min Read
많은 개발팀이 GitHub Copilot, Cursor, Windsurf 등의 AI 코딩 도구를 사용하며, “코드 유출 리스크”, “기하급수로 늘어나는 요금”, “내부망/에어갭 환경 미지원”이라는 한계에 부딪히며 고민을 더해가고 있습니다.
이번 웨비나에서는 이 한계점들을 한번에 보완하며, 동일한 생산성을 제공하는 온프레미스 AI 코딩 도구 CodeCenter를 소개합니다. 보안 · 비용 · 성능 세 마리 토끼를 모두 잡는 SLEXN만의 AI 솔루션을 지금 바로 확인해보세요.
AI 협업 시대, 바이브 코딩에 필요한 건 속도보다 ‘정확성’. 이 글은 실시간 협업 환경에서 요구 전달부터 수정·디버깅까지 정확하게 수행하는 전략을...
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 구현해보세요.
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.
Windsurf의 SWE-1 모델은 실제 개발 흐름을 이해하고 협업하는 실전형 AI입니다. 새로운 개발 경험을 만나보세요.
AI와 오픈소스 시대, 점점 복잡해지는 소프트웨어 공급망을 어떻게 지킬 것인가? JFrog의 2025 소프트웨어 공급망 보고서를 통해 위협과 대응 전략을 살펴보세요.
JFrog ML은 머신러닝 모델, 데이터, 파이프라인을 아티팩트처럼 다루어 DevOps 수준의 신뢰성과 일관성을 갖춘 MLOps를 실현합니다.
Spark는 AI로 구동되는 세계 최초의 자동화 테스트 에이전트로, 소프트웨어의 버그와 취약점을 독립적으로 식별합니다.
개발 프로젝트의 구조 관리를 더 유연하게. Understand의 Architecture Designer로 디렉터리 구조를 시각화하고, 실험해보세요.
AI 기반 정적 분석 및 퍼징으로 혁신하는 자동차 SW 보안을 경험하세요.
Windsurf의 실질적인 한계와 가능성을 직접 사용해보며 검토했습니다. 개발자 관점에서의 활용 범위를 참고해보세요.
ISO/SAE 21434의 요구 사항 충족을 위해 AI 기반 퍼징 테스트가 어떻게 활용되는지 살펴보세요.
퍼징 테스트, 컨테이너 환경, 모듈화 전략을 통해 자동화 기반 DevSecOps로의 실질적 전환을 모색하고 있습니다.
Diffblue는 코드 실행과 강화 학습을 결합해 LLM 기반 AI의 정확도 한계를 넘어서는 테스트 자동화를 구현합니다.
© SLEXN, Inc. All rights reserved.
