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필터 1

2026년 8월 7일

아키텍처

2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기

Mock 의존을 줄이기 위해 유스케이스 분리, 리포지토리 포트화, 트랜잭션 정리를 단계적으로 진행했습니다. 문서보다 lint·타입·CI 같은 강제 규칙으로 사람과 AI의 관성을 막았습니다.

#Lint#TypeScript

2000

2026년 8월 5일

AI-Driven Development의 시대

iOS 디자인 시스템 업데이트를 에이전트 루프로 자동화한 사례를 소개했습니다. 구현부터 배포와 QA까지 이어지며 대기 시간을 크게 줄인 구조를 설명했습니다.

2026년 CI/CD 공급망 공격 3가지 유형과 GitLab 방어 전략

2026년 CI/CD 공급망 공격 3가지 유형과 GitLab 방어 전략을 정리한 글입니다. 파이프라인 설정 보호, 토큰 범위 제한, 빌드 출처 증명이 핵심 대응책입니다.

DS와 MLE가 함께 일하는 법

DS와 MLE가 모델을 주고받는 방식을 인터페이스 중심으로 정리해 협업 효율을 높였습니다. 또한 AI 작성 코드까지 팀 컨벤션으로 묶어 리뷰와 배포를 더 매끄럽게 만들었습니다.

#LLM#ML

4200

개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜

2026년 7월 27일

개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜

Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.

#Amazon Bedrock#Claude Code

3700

2026년 7월 16일

데브옵스

[구축사례] kt cloud PLATFORM OpenStack 검증용 Zuul.CI Gating System 구축

kt cloud가 OpenStack 내재화를 위해 Zuul.CI 기반 Gating System을 구축했습니다. Upstream Job을 참조·상속해 회귀 검증을 자동화하고 최신 기준을 유지했습니다.

GitOps 하시면서, 배포 전에 뭐가 바뀔지 알고 계신가요

GitOps에서 PR 단계에 배포 결과 diff를 미리 보여주는 방법을 소개했습니다. 또한 Helm 렌더와 values 출처 추적으로 리뷰 화면에서 변경 영향을 바로 확인하도록 했습니다.

Git 브랜치 전략

Git Flow, GitHub Flow, GitLab Flow를 비교하며 실무 브랜치 전략의 핵심을 정리했습니다.브랜치 이름보다 역할과 배포 규칙의 일관성이 더 중요하다고 설명했습니다.

#Git#CI/CD

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#개발자#노트북#컴퓨터

2026년 7월 11일

Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기

Amazon Bedrock 모델을 promptfoo로 비교 평가하는 방법을 소개했습니다. 프롬프트와 모델 변경 시 품질을 회귀 테스트처럼 검증할 수 있는 흐름을 설명했습니다.

#Amazon Bedrock#promptfoo

1900

2026년 7월 10일

데브옵스

[기술사례] Proxmox와 Pulumi로 구현한 ControlPlane 가상화

Proxmox VE와 Pulumi로 ControlPlane 가상화와 IaC 기반 운영 자동화를 구현한 사례를 다뤘습니다. 변경 적용은 승인 게이트로 분리해 안전성과 재현성을 높였습니다.

[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀

여섯 축의 공통 원리를 하나의 표로 정리하며 인프라를 소프트웨어처럼 다루는 관점을 설명했습니다. 사람과 AI 에이전트가 안전하게 변경하고 되돌릴 수 있는 피드백 루프의 중요성을 강조했습니다.

MSA 품질관리 CI게이트로 풀어내기

MSA 품질관리를 CI 게이트로 옮겨 일관된 기준으로 강제하는 방법을 정리했습니다. 변경 범위 검증, 차단 강도 분리, immutable artifact 승격을 통해 운영 신뢰성을 높였습니다.

누군가는 토스를 테스트하는 동안, 우리는 테스트하는 법을 만듭니다.

토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.

#test#자동화

9200

AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략

2026년 6월 25일

AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략

AI 코딩 시대에는 빠른 생성보다 빠른 검증이 더 중요하다고 설명했습니다. 스펙 주도 개발과 로컬 검증 환경으로 에이전트의 실수를 줄인 사례를 공유했습니다.

#OpenAPI#REST API

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