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Perfecto 기능, 수동 및 스크립트 없는 테스트 생성, 테스팅 학습, 웹사이트와 애플리케이션을 편리하고 쉽게 테스트할 방법을 찾고 있으신가요? Perfecto 를 통해 어떻게 하면 되는지 보여드리겠습니다!
전통적 RAG 한계를 극복하고, 기업 환경에서 다중 소스 검색과 자율적 코드 리뷰를 구현하는 방법을 소개합니다.
Trace.Space는 요구사항 자동 생성부터 품질 검사, 추적성 확보, 리뷰·변경 관리까지 지원하는 AI 기반 ALM 플랫폼입니다.
앞으로의 개발자는 AI와 함께 문제를 풀고 성과를 창출하는 진정한 협업자로 거듭나게 될 것입니다.
Codee는 CI/CD 과정에서 성능 병목을 조기에 차단하고, C++ 최적화를 자동화해 비용과 시간을 동시에 줄여줍니다.
이 글에서는 Puteron AI가 어떻게 실질적인 비용 절감과 운영 안정성을 실현하는지 구체적으로 살펴봅니다.
요구사항 생성 → 코드 작성 → 테스트 자동화의 전체 흐름을 따라가며 AI 도구가 실무에 어떻게 통합 및 적용되고 있는지 공유합니다.
슬렉슨이 전하는 WAIC 2025 현장 인사이트 ㅡ AI 전용 칩, 산업 특화 LLM, 멀티에이전트, 로보틱스까지
AI 자동화 시대, QA 직무가 어떻게 진화하고 있으며, 어떤 역량을 강화해야 하는지 살펴봅니다.
엔터프라이즈급 보안과 최신 AI 기능을 동시에 갖춘 온프레미스 AI 코딩 어시스턴트 CodeCenter의 주요 핵심 기능 6가지를 소개합니다.
MCP 서버의 개념부터 성능과 안정성이 검증된 주요 MCP 서버 추천까지 한 번에 정리했습니다.
바야흐로 바이브 코딩 시대, 요구 전달부터 수정·디버깅까지 정확하게 수행하는 실전 가이드를 확인해보세요.
URM 최신 업데이트를 통해 강화된 요구사항 관리 기능을 살펴보고, 실무 현장에서의 도입 가능성을 실제 사례 중심으로 분석합니다.
보안과 성능을 모두 잡은 온프레미스형 AI 에이전트 CodeCenter를 슬렉슨 웨비나에서 직접 확인해보세요.
AI로부터 실질적인 가치를 얻기 위해서는 단순한 자동화보다는 의사결정과 생산성 향상에 초점을 맞춘 설계가 필요합니다.
Qodo Command를 통해 입력-처리-출력까지 완전히 정의 가능한 AI Agent를 구현해봤습니다.
RAG와 파인튜닝을 어떻게 조합하고 어디에 적용할지, 실제 운영 관점에서 녹여낸 현실적인 도입 전략 가이드를 확인해보세요.
AI 기반 · IoT · API 테스트, DevSecOps 등 품질 전략의 방향을 고민하는 팀을 위한 인사이트를 제공합니다.
보안, 커스터마이징, 온프레미스 지원 등 실무에서 중요한 기준을 중심으로 두 AI 코드 어시스턴트를 비교합니다.
AI 코드 어시스턴트의 정확도와 실용성을 결정짓는 두가지 접근 방식을 비교합니다.
가장 대표적인 요구사항 관리 도구 Jama Connect와 Codebeamer를 중심으로 최적의 선택 기준을 제시합니다.
AI 코드 어시스턴트의 진짜 성능은 '문맥 이해력'에서 갈립니다.
바이브 코딩은 개발 방식에 혁신을 가져오고 있지만, 개발자의 경험과 통찰력 또한 여전히 중요한 요소입니다.
AI 코드 리뷰 솔루션 Qodo를 통해 기술 부채 해소와 코드 품질 개선 방안을 구조적으로 살펴봅니다.
자동화와 생성형 AI의 확산 속에서 개발자의 경계가 흐려지고 있습니다. 지금 필요한 관점은 무엇일까요?
본 웨비나에서는 Qodo와 Windsurf를 비교하며 실제 개발 현장에서의 역할과 도입 기준을 체계적으로 살펴봅니다.
정적 분석에 AI 자동화를 더한 실전 코드 품질 도구 Codee의 기능과 장점, 한계에 대해 분석합니다.
Understand 7.1의 새 기능 ‘AI Overview’는 복잡한 코드 분석을 빠르고 안전하게 도와줍니다.
정적 분석만으로는 놓칠 수 있는 취약점, 퍼즈 테스트는 어떻게 보완했을까요? 자동차 산업의 실제 사례로 경험해 보세요.
JFrog은 NVIDIA NIM과 함께 보안과 거버넌스가 내재된 엔터프라이즈급 AI 배포 인프라를 제공합니다.
AI 보안 테스트 도구 Mayhem과 Code Intelligence—분석 방식부터 적용 환경까지, 실제 활용 관점에서 전략적으로 비교해 보세요.
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