Jev로 판단하고 AWS DevOps Agent로 조사하는 AI 팀원 만들기
Jev와 AWS DevOps Agent를 결합한 Slack DevOps 봇의 판단·조사 구조를 소개했습니다.\n규칙보다 팀 지식과 피드백을 활용해 품질을 높이고 관리형 에이전트 한계를 보완했습니다.
#AWS#EKS#A2A
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CI/CD 기술 블로그 글
CI/CD 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Java 디컴파일러로 운영 서버와 형상관리 소스의 불일치를 해소하다
운영 클래스와 형상 소스 불일치를 디컴파일·AI 분류·재컴파일 검증으로 복구했습니다.\nANT를 Gradle로 전환하고 직접 수정 통제로 재발 경로를 차단했습니다.
#Java#CI/CD#Gradle
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Product Engineer의 병목 — 코드에서 검증으로
AI가 코드를 빠르게 작성하는 환경에서 핵심 병목이 검증으로 이동했음을 두 프로젝트 사례로 설명했습니다.\nCI, 시각 회귀, MCP 기반 실행 검증으로 배포 확신을 만드는 방식을 제시했습니다.
#CI/CD#MCP#시각 회귀 테스트
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Product Engineer의 병목 — 코드에서 검증으로
루프 엔지니어링 실전: Claude Code /goal 분석과 Stop 훅 재구현
루프 엔지니어링과 Claude Code /goal의 동작 원리를 분석하고, Stop 훅으로 유사 기능을 재구현한 사례를 정리했습니다. 완료 조건을 측정 가능하게 설계하고 예외 종료를 함께 준비하는 것이 핵심이라고 설명했습니다.
#Claude Code#LLM#자동화
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“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기
AI·MCP와 통합 파이프라인으로 비개발자도 한 줄로 사내 배포하는 플랫폼을 구축했습니다.\n권한 격리·시크릿 스캔·자동 설정으로 편의성과 보안 통제를 함께 확보했습니다.
#MCP#AWS#lambda
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“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기
GitLab CI에 AI 에이전트를 연결할 때 점검할 5가지
GitLab CI에 연결한 코딩 에이전트 설정 파일을 어떻게 통제할지 다뤘습니다. CODEOWNERS, 보호 브랜치, CI 경고, 보호된 변수로 운영 기준을 점검했습니다.
#GitLab CI#Claude Code#Codex
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테스트가 늘수록 느려지던 CI, 16분에서 3분이 되기까지
미리캔버스 모노레포에서 테스트 수가 늘며 CI가 16분까지 느려졌습니다. 테스트 실행 구조를 개선해 CI 시간을 3분 수준으로 줄였습니다.
#CI/CD#test#모노레포
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테스트가 늘수록 느려지던 CI, 16분에서 3분이 되기까지
번역 자동화 파이프라인 구축기
번역 리소스를 별도 저장소로 분리하고 검증·배포 자동화를 붙인 경험을 정리했습니다. Windows와 macOS 차이까지 고려해 번역 누락과 배포 오류를 줄였습니다.
#i18n#node.js#Kubernetes
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격리 안 된 테스트의 초록불은, 에이전트가 믿을 수 없습니다
AI 에이전트가 스스로 수정하려면 먼저 테스트 결과를 믿을 수 있어야 했습니다. 그래서 테스트 격리와 실행 경로 통일로 오염과 환경 차이를 줄였습니다.
#test#격리#CI/CD
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이제 디자이너가 PR을 올립니다
디자이너가 AI와 프로덕션 레포에서 직접 PR을 만들고 엔지니어 리뷰로 배포하는 워크플로우를 공유했습니다.\n디자인 시스템·자동 검증·보안·리뷰 정책을 갖춰 핸드오프 지연과 구현 손실을 줄였습니다.
#design-system#pull-request#Claude
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OpenAI에서 직접 알려주는 Codex 사용법
Codex를 에이전틱 프로그래밍에 맞게 활용하는 워크플로와 정확도 향상 방법을 소개했습니다. AGENTS.md, Skills, MCP, record and replay, 마이그레이션 팁까지 함께 정리했습니다.
#LLM#prompt#자동화
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AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [1]: DevOps Agent Release Management로 배포 전 리스크 차단하기
AWS DevOps Agent Release Management로 배포 전 리스크를 자율적으로 검증하는 방법을 소개했습니다. AnyCompany 주문 서비스 예시로 릴리스 표준 집행, cross-repo 영향 분석, 변경 특화 테스트를 살펴봤습니다.
#AWS#GitHub#CI/CD
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![AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [1]: DevOps Agent Release Management로 배포 전 리스크 차단하기](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/827bfc458708f0b442009c9c9836f7e4b65557fb/2020/06/03/Blog-Post_thumbnail.png)
AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [2]: Security Agent로 침투 테스트를 온디맨드로
AWS Security Agent로 배포 후 침투 테스트와 STRIDE 위협 모델링을 온디맨드로 수행하는 방법을 소개했습니다. 소스 코드와 문서를 함께 연결해 오탐을 줄이고 수정 PR까지 생성하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS#보안#침투 테스트
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Amazon QuickSight 분석을 망분리 환경에 정방향 배포하기
금융권 망분리 환경에서 QuickSight 분석을 RND→PRD 방향으로만 승격하는 방법을 설명했습니다. SMUS 제한 폴더 제약은 정의 기반 변환과 create-analysis 배포로 해결했습니다.
#Amazon QuickSight#AWS#CI/CD
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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#mock
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AI-Driven Development의 시대
iOS 디자인 시스템 업데이트를 에이전트 루프로 자동화한 사례를 소개했습니다. 구현부터 배포와 QA까지 이어지며 대기 시간을 크게 줄인 구조를 설명했습니다.
#SwiftUI#iOS#Figma
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AI-Driven Development의 시대
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.
#GitLab#CI/CD#공급망 공격
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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#모노레포
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zeta labs 개발기 - AI와 함께라면 누구나 만들 수 있다
zeta labs는 문서, 에이전트, 자동 검증, 분석을 연결해 누구나 제품 개발 사이클을 돌리는 환경을 구축했습니다.\n주 2회 배포와 사용자 배치 비교로 개선 효과를 측정하며 클로즈베타를 운영했습니다.
#LLM#Claude#CI/CD
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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#LLM
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