기술 블로그 (Tech) | kt cloud

kt cloud 그룹사업기획팀 변세림 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 팀이 AI 생성 코드의 일관성과 보안을 위해페르소나, SKILL.md, YAML 기반 Harness 검증 체계를 설계한 과정을 다룹니다.코드 생성 이후의 검증 병목을 줄이기 위한 팀 규칙의 명문화와 자동 검증, 사람의 최종 판단 원칙을 정리합니다.#AI생성코드 #코드거버넌스 #SKILLmd #Harness #Terraform 안녕하세요.지난 글에서 AI 자동화의 진짜 문제는 "만드는 것"이 아니라 "유지하는 것"이라는 이야기를 나누었습니다. 그리고 그 전제 조건으로, 팀의 암묵지를 먼저 명문화해야 한다는 점도 강조했었죠. 그렇다면 실제 현업에서는 이를 어떻게 구현하면 될까요? 이번 글에서는 그 고민을 팀 단위로 확장했을 ..

kt cloud Azure전환팀 변세림 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 반복 업무에서 자동화 대상을 찾고,AI로 만든 자동화 도구를 유지보수 가능한 구조로 설계하는 과정을 다룹니다.암묵지를 데이터로 분리해 자동화 부채를 줄이고 팀 단위 시스템으로 발전시키는 방법을 정리합니다.#AI자동화 #업무자동화 #암묵지 #자동화부채 #관심사의분리 안녕하세요! 😀 작년부터 AI가 빠르게 일상 속으로 들어오면서, 자연스럽게 이런 생각이 들기 시작했습니다."우리 팀의 업무에도 AI를 본격적으로 써볼 수 있지 않을까?" 최근 전사적인 클라우드 전환이 가속화되면서 저희 팀으로 쏟아지는 인프라 구축 및 권한 요청의 수는 기하급수적으로 늘어나고 있었습니다. 처음에는 단순히 ChatGPT나 Claude로 인프라 설..

kt cloud FE개발팀 강민호 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 kt cloud VM 위에서 Claude 기반 PR Review Bot을 구축하고PR 리뷰 자동화 구조를 설계한 실무 사례를 다룹니다.리뷰 품질 편차와 반복 검증 부담을 줄이고 운영 가능한 자동화 방향을 정리합니다.#Claude #PRReviewBot #PR리뷰자동화 #ktcloudVM #AI코드리뷰1. 들어가며 — PR 리뷰는 왜 항상 병목이 되는가PR(Pull Request)은 협업 기반 개발에서 코드 품질을 유지하기 위한 가장 중요한 프로세스 중 하나다.모든 변경은 PR을 통해 공유되고, 리뷰를 거쳐 병합되며, 이 과정에서 코드의 안정성과 일관성이 확보된다. 하지만 실제 개발 환경에서는 PR 리뷰가 이상적으로 동작하지 ..

kt cloud FE개발팀 강민호 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 Claude Skill을 활용해 Technical Writer 업무를용어 표준화와 문서 품질 관리 구조로 전환한 사례를 다룹니다.AI 자동화를 반복 작업 대체가 아닌 업무 기준과 운영 방식의 재설계 관점에서 정리합니다.#Claude #ClaudeSkill #TechnicalWriter #기술문서자동화 #용어표준화들어가며 — 왜 용어는 항상 틀릴까프론트엔드 개발을 하다 보면 누구나 한 번쯤은 비슷한 경험을 한다.분명 같은 기능을 구현했는데도, 화면마다 용어가 다르고, 리뷰를 할 때마다 기준이 달라진다. 어떤 화면에서는 “삭제”라고 되어 있고, 다른 화면에서는 “삭제하기”라고 되어 있다.어떤 서비스에서는 “Server”를 사용하..

kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 코딩 어시스턴트, Firebase, kt cloud AI NEXUS를 결합해웹 애플리케이션을 개발하고 배포하는 과정을 다룹니다.AI 개발 결과물을 안정적으로 서비스화하고 향후 확장 가능한 운영 방향을 정리합니다.#AI_NEXUS #AI코딩 #Firebase #웹애플리케이션배포 #AI서비스들어가며 — '아이디어'에서 '프로덕트'까지의 거리"아이디어 → 배포"까지의 거리가 빠르게 짧아지고 있습니다. 과거에는 며칠, 길게는 몇 주가 걸리던 풀스택 웹앱 개발이, AI 코딩 어시스턴트와 클라우드 플랫폼의 결합으로 이제는 단 몇 시간이면 충분한 시대입니다. 이번 글에서는 'VocabMaster(나만의 영단어장)'라는 작은 토이..

kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 공공기관의 AI 전환 준비도를 점검하기 위한 AX Readiness Check와 7대 진단 영역을 다룹니다.체계적 진단을 통해 무분별한 도입 위험을 줄이고 실행 가능한 전환 방향을 정리합니다.#AX #AI전환 #AXReadinessCheck #공공클라우드 #AI거버넌스공공기관 AI 전환(AX), 어디서부터 시작할지 막막하시다면?🤔 kt cloud가 답을 찾아드립니다!안녕하세요, kt cloud AI사업개발팀입니다! 👋요즘 뉴스나 기사를 보면 온통 'AI(인공지능)' 이야기뿐이죠? 챗GPT의 등장 이후 민간 기업들은 앞다투어 AI를 도입하며 혁신을 거듭하고 있습니다. 이제 AI는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요건이 되..

[ kt cloud Azure전환팀 이영호 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 하네스 엔지니어링과 Terraform 워크플로우 적용 방식을 다룹니다.자동화의 생산성과 통제 사이에서 필요한 운영 안전장치를 정리합니다.#하네스엔지니어링 #AI에이전트 #ClaudeCode #Terraform #HumanInTheLoop 최근 Claude Code를 메인 AI 에이전트로 도입해 Azure 인프라를 구축하면서, AI의 폭발적인 생산성을 극대화함과 동시에 그 이면에 숨겨진 통제 불가능성을 관리하는 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'의 중요성을 실감했습니다. 이번 포스팅에서는 하네스 엔지니어링이 왜 AGI로 가는 과도기의 필수 방법론인지, 그리..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 📋 요약 Data Center, AI ,Cloud 중심으로 2026년 상반기 업계 주요 트렌드를 살펴보겠습니다. 2026년 상반기, 업계는 AI를 중심으로 빠르게 재편되었습니다. 이런 변화는 AI 기술에만 머물러 있지 않습니다. AI가 실제 업무에 적용되기 시작하면서, 이를 운영하기 위한 클라우드와 뒷받침하는 데이터센터까지 함께 변화하고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 2026년 상반기 주요 흐름을 Data Center, AI, Cloud 세 분야에서 살펴봅니다. AI 워크로드를 안정적으로 수용하기 위한 데이터센터 인프라 전환, 답변하는 AI에서 일하는 AI로의 변화, 데이터와 인프라 통제권을 둘러싼 클라우드 전략까지 핵심 키워드를 중심으로 정리했..

[ kt cloud Azure전환팀 변세림 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Terraform 모듈 설계 원칙과 표준 구조, 실무 적용 기준을 다룹니다.안정적인 인프라 운영을 위해 모듈 복잡도와 변경 위험을 줄이는 방향을 정리합니다.#Terraform #IaC #Terraform모듈 #HashiCorp #인프라자동화안녕하세요. 🙋1부에서 IaC의 본질을 살펴봤는데요, 이번에는 조금 더 실전적인 이야기를 해볼게요.Terraform을 쓰다 보면 어느 순간 꼭 이런 상황이 생겨요."처음엔 그냥 리소스 파일을 하나씩 만들었는데, 어느 순간 코드가 뒤엉켜서 뭐가 뭔지 모르게 됐다.""모듈을 만들긴 했는데... 팀원이 어떻게 쓰는지 모른다.""모듈 하나 고쳤더니 왜 다른 환경이 망가졌지?" 이런 문제..

[ kt cloud Azure전환팀 변세림 님 ] 📋 요약 이 글에서는 클라우드 인프라를 코드로 관리하는 IaC의 개념과 도입 가치를 다룹니다.수동 관리로 인한 설정 불일치와 복구 지연을 줄이고, 운영 안정성을 높이는 실무 방향을 정리합니다.#IaC #InfrastructureAsCode #Terraform #클라우드인프라 #DevOps 안녕하세요. 🙋클라우드를 처음 도입할 때만 해도 웹 콘솔에서 클릭 몇 번으로 서버를 뚝딱 만드는 게 마법처럼 느껴졌어요. 하지만 여러 migration 프로젝트를 진행하면서 하루에도 수십 개의 인프라를 찍어내야 하는 상황이 반복되자, 그 마법은 점점 감당하기 어려운 운영 부담으로 바뀌기 시작했어요."분명히 매뉴얼대로 했는데 왜 설정이 달라져 있지?""..