
Claude Skills로 AI에게 업무 노하우 전수하기
Claude Skills는 Claude의 기능을 확장하는 모듈형 작업 단위입니다. Claude는 Skill로 조직의 작업 방식을 학습하고 내재화해 자율적으로 업무를 수행합니다. 이 글은 Claude Skills의 개념과 구조, Skill Creator를 활용해 직접 Skill을 만들어 조직 내에서 사용하는 방법을 다뤘습니다.

Access as Code(AaC)의 개념과 4가지 조건을 알아보고, Teleport로 SSH·Kubernetes·DB·애플리케이션 접근 권한을 코드와 Git 기반 흐름으로 관리하는 방법을 살펴봅니다.
같은 코드를 리뷰시켜도 판정이 매번 달라지는 이유는 LLM의 비결정성 때문입니다. temperature를 0으로 내려도 흔들림은 남습니다. 코드 위임·폭 좁히기·다수결·하네스로 LLM 판정의 일관성을 높이는 네 가지 방법을, 총 55회 호출 실험 결과와 함께 정리했습니다.
자세히 보기 →n8n 워크플로가 100개를 넘으면 누가 만들었고 무엇에 물려 있는지부터 흐려집니다. n8n 기본 기능으로 소유권·구조를 어디까지 볼 수 있는지, 그 빈자리를 인포그랩 Nelper는 어떻게 채우는지 정리했습니다.
자세히 보기 →DORA가 4개 지표에서 5대 지표로 바뀌었습니다. 새로 추가된 배포 재작업률과 7가지 팀 유형, AI 시대 개발 생산성을 끌어올리는 세 가지 실행 과제까지. AI 시대 한국 엔터프라이즈를 위한 DORA 실행 가이드를 소개합니다.
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Claude Skills는 Claude의 기능을 확장하는 모듈형 작업 단위입니다. Claude는 Skill로 조직의 작업 방식을 학습하고 내재화해 자율적으로 업무를 수행합니다. 이 글은 Claude Skills의 개념과 구조, Skill Creator를 활용해 직접 Skill을 만들어 조직 내에서 사용하는 방법을 다뤘습니다.

이 글은 Claude Code의 컨텍스트를 최적화하는 4가지 방법을 다뤘습니다. CLAUDE.md 기반 프로젝트 정보 관리 방법과 간결하고 명확한 프롬프트 작성 원칙, 작업 분할과 세션 격리 전략, /context, /compact, /clear 등 Claude Code의 내장 명령어 활용법이 그 내용입니다.

체계적인 Claude Code 모니터링은 AI 비용 예측, 활용도 개선, ROI 입증에 도움이 됩니다. 이 글은 시중의 다양한 Claude Code 모니터링 도구 중 네 가지를 살펴봤습니다. Claude Code 자체 OpenTelemetry 지원, SigNoz 기반 대시보드, Datadog AI Agents Console, claude-code-otel 오픈 소스 모니터링 스택이 그 내용입니다.

백엔드 엔지니어 Andy는 n8n으로 기술 콘텐츠 자동 수집·요약 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 주 3회 40여 개의 채널을 자동으로 모니터링하고, DevOps·AI·자동화 콘텐츠를 선별해 한국어로 요약합니다. 이 글은 콘텐츠 자동 수집·요약 시스템의 아키텍처와 핵심 구현 방법, 개발 과정에서 마주한 문제점과 해결 방안을 다뤘습니다.

Generative UI는 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 그에 맞는 UI 컴포넌트를 동적으로 생성하는 기술입니다. 이 글은 Generative UI를 활용해 자연어 질문으로 GitLab 데이터를 조회하고, 사용자 의도에 따라 적절한 차트를 동적으로 생성하는 방법을 다뤘습니다.

이 글은 올해 하반기에 발행된 InformationWeek, GitLab, DORA, JetBrains의 보고서를 토대로 2025년 DevOps 주요 동향을 분석했습니다. DevOps 도입 현황과 장애물, AI와 CI/CD 활용의 현주소, DevSecOps 확산과 자동화 과제, DevOps 커리어의 필수 역량을 살펴봤습니다.

DevOps 엔지니어는 단순 개발을 넘어 운영·확장·자동화까지 포괄하는 Kubernetes 역량을 갖춰야 합니다. 면접, 자격증(CKA·CKAD·CKS) 시험, 고객 대응 상황에서 K8s 개념을 제대로 설명하면, DevOps 엔지니어로서 전문성을 입증할 수 있습니다. 이 글은 면접과 실무에서 자주 등장하는 K8s 핵심 질문 8가지와 모범 답변을 정리했습니다.

Friday는 n8n의 Agentic AI 구조에 기반한 올인원 에이전트입니다. 이는 자연어 요청을 해석해 전문 AI 에이전트를 호출하고, Slack 사용자 프로필 상태를 자동 변경하거나, GA4로 웹사이트 데이터를 자동 분석합니다. 이 글은 Friday의 핵심 아키텍처와 워크플로 단계별 동작 방식, 멀티 에이전트 구조, 한계와 개선 방향을 다뤘습니다.

Grafana Alloy는 메트릭, 로그, 트레이스 등 주요 Observability 데이터를 통합 수집하는 범용 에이전트입니다. 최근 Grafana Loki를 위한 로그 수집 에이전트인 Promtail의 대체 도구로 주목받고 있습니다. 이 글은 Promtail의 한계와 Alloy의 개선 방식, Docker 환경에서 설치 방법, 로그·메트릭 수집 방법, 운영 시 유의 사항을 다뤘습니다.

Vault는 엔터프라이즈급 비밀 관리 시스템으로, Seal/Unseal 메커니즘에 따라 Root Key를 보호하고, Barrier 암호화로 저장소를 보호하며, 정책 기반 접근 제어와 감사 로깅으로 모든 접근을 통제합니다. 이 글은 Vault가 민감정보를 보호하는 방법을 코드베이스 관점에서 다뤘습니다.

최근 MCP 활용도와 확장성이 높아지면서 관련 보안 위협도 함께 증가하고 있습니다. 프롬프트 인젝션, 자격증명 탈취, 공급망 변조 등 다양한 위험이 MCP 환경의 신뢰성과 무결성을 위협하고 있죠. 이 글은 MCP 환경에서 발생하는 6가지 주요 보안 위협과 5가지 대응 방안을 다뤘습니다.

Syft와 n8n으로 SBOM 생성을 자동화하면 작업 시간을 수 분 내로 단축하고, 인적 오류를 최소화하며, 컴플라이언스 요건을 신속하게 충족할 수 있습니다. 이 글은 에어갭 환경을 위한 SBOM 생성 자동화의 필요성과 구현 방법, 확장 아이디어를 다뤘습니다.