생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신
생성형 AI는 QA의 반복 업무를 줄여 효율을 높이고, QA 엔지니어는 전략과 혁신에 집중할 수 있습니다.
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기업 기술블로그의 Tools 관련 글 1510개
AI와 함께하는 테스트 자동화: 플러그인 개발기
프롤로그 저희 팀에서 관리하는 레포지토리는 7개입니다. 빠른 비즈니스 과제를 해내가며 필수 테스트코드만 작성하다 보니 커버리지가 부족한 레포지토리가 생겼습니다. 특히 엣지케이스나 예외 상황에 대한 테스트가 부족했고, 이는 운영 안정성을 떨어뜨리는 원인이 되었습니다. 30분 만에 100개 테스트 자동 생성, 어떻게 했을까? 100개의 단위 테스트를 작성하고, 실제로 동작하는지 검증까지 완료하는 데 30분이 걸렸습니다. BUILD SUCCESSFU
if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기
지난 9월 23일부터 25일까지 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 if(kakao)25 기술 컨퍼런스에서는 ‘가능성, 일상이 되다.‘라는 슬로건 아래 다양한 세션과 패널톡이 진행되었습니다. 카카오뱅크는 1개의 기술 세션과 4개의 부스에 참여하며 큰 관심을 받았습니다. 특히 올해 처음 열린 Krew Day에서는 카카오 공동체 크루들이 직접 기술을 공유하는 다양한 부스를 운영했고, 카카오 공동체 CTO들이 참여한 패널톡에서는 AI 시대 개발자의 시각과
개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 테크 스펙, 그리고 AI
컬리 프로덕트 웹개발 팀의 테크 스펙 정착기와 AI 자동화 시도
개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 테크 스펙, 그리고 AI
컬리 프로덕트 웹개발 팀의 테크 스펙 정착기와 AI 자동화 시도
AI TOP 100이 우리에게 남긴 것들
“AI가 개발자를 대체할까요?” 불과 1년 전만 해도 이 질문은 두려움 섞인 농담처럼 개발자들 사이를 떠돌았습니다. 하지만 지금, 우리에게 그 질문은 더 이상 유효하지 않습니다. 이제 우리가 던져야 할 질문은 이것입니다. “우리는 AI와 함께 어디까지, 얼마나 빨리 갈 수 있는가?” 여기, 그 질문에 온몸으로 답한 기록들이 있습니다. 이번 'AI TOP 100 경진대회’를 준비하며 전례 없는 실험을 감행했습니다. 통상 몇 달이 걸릴 시스템 개발
AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리
CSR 환경에서 Dynamic OpenGraph 구현하기
개발팀에서 CloudFront Function을 활용하여 CSR 웹 애플리케이션에서 동적 OpenGraph 메타 태그를 제공하는 방법을 소개합니다.
토스인컴 세금 환급 서비스 : 빠른 속도에서 품질을 지키기 위한 E2E 자동화 여정
우리는 결심했습니다. "누구나 실행할 수 있고, 언제나 신뢰할 수 있는 자동화 시스템"을 만들자고. 그 핵심은 Functional Page Object Model(POM)이었습니다.
토스 Next ML Challenge - 광고 클릭 예측(PCTR) ML 경진대회 출제 후기
토스의 첫 ML 경진대회, Next ML Challenge의 출제 비하인드 스토리와 참가자 분들의 문제 해결 방식을 공유합니다.
토스의 브랜드 심볼을 찾아서
인사이트 수준에 머물기 쉬운 추상적인 브랜드 리서치를 실제로 적용한 방법을 알려드려요.
빌드가 터졌다: 5년 된 CMS 프로젝트의 Webpack4 → Vite 전환
CMS의 개발환경 변화 여정을 공유합니다.
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CMS의 개발환경 변화 여정을 공유합니다.
SGLang paper review
SGLang의 철학 LLM이 도입된 이후, LLM은 문제 해결, 코드 작성, 질문 답변 등 다양한 분야에서 복잡한 작업을 해결하는 데 사용되어 왔습니다. 오늘날 LLM은 에이전트 능력을 확장하여 인간의 개입 없이 사용자가 요청한 작업을 완료하고 있습니다. 이를 위해서는 skeleton of thought나 tree of thought와 같은 다양한 프롬프팅 기법이 필요합니다. 즉, 우리는 LLM이 특정 패턴을 따르도록 구조화하여 우리의 요구에
iOS 브라우저에서 스크롤과 좌표 계산 API를 함께 썼더니 생긴 일
WebKit 기반 브라우저에서 두 API를 함께 사용할 경우 좌표가 정상적으로 측정되지 않는 현상에 대해 소개하고 해결 방법에 대해 공유합니다.
왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기
ML 벤치마크 태스크에서는 타겟 메트릭이 정해져 있고 모델링과 최적화에 집중하는 경우가 많습니다. 하지만 실제 서비스에 ML 모델을 적용할 때는, 무엇을 목표로 삼고 어떤 지표에 초점을 맞춰야 할지부터 정하는 과정이 매우 중요합니다. 비즈니스 목표가 아닌 잘못된 지표를 최적화 하는 경우, 모델 성능을 계속 높여도 서비스에서 아무런 효과가 발생하지 않는 상황을 겪기도 됩니다. 이번 포스트에서는 하이퍼커넥트 AI 조직이 매치그룹 내 데이팅 브랜드와
코드 품질 개선 기법 25편: 요컨대... 무슨 말이죠?
이 글은 2024년 5월 16일에 일본어로 먼저 발행된 기사를 번역한 글입니다.LY Corporation은 높은 개발 생산성을 유지하기 위해 코드 품질 및 개발 문화 개선에 힘쓰고...
FSD 아키텍처 적용기 : "이 코드는 어디에 넣어야 할까?" FSD가 답해준 코드 위치의 명확성
복잡하게 얽힌 레포지토리의 구조적 문제를 FSD 아키텍처로 해결하고, 코드 위치의 명확성을 확보하여 확장 가능한 서비스 기반을 다진 실무 경험을 담았습니다.