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.
GitLab에이전트
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기
GitLab Duo Agent Platform은 여러 AI 에이전트가 협업해 이슈 기획, 코드 리뷰, 보안 분석, CI/CD 점검 등과 같은 엔지니어 업무를 자율적으로 처리하는 플랫폼입니다. 이 글은 GitLab Duo Agent Platform의 특징과 핵심 구성 요소, 파운데이셔널 플로 활용, 에이전트 커스터마이징, 컨텍스트 확장, 세션 모니터링 방법을 다뤘습니다.
Joshua2026년 4월 15일claudecodeaiagent
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
이 글은 Claude Code 에이전트에서 세션 캐시(claude-mem)와 외부 저장소(Vault KV·Milvus·Mem0)를 다양한 방식으로 조합한 메모리 계층 구성을 비교했습니다. 약 2,650회 실험으로 토큰 사용량·응답 시간·정확도를 측정하면서 메모리 계층 구성이 에이전트의 응답 비용과 품질에 어떤 영향을 주는지 다뤘습니다.
자세히 보기 →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.
자세히 보기 →claudecode자동화
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.
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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.
GitLabDORA+1
GitLab Value Streams 대시보드의 DORA Performers 점수
이 글은 DORA 지표와 네 가지 세부 지표 개념, 성과 수준별 의미를 각각 설명합니다. 아울러 GitLab에서 DORA Performers 점수를 보고, 조직의 DevOps 성과를 확인하는 방법을 소개합니다.
밋업인포그랩+2
인포그랩은 밋업을 어떻게 준비할까?
인포그랩은 데브렐 활동 중 하나로 GitLab 코리아 밋업을 기획, 진행합니다. 밋업에서는 DevOps와 GitLab을 주제로 다양한 세션을 선보이며, 참가자들이 서로 네트워킹하는 자리를 제공합니다. 이 글은 인포그랩 멤버들의 이야기를 토대로 밋업 준비 과정을 살펴봤습니다.
GitLabGitLab Duo+2
GitLab Duo Code Suggestions로 Terraform 플랜을 더 빠르게 작성하기
이 글에서는 GitLab Duo 코드 제안을 사용하여 Terraform과 인공지능(AI)으로 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 구체적으로는 Terraform용 GitLab Duo 코드 제안을 설정하는 방법과 Terraform 플랜을 작성하는 방법을 안내합니다. GitLab Duo 코드 제안은 Terraform을 사용하는 IaC(Infrastructure as Code)를 포함하여 최대 15개의 프로그래밍 언어를 지원하며 코딩을 가속화합니다.
GitLab테크니컬라이팅+1
‘GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 소개합니다
‘GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’은 OpenAI의 생성형 AI 모델 GPT를 활용해 GitLab 공식 기술 문서 총 2000여 개를 한글로 자동 번역해 제공합니다. 이제 GitLab 공식 기술 문서 한글판으로 GitLab 구독, 설치, 관리, 사용 방법 등 모든 GitLab 정보를 한글로 즉시 볼 수 있습니다.
GitLab테크니컬라이팅
‘GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’ 개발진 인터뷰
인포그랩의 ‘Copy and Translate’ 유닛은 ‘GitLab 공식 기술 문서의 80% 이상을 자동 번역한다’는 목표로 GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩을 만들었습니다. Copy and Translate 유닛을 만나 2주 만에 GitLab 공식 기술 문서를 생성형 AI 기술로 대량 번역하고 이를 프로덕션 환경에 배포한 과정과 후기를 들었습니다.
GitLab취약점 보고서
GitLab 취약점 보고서 PDF, Jira로 내보내기
GitLab은 GitLab API를 활용하여 취약점 정보를 쉽게 쿼리하고, 취약점 보고서를 PDF 파일로 내보내는 기능을 제공합니다. 아울러 취약점 보고서를 Jira에 내보내 이 도구로도 보고서 내용을 조회하도록 지원합니다. 이 글은 GitLab의 이러한 기능을 활용하여 취약점 보고서를 PDF 파일로 가독성 좋게 변환하고, Jira에서도 이를 편리하게 확인하는 방법을 다뤘습니다.
DevOpsAI+1
AI로 DevOps 팀 생산성을 높이는 방식
이 글은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 DevOps 팀의 생산성을 높이는 방법을 소개합니다. AI와 ML을 사용하면 질문에 답변을 얻거나, 코드 테스트 제안을 받을 수 있습니다. 아울러 코드 변경 사항을 요약하고, 코드 리뷰어를 자동으로 제안받으며, 토론 내용을 요약할 수도 있습니다. 또 코드를 제안받고, 코드 동작 방식을 설명할 수 있고요. 이밖에 취약점을 요약하고 해결 방법을 제안받으며, 생산성 지표를 예측할 수도 있습니다. GitLab AI 제품 GitLab Duo는 이러한 기능을 지원합니다.
기술트렌드웹개발
지금 주목해야 할 2024년 웹 개발 트렌드 Top 4
이 글에서는 2024년 웹 개발 트렌드 4가지를 정리했습니다. ‘이미지→코드’ 생성형 AI 도구 등장, 프로그레시브 웹 앱(PWA) 도입 확산, 서버리스 아키텍처 활용 증가, 자동화에 힘입은 CI/CD 활성화가 그 주인공인데요. 각 기술의 개념과 작동 방식, 성장 요인, 업계 동향을 살펴봤습니다.
AnalyticsAutomation+1
새해에 주목할만한 GitLab 기능 ‘Product Anaytics’
GitLab은 내부적으로 Product Analytics(제품 분석) 기능을 테스트하며 이 기능의 베타 버전을 준비하고 있습니다. 이 글에서는 Product Analytics 기능의 준비 과정과 기능 개선 사항을 다뤘습니다.
DevOps기술트렌드
2024년 DevOps 트렌드 5가지 알아보기
이 글에서는 2024년 DevOps 트렌드 5가지를 다뤘습니다. AI와 머신러닝 도입 증가, 컨테이너화 확대, IaC 도입 확산, 옵저버빌리티 중요성 확대, NoOps의 부상인데요. 각 트렌드 기술의 개념과 기능, 장점, 시장 전망, 성장요인, 도전과제를 자세히 정리했습니다.