GitLab 액세스 토큰 점검 4단계: 경찰청 GitHub 토큰 유출 권고문 대응
경찰청이 GitHub 개인 액세스 토큰 유출 권고문을 배포했습니다. GitLab Self-Managed에서 토큰을 세고, 보고, 회전하고, 강제하는 4단계 실행 방법과 Free·Premium·Ultimate 티어별로 가능한 조치를 정리했습니다.
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인프라 접근 권한도 코드로: Teleport로 구현하는 Access as Code
Access as Code(AaC)의 개념과 4가지 조건을 알아보고, Teleport로 SSH·Kubernetes·DB·애플리케이션 접근 권한을 코드와 Git 기반 흐름으로 관리하는 방법을 살펴봅니다.
AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까 - 원인과 해결법 4가지
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.
n8n 워크플로 관리: 워크플로는 남는데 소유권은 왜 사라질까
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.
DORA 5대 지표로 보는 AI 시대 한국 엔터프라이즈 실행 가이드
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.
GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿 유출 막기
GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿을 안전하게 다루는 법을 정리합니다. base64 한 줄로 뚫리는 마스킹의 한계를 직접 재현하고, 요청한 job만 시크릿을 받는 구조, HashiCorp Vault·클라우드 도구와의 비교, 도입 시 점검할 점까지 다룹니다.
LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기
LLM에 정확한 정보와 도구를 제대로 쥐여 주면 더 높은 품질의 n8n 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이 글은 LLM의 작업 환경 전체를 설계하는 접근 방식인 '하네스(Harness)'를 만들어 실험한 내용을 다뤘습니다. 같은 모델과 같은 요청을 두고 하네스 수준만 바꿨을 때 모델이 생성한 n8n 워크플로 품질이 어떻게 달라지는지 소개합니다.
에이전트 옵저버빌리티 - AI 에이전트의 '조용한 실패'를 잡는 법
이 글은 에이전트 옵저버빌리티의 개념과 동작 방식, APM·LLM 옵저버빌리티와의 차이, 구현 도구를 살펴봅니다. 아울러 Langfuse와 Google Gemini로 PR 리뷰 에이전트의 활동을 추적·평가하는 실습을 다룹니다. 또 에이전트 옵저버빌리티를 원활하게 운영하기 위해 유념할 사항도 알아봅니다.
폐쇄망 Maven 빌드가 429를 만난다면 - GitLab Virtual Registry로 의존성 에러 해결하기
폐쇄망 CI 환경에서 NAT 게이트웨이 뒤에 Maven 빌드를 돌리다 보면, 다른 빌드 도구에 비해 자주 멈추는 패턴을 마주합니다. 이 글은 폐쇄망 빌드의 의존성 수급 단계에서 발생하는 Maven 빌드 중단 문제를 GitLab Maven Virtual Registry로 해결한 과정과 실전 팁을 다뤘습니다.
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.
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 측정했습…
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.
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…
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.
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…
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.
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.
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, 유…
Claude Code Hooks - 프롬프트 대신 코드로 정책 강제하기
Hooks는 Claude Code에서 파일 수정, 명령 실행 등 특정 이벤트가 발생할 때 설정 파일에 정의한 동작을 자동으로 실행하는 기능입니다. 코드로 정의한 결정론적 규칙에 따라 동작합니다. 세션이 길어지거나 전환돼도, 작업이 복잡해져도 원하는 동작을 일관되게 실행합니다. 이 글은 Hooks의 개념과 구조, 유형, 실전 패턴과 사용법을 다뤘습니다.
Claude Code /simplify와 /batch로 병렬 코드 리뷰·대규모 변경 자동화하기
/simplify는 Claude Code의 AI 에이전트가 git diff 기준 변경된 코드를 재사용, 품질, 효율성 측면에서 동시에 리뷰한 뒤, 문제를 자동 수정하는 커맨드입니다. /batch는 대규모 변경을 독립적인 작업 단위로 자동 분해하고, 각 작업 단위를 병렬로 실행한 뒤 작업 단위별 PR을 생성하는 커맨드입니다. 이 글은 /simplify와 /b…
Claude Code Auto memory로 반복 설명 없이 작업하기
Auto memory를 활성화하면 Claude Code가 작업 중 유용한 컨텍스트를 탐지해 프로젝트별 메모리 디렉터리의 MEMORY.md에 저장합니다. 그 결과, 이전 작업 맥락이 다음 세션에 자동으로 이어져 사용자는 컨텍스트를 반복 설명하지 않아도 됩니다. 이 글은 Auto memory의 주요 기능과 동작 방식, 특징, 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.