기술 문서 총 600개를 한글로 자동 번역해 제공합니다. 이 서비스에서는 Mattermost 구독, 설치, 관리, 사용 방법 등 모든 서비스 정보를 한글로 즉시 볼 수 있습니다. 또 키워드 검색 기능으로 필요한 문서를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다. 인포그랩은 Mattermost의 공식 리셀러입니다.
Grace2024년 4월 17일
PulumiIaC+3
Pulumi로 GitLab 리소스 효과적으로 관리하기
Pulumi는 IaC 도구로, 인프라를 편리하게 구성하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 특히 이는 CI/CD를 작동시킬 때 필요한 사전 작업을 편리하게 수행하도록 지원하는데요. 이 글은 Pulumi를 사용해 GitLab 리소스를 생성하는 방법을 알아보고요. GitLab에서 Pulumi로 IaC 자동화를 진행하는 방법도 살펴봤습니다.
John2024년 4월 17일
인포그랩성장+3
엔지니어 업무 회고, 어떻게 하면 좋을까?
회고는 IT 업계에서 중요한 문화입니다. 회고 유형은 KPT, 5F, PMI 등 다양한데요. 인포그랩은 이에 기반해 데일리 체크아웃과 스프린트 회고 등 회고 프로그램을 상시 운영합니다. 이 글은 엔지니어가 활용할 만한 회고 유형과 인포그랩의 회고 문화, 좋은 회고 요건을 다뤘습니다.
Hailie2024년 4월 9일
DevOpsServerless+2
서버리스 사용, 이것부터 주의하세요
서버리스는 클라우드 서비스 제공업체가 관리하는 환경에서 애플리케이션을 개발하고 배포하는 방법입니다. 이 글은 서버리스 개념과 장점, 서버리스가 필요한 상황, 서버리스 도입 시 유의 사항과 대처 방안을 다뤘습니다.
Sabo2024년 4월 3일
GitLabAI+3
GitLab 기술 문서 번역용 GPT 설계 가이드
인포그랩은 GPT로 GitLab 공식 기술 문서 총 2000여 개를 단돈 3만원에 자동 번역했습니다. 이 글은 GPT로 GitLab 기술 문서를 번역한 배경과 효과적인 프롬프트 작성 요건, 번역용 GPT 설계 방법, GitLab 특수 마크다운 문법을 번역용 GPT에 적용한 방법을 다뤘습니다.
Jeff2024년 3월 27일
OKR소프트웨어엔지니어
소프트웨어 엔지니어가 OKR로 성장하는 방식
OKR은 Objective, Key Results의 약자로, 목표를 설정하고 결과를 측정하는 프레임워크입니다. 이 글은 OKR 방법론의 개념과 요건, 소프트웨어 엔지니어의 OKR 방법론 활용 사례와 효과를 다뤘습니다.
Andy2024년 3월 20일
개발자생산성+2
개발자 생산성 지표를 넘어 AI 효과 측정하기
이 글은 AI 생산성 도구의 영향력을 측정하기 어려운 이유와 이를 잘 측정하기 위해 유의할 점을 다뤘습니다. 아울러 이 한계를 보완하기 위해 GitLab이 개발 중인 ‘AI Impact’ 대시보드를 알아봤습니다. AI Impact는 Value Stream Analytics 기반 대시보드로, ‘GitLab Duo가 생산성에 미치는 영향력’을 이해하도록 지원합니다.
Fabbro2024년 3월 13일