코드주석+1
좋은 코드 주석은 어떻게 쓰는 걸까?
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.
claudecodeDevOps
Claude Code Routines로 DevOps PR 리뷰·의존성 점검 자동화하기
Routines는 Claude Code가 정해진 시점이나 이벤트에 따라 Anthropic 클라우드에서 자동으로 작업을 시작하고 결과를 전달하는 기능입니다. 추론이 필요한 반복 작업을 사람 개입 없이 자동으로 처리합니다. 이 글은 Routines의 개념과 동작 방식, n8n과 차이점을 다뤘습니다. 또 DevOps 워크플로용 3가지 실습으로 Routines의 실무 활용법과 운영 시 유의 사항을 살펴봤습니다.
Grace2026년 4월 29일claudecode
Claude Code Checkpoints로 잘못된 작업 되돌리기
Claude Code의 Checkpoints 기능은 사용자가 프롬프트를 입력할 때마다 관련 작업이 시작되기 전의 파일 상태와 그때까지 대화 내용을 기록으로 남깁니다. 이 기록을 바탕으로 이전 시점의 작업 상태를 복원할 수 있습니다. 이 글은 Checkpoints의 동작 방식, 사용법 실습, 효과적인 Checkpoints 활용법을 다뤘습니다.
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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.
자세히 보기 →claudecodeaiagent
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.
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GitLabci/cd+2
GitLab CI/CD와 Jenkins는 무엇이 다를까?
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.
DevOpsci/cd
소프트웨어 개발에서 지속적 테스트
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.
노코드로코드+1
DevOps 쉽고 빠르게 구현하는 노코드, 로코드 도구
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.
노코드로코드+1
노코드, 로코드가 DevOps에 미치는 영향
노코드, 로코드를 DevOps에 적용하면 비전문가도 개발에 참여할 수 있어 전반적인 DevOps 비용 절감 및 민첩성 향상에 도움이 됩니다. 또한, 인공지능과 자동화 기능을 내장해 개발 속도를 높이고, 애플리케이션 혁신을 가속할 수 있습니다. 그러나 보안 취약점 발생 가능성과 제한된 맞춤화 문제도 있으므로 기업은 관리 정책과 절차를 수립하여 노코드, 로코드 플랫폼을 안전하게 사용해야 합니다.
성장코드리뷰+1
코드 리뷰로 성장하는 리뷰이의 자세
개발을 공부하는 사람들은 ‘코드 리뷰가 개발자 개인과 팀 전체의 성장에 중요한 역할을 한다’고 생각합니다. 그렇다면 개발자가 코드 리뷰를 받고 성장하려면 어떤 자세를 가지고 있어야 할까요? 이번 포스팅에서는 코드 리뷰로 성장하기 위해 리뷰이가 지녀야 할 자세를 저의 경험과 더불어 정리했습니다. 아울러 인포그랩 프로덕트 팀의 코드 리뷰 문화도 함께 다뤘습니다.
DevOps블로그+2
ChatGPT 잠재력을 활용해 DevOps 워크플로 개선하기
ChatGPT를 사용하여 DevOps 워크플로를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT를 사용하여 코드 생성, 문서화, 코드 검토 및 이해, 오류 감지 및 해결, PoC, 리팩토링을 수행할 수 있습니다. 그러나, 범용 AI는 제한된 도메인 지식을 가지고 있으므로 전문화된 작업에는 도메인별 AI 모델이 더 적합할 수 있습니다. 또한, 보안 및 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있으므로 인간의 감독과 전문 지식이 필요합니다.
AI생산성+1
GitLab과 AI로 개발 생산성 높이는 노하우
GitLab + AI를 통한 업무 생산성 높이기와 코드 리뷰 자동화 방안
생산성AI
GPT 엔지니어 살펴보기
GPT 엔지니어를 소개하고, 직접 사용해 봅니다.
Platform EngineeringAutomation+1
내부 개발자 포털로 업무 자동화하기
내부 개발자 포털을 사용해 블로그 작성과 배포를 자동화하는 방법을 제시합니다. Notion에서 작성한 블로그를 GitLab에 자동으로 푸시하고, 이미지 이름 변경과 메타데이터 추가 등의 작업을 자동화합니다. 컨벤션 정리와 블로그 블루프린트 정의, 셀프 서비스(백엔드) 개발 등의 과정을 설명하며, 이를 통해 개발자와 테크니컬 라이터의 스트레스를 줄이고 더 나은 환경에서 업무에 집중할 수 있게 되는 파급 효과를 얻을 수 있다는 것을 강조합니다.
블로그
GitLab 코드 제안(Code Suggestions)으로 개발자의 생산성을 향상하는 방법
GitLab의 코드 제안 기능은 개발자의 생산성을 향상시키는 기술로, 패키지 import, 함수 자동 완성, Boilerplate 입력, 데이터 프레임 구축, 단위 테스트 생성 등의 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다. 현재 베타 버전으로 모든 사용자가 GitLab.com에서 무료로 사용할 수 있으며, 지원 언어는 13개로 확장되었습니다.
DevOpsObservability+1
DevOps 측면에서 Observability와 Monitoring 의미
이 글에서는 DevOps 측면에서 Observability와 Monitoring에 대해 알아보고, Observability가 필요한 이유에 대해 알아봅니다.
