AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
GitLab Blog·
GitLab Blog·glab CLI 로 AI 에이전트에 GitLab 구조화 액세스 제공하기
문제AI agent가 GitLab 이슈와 MR을 다룰 때 UI 복사나 오래된 학습 데이터에 의존하면 환각과 지연이 생긴다.
접근glab CLI를 MCP 서버로 연결해 agent가 GitLab 프로젝트, MR 댓글, pipeline 상태를 JSON 구조로 직접 조회하고 작업하게 한다.
결과코드 리뷰와 이슈 triage에서 필요한 맥락을 안정적으로 공급해 수동 전달을 줄이고 agent 기반 개발 워크플로를 빠르게 만든다.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
AI 에이전트와 협업할 때 자연어 요구사항을 그대로 구현 프롬프트로 넘기면, 비즈니스 의도 뒤에 숨은 기술 결정이 AI의 몫으로 넘어간다는 문제를 다룬다. NHN Cloud 개발자가 "grill-me" 인터뷰 패턴을 활용해 구현 전에 기술 결정을 명시적으로 확정하는 방법론을 소개한다.
#ai-agent#llm#prompt-engineering+2 - AI / ML·
LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
#llm-app#mcp#observability+2