GitLabGitHub
GitLab VS GitHub 차이점 단기 속성으로 알아보기
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.
mantisai에이전트개발자생산성
DevOps 데이터, 자연어 한 줄로 즉시 보고하는 법
개발팀 성과를 경영진 보고로 정리하는 데 며칠씩 걸리시나요? 2024년 이후 BI에서 DevOps로 확장된 생성형 AI 데이터 분석, 그리고 GitLab Data Analyst Agent와 인포그랩 Mantis가 이를 자연어 한 줄로 바꾸는 방식을 살펴봅니다.
Grace2026년 5월 20일claudecode생산성
비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표
이 글은 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표를 응용해 비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 베이스라인을 측정하는 방법을 다뤘습니다. 오픈 소스 CLI 도구인 ccusage와 Claude Code 자체 기능을 각각 활용해 사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, 작업 유형별 도구 호출 분포, 세션당 메시지 수 베이스라인을 측정했습니다.
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AI 코딩 도구 ROI를 정확히 측정하는 4가지 핵심 지표
이 글은 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표를 다뤘습니다. LinearB·Faros AI·DX 등 엔지니어링 측정 플랫폼이 활용하는 지표 중 비용과 품질을 균형 있게 다룬 지표를 선정했습니다. 사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, AI 제안 채택률, 코드 재수정 비율을 차례로 다루며, 각 지표의 의미·한계를 정리했습니다.
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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.
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readmeGitLab+1
좋은 README 작성하는 방법
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.
GitLabGitHub+2
GitHub에서 GitLab으로 마이그레이션 쉽게 하기
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.
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.
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.