Git 워크플로우 안에서 AI를 활용해 자연어 검색, PR 자동화, AI 유저로 개발 생산성을 높이는 방법을 소개합니다.
AI & ML Engineering
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Git 워크플로우 안에서 AI를 활용해 자연어 검색, PR 자동화, AI 유저로 개발 생산성을 높이는 방법을 소개합니다.
AI를 실제 개발 환경을 이해하고 수정·검증까지 수행하는 실행형 에이전트로 확장시키는 과정을 설명합니다.
코드 변경을 감지하고, 테스트를 스스로 생성하며, 잠재적 결함을 예측하는 AI QA 워크플로우를 살펴봅니다.
가장 대표적인 요구사항 관리 도구 Jama Connect와 Codebeamer를 중심으로 최적의 선택 기준을 제시합니다.
TestComplete로 Codebeamer에 로그인하고, 프로젝트와 항목을 생성하며, 데이터 주도 루프를 활용해 테스트 케이스를 만들어보세요!
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이번 웨비나에서 로컬 LLM 기반의 보안 중심 AI 환경에서 Multi-LLM 전략과 Git 기반 협업 자동화를 통해, 기업이 통제 가능한 방식으로 AI 개발 생산성을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보세요.