AI 코드 어시스턴트의 정확도와 실용성을 결정짓는 두가지 접근 방식을 비교합니다.
AI & ML Engineering
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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.
AI 코드 리뷰 솔루션 Qodo를 통해 기술 부채 해소와 코드 품질 개선 방안을 구조적으로 살펴봅니다.
본 웨비나에서는 Qodo와 Windsurf를 비교하며 실제 개발 현장에서의 역할과 도입 기준을 체계적으로 살펴봅니다.
정적 분석만으로는 놓칠 수 있는 취약점, 퍼즈 테스트는 어떻게 보완했을까요? 자동차 산업의 실제 사례로 경험해 보세요.
JFrog ML은 머신러닝 모델, 데이터, 파이프라인을 아티팩트처럼 다루어 DevOps 수준의 신뢰성과 일관성을 갖춘 MLOps를 실현합니다.
개발 프로젝트의 구조 관리를 더 유연하게. Understand의 Architecture Designer로 디렉터리 구조를 시각화하고, 실험해보세요.
Windsurf의 실질적인 한계와 가능성을 직접 사용해보며 검토했습니다. 개발자 관점에서의 활용 범위를 참고해보세요.
