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.
Grace2026년 4월 1일Claude 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.
자세히 보기 →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.
자세히 보기 →/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.
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DevOps 교육의 필요성에 대해 국내/외 교육 플랫폼을 비교하고, Expert Labs의 특징을 소개합니다. 국내 플랫폼은 강의 수준과 연속성, 실습 환경, 업데이트, 네트워킹, 언어 지원 등을 고려해야 하며, 국외 플랫폼은 수준, 강의 연속성, 실습 환경, 업데이트, 네트워킹, 언어 지원 등을 고려해야 합니다. Expert Labs는 실무에 깊이 연관된 전문적인 강의, 강의 연속성, 실습 환경, 업데이트, 네트워킹, 언어 지원을 제공하여 실질적인 학습 경험과 현업 적용 가능한 지식을 제공합니다.
이 글에서는 GitLab Duo를 활용해 소프트웨어 개발 업무 속도와 편의를 높이는 방법을 다뤘습니다. 구체적으로 GitLab Duo의 View summary 기능, Suggested reviewer 기능, Code review summary 기능, Suggest test cases 기능, GitLab Duo Chat 기능 활용방법을 살펴봤습니다.
GitLab의 Value Stream Management는 소프트웨어 배포 프로세스의 엔드투엔드 가시성을 제공해 가치 흐름을 매핑하고, 병목 현상을 식별하며, 조치를 취하도록 돕는 솔루션입니다. GitLab은 전체 DevSecOps 플랫폼을 단일 애플리케이션으로 제공하므로 엔드투엔드 가시성을 제공하는 데 필요한 모든 데이터를 보유하고 있습니다. Value Stream Management는 가치 흐름의 엔드투엔드 가시성과 세분화된 인사이트를 제공해 소프트웨어 제공을 최적화하고 고객에게 더 빠르게 가치를 제공하도록 지원합니다.
인포그랩에서는 콘텐츠 저작권 보호를 위해 저작권 고지, 콘텐츠 하단에 저작권 보호 콜아웃 설정, 마우스 우클릭 및 콘텐츠 복사 방지 기능을 추가했습니다. 이 글은 개발 과정에서 고민한 문제와 해결 방향, 최종 결과물을 정리했습니다.
앞서 GitLab은 모든 사람이 사용할 수 있는 베타 기능으로 프로젝트 마이그레이션을 선보였습니다. 이후 GitLab은 대규모 프로젝트의 효율적이고 안정적인 마이그레이션에 초점을 맞추어 추가 개선 작업을 진행하였습니다. 이 글에서는 이러한 개선 사항과 전반적인 프로세스, 마이그레이션 속도에 미치는 영향, 마이그레이션 시간 추정치를 다뤘습니다.
이 글에서는 GitLab과 GitHub의 핵심 차이점과 플랫폼별 지원 기능, 경쟁력 등을 다뤘습니다. 먼저 총소유 비용(TCO), 보안, 클라우드 전략, 도입 편의성, 대규모 리포지터리 지원 측면에서 두 플랫폼 차이점을 알아보고요. 두 플랫폼의 보안 검사, 언어 지원 현황을 비교했습니다. 또 두 플랫폼의 경쟁력을 각각 살펴봤습니다.
이 글은 ‘좋은 README를 작성하는 방법’을 다뤘습니다. README에는 항상 최신 정보를 담아야 합니다. 아울러 프로젝트에 변경 사항이 생길 때마다 README도 함께 업데이트해야 합니다. README에는 중요한 정보만 간결하게 전달해야 합니다. 이밖에 README에는 프로젝트의 주요 기능과 목적, 설치 방법, 문제 해결 방법, 지원창구, 라이선스 정보, 변경 로그, 사용 예시, 심화 자료와 문서 링크, 사전 요구사항을 담는 걸 권장합니다.
이 글에서는 GitLab의 ‘Project Import’ 기능을 활용해 GitHub에서 GitLab으로 프로젝트를 마이그레이션 하는 방법을 소개합니다. 아울러 GitHub Actions에서 GitLab 파이프라인으로 수동 마이그레이션 하는 방법도 알아봅니다. GitLab에서는 마우스 클릭 몇 번으로 쉽고 간단하게 마이그레이션을 진행할 수 있습니다.
좋은 코드 주석을 작성하려면 주석을 간결하게 작성하고, TODOs/FIXMEs 주석을 활용하는 게 좋습니다. 코드에 문제가 있으면 주석으로 이를 변명하기보다 코드 자체를 새로 쓰는 걸 권장합니다. 또 AI를 사용해 코드 주석을 효율적으로 쓰는 것도 추천합니다.
GitLab CI/CD는 코드 저장소와 CI/CD 프로세스를 단일화하여 협력을 강화하고 효율적인 개발 및 배포를 지원하는 통합된 플랫폼입니다. Jenkins는 많은 플러그인과 확장 기능을 제공하여 다양한 환경과 요구 사항에 맞춤형 CI/CD 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 두 도구는 설치, UI/UX, 확장성 등에서 차이가 있으며, 프로젝트의 특성과 요구 사항을 고려하여 선택해야 합니다.
AI/ML, 자동화, DevOps, 블록체인, IoT 등의 기술이 지속적 테스트에서 새로운 기술로 각각 다른 기능을 수행한다. 지속적 테스트는 소프트웨어 문제를 빠르게 발견하고 수정하여 제품 출시를 더 빠르게 할 수 있도록 돕는다. 지속적 테스트를 진행할 때는 CI/CD 툴과의 통합, 전문 지식, 적절한 컴퓨팅 환경, 적절한 도구 선택 등을 고려해야 한다.
이 글에서는 DevOps를 쉽고 빠르게 구현하는 노코드, 로코드 도구 4가지를 다뤘습니다. DevOps 자동화 플랫폼 ‘Humalect’, CI/CD 파이프라인 관리 플랫폼 ‘R2Devops Platform’, 인포그랩의 CI/CD 파이프라인 에디터 ‘Plumber’, AWS 배포 플랫폼 ‘OpsFlow’가 그 주인공입니다.