Testwell CTC++ 는 호스트 및 모든 임베디드 대상 (매우 작은 대상 포함) 에서 코드 커버리지를 측정하기 위한 최고의 코드 커버리지 도구로써 안전 표준을 준수하며 테스트의 완전성을 분석하는 편리한 방법을 제공합니다.
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Testwell CTC++ 는 호스트 및 모든 임베디드 대상 (매우 작은 대상 포함) 에서 코드 커버리지를 측정하기 위한 최고의 코드 커버리지 도구로써 안전 표준을 준수하며 테스트의 완전성을 분석하는 편리한 방법을 제공합니다.
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.
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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.
단순 제안형 코딩을 넘어서 실제 실행과 피드백 기반의 테스트 자동화를 구현한 Diffblue의 전략을 살펴봅니다.
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