자동화AI
Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기
MCP는 콘텐츠 리포지터리, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 데이터가 있는 시스템에 AI 어시스턴트를 연결하는 새 표준입니다. MCP를 활용하면 다양한 엔지니어링 업무를 자동화할 수 있습니다. 이 글은 MCP 구조와 설치 방법, 이를 활용한 최신 정보 검색, README 파일 생성, Git 제어, Slack 채널 분석·메시지 전송 방법을 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.
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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.
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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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DevOps기술트렌드
2025년 DevOps 트렌드 4가지 알아보기
이 글은 2025년 DevOps 트렌드 4가지를 다뤘습니다. 차세대 DevOps 자동화 핵심인 AI 에이전트, 기술팀의 FinOps 역할 강화, 인프라 자동화와 관리 투자 활성화, 정책 기반 거버넌스 중요성 지속이 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.
AI자동화+1
n8n과 OpenAI로 이메일 분류 자동화하기
n8n은 요즘 주목받는 AI 기반 워크플로 자동화 도구입니다. DevOps 엔지니어 Chad는 n8n으로 Gmail, OpenAI, Notion을 통합해 이메일 분류를 자동화하고, ‘기술 지원 문의’ 이메일을 효과적으로 관리하는 시스템을 구축했습니다(Gmail에서 이메일 수신 → OpenAI로 분석 → Notion에 자동 저장). 구체적인 자동화 워크플로와 사례, 유의 사항을 소개합니다.
Kubernetes
성공적인 Kubernetes 마이그레이션 전략 알아보기
오늘날 많은 기술 조직에서 서비스의 유연성과 확장성을 극대화하기 위해 Kubernetes로 마이그레이션을 고려합니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하죠. 이로써 소프트웨어를 유연하게 효율적으로 배포하고, 개선하며, 유지하는 데 도움이 됩니다. 이 글은 Kubernetes로 마이그레이션을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 정보를 다뤘습니다.
teleport기술문서+1
‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’ 개발 후기
인포그랩은 지난 11월 ‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 선보였습니다. 이 서비스에서는 GPT로 Teleport 전체 기술 문서를 한글로 번역해 제공합니다. 이 글은 인포그랩 DevOps 엔지니어 John이 Teleport 기술 문서를 AI로 번역하며 부딪친 난관과 이를 극복한 과정을 다뤘습니다.
GitLabMLOps
GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
머신러닝(ML) 워크플로와 배포를 자동화하고 간소화하는 관행인 MLOps의 중요성이 날로 커지고 있습니다. GitLab은 이러한 흐름에 발맞춰 최근 MLOps 기능을 강화했습니다. 이 글은 MLOps 개념과 구성 요소, MLOps 필요성과 플랫폼 역할, GitLab의 주요 MLOps 기능을 다뤘습니다.
AI코드+1
AI 코딩 도구 개발 결과 비교\:\ Cursor, Windsurf, Aider
Cursor, Windsurf, Aider는 요즘 개발자 사이에서 가장 주목받는 AI 코딩 도구입니다. 이 글에서는 세 도구를 사용해 Todo 애플리케이션을 개발한 과정과 결과를 다뤘습니다. 구체적으로 각 도구의 코드 생성 방식과 소요 시간, 파일 구조, 개발 결과물을 비교하고 도구별 특징을 살펴봤습니다.
AI기술트렌드
2025 AI 트렌드 전망 4가지
이 글은 글로벌 시장조사기관과 정보기술 연구·자문 기업, IT 기업이 내놓은 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 다뤘습니다. AI 기업 M&A 활성화, AI 에이전트의 폭발적 성장, 설명 가능한 AI 부상, 멀티모달 AI 진화가 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.
테스트코드프론트엔드단위테스트
개발 속도와 품질 높이는 테스트 코드 도입 후기
테스트 코드를 도입하면 오류를 신속히 확인하고 수정할 수 있습니다. 또 개발 속도를 빠르게 유지하며, 제품 품질도 보증할 수 있습니다. 이 글은 인포그랩 프론트엔드 엔지니어 Hailie가 어드민 프로젝트에 테스트 코드를 도입한 배경과 과정, 결과를 다뤘습니다.
테크니컬라이팅기술문서+1
‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 소개합니다
‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’은 OpenAI의 생성형 AI 모델 GPT를 사용해 Teleport 공식 기술 문서 총 700여 개를 한글로 번역해 제공합니다. 이 서비스에서는 Teleport 도입, 설치, 관리, 사용 방법 등 정보를 한글로 즉시 볼 수 있습니다. 또 키워드 검색 기능으로 필요한 문서를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다. 인포그랩은 Teleport의 공식 리셀러입니다.
프론트엔드전역상태관리
React 전역 상태 관리, 무슨 라이브러리 써야 할까?
전역 상태를 효과적으로 관리하려면, 적절한 라이브러리를 사용해야 합니다. React에서는 전역 상태 관리 라이브러리로 Redux, Zustand, Jotai를 많이 이용합니다. 이 글에서는 Redux, Zustand의 특징과 장단점을 다뤘습니다.
IaCTerraform
Terraform 코드 중복·관리 복잡도 해결하기(feat. Terragrunt)
Terraform은 선언적 관리로 안정적이고 일관된 인프라 프로비저닝을 지원합니다. 그러나 팀이 커지고 환경이 다양해지면, Terraform을 사용할 때 코드 중복과 관리 복잡도 문제가 생깁니다. 이 글에서는 모듈화, 워크스페이스와 변수 파일(.tfvars) 관리, Terragrunt로 Terraform의 이러한 문제를 해결하는 방법을 다뤘습니다.