AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.
#Kubernetes#Redis
3005분
필터 1
구성원 인터뷰 - 비즈니스 리드 김영신 님
포스타입 비즈니스팀 리드 인터뷰로, 데이터 기반 의사결정과 빠른 실험 문화를 소개했습니다. 유튜브 쇼츠 사례와 함께 실패를 학습 자산으로 삼는 리더십과 채용 기대사항을 전했습니다.
#MCP#Claude
38005분
ODW #3: MCP 서버를 안전하게 활용해 개발 효율 높이기
MCP 서버를 AI 어시스턴트와 연결해 개발 효율을 높이는 사내 활용 사례와 워크숍 내용을 소개했습니다.티켓 발행 자동화와 멀티 에이전트 PR 리뷰를 통해 안전한 확장과 보안 관리의 중요성을 강조했습니다.
#MCP#Claude Code
72005분
![[오프라인] 실무에 바로 쓰는 Claude A to Z : 비전공자를 위한 cowork&code 워크플로우 마스터 과정](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2026/04/BLOG_thumbnail-1.jpg)
[오프라인] 실무에 바로 쓰는 Claude A to Z : 비전공자를 위한 cowork&code 워크플로우 마스터 과정
비전공자도 Claude Cowork와 Claude Code로 업무 자동화와 웹사이트 제작을 실습하는 오프라인 워크숍을 소개했습니다. FAQ 봇, 보고서 자동화, 데이터 시각화, 배포까지 실무 흐름을 단계적으로 다룹니다.
#Claude#업무 자동화
81005분
GS리테일의 AIOps Agent 기반 운영 자동화 혁신
GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.
#AIOps#Amazon Bedrock
71005분
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.
#LLM#MCP
62005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기
GitLab Duo Agent Platform은 개발의 나머지 80%를 멀티 에이전트로 자동화하는 플랫폼을 소개했습니다. 이슈, 리뷰, 보안, CI/CD를 자율 처리하면서도 사람의 승인과 통제를 유지했습니다.
#GitLab#DevSecOps
47005분
AMOREPACIFIC, Kiro IDE로 SAP 개발에 AI를 도입하다
레거시 SAP 환경에 Kiro IDE와 MCP, Steering을 결합해 AI-DLC를 적용했습니다. ABAP과 SAPUI5 개발에서 생산성과 문서 동기화 개선을 확인했습니다.
#SAP#Kiro
83005분
월간 AX : AI를 실제로 쓰게 만들려면?
AI를 실제 업무에서 쓰게 만들기 위해 진입장벽을 낮추는 방법을 소개했습니다. 가벼운 체험과 실무 문제 해결, 밀착 지원이 핵심이었습니다.
#LLM#ChatGPT
80005분
AI 검색에 인용되는 기술 문서의 조건
기술 문서의 주요 독자가 AI로 바뀌며, 인용되기 쉬운 문서 구조와 배포 조건이 중요해졌습니다. 각 섹션의 독립성, 구체성, 출처 명시, AI 크롤러 접근성과 인용 측정이 핵심입니다.
#AEO#AI 검색
61005분
Product Engineer: 전직 백엔드 개발자, AI와 함께한 프론트엔드 도전기
백엔드 개발자가 AI와 함께 프론트엔드 관리자 페이지를 만든 과정과 시행착오를 공유했습니다. 핵심은 프롬프트보다 컨텍스트를 쌓는 작업 허브 설계였습니다.
#Cursor#MCP
105005분
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기
삼성계정 서비스의 장애 대응을 Multi-Agent 기반 Agentic AIOps로 자동화한 사례를 소개했습니다. 관측 데이터 수집, RCA, 조치 제안을 분리해 3분 47초 만에 분석을 완료했습니다.
#AIOps#LLM
38005분