코스 개요
도구 이해 및 첫 번째 구축
AI 코딩 도구의 실제 작동 방식
포함된 주제:
• 컨텍스트 윈도우 및 그 한계 이해
• 상태lessness(무상태성)와 AI 모델의 세션 내 정보 유지 방식
• 계획(Plan) → 실행(Execute) → 검토(Review) 워크플로
• AI 코딩 도구의 강점과 어려움
• AI 어시스턴트와 효과적으로 협업하기 위한 최선 사례
AI 코딩 지형도
포함된 주제:
• 현재 AI 코딩 생태계 개요
• Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 등 도구의 차이 이해
• 다양한 작업에 맞는 적절한 모델 및 도구 선택
• 다양한 코딩 어시스턴트의 강점과 한계
• 개발 팀 내 도구 도입을 위한 실무적 권장 사항
프롬프트 구조 분석
포함된 주제:
• 효과적인 프롬프트의 핵심 구성 요소
• 컨텍스트 제공 및 명확한 작업 정의
• 출력 형식 및 제약 조건 지정
• 일반적인 프롬프팅 프레임워크 및 템플릿
• 프롬프트 품질 및 일관성 개선 기법
첫 번째 코딩: 처음부터 구축하기
포함된 주제:
• 빈 폴더에서부터 프로젝트 구축
• 초기 애플리케이션 구조 및 스캐폴딩(기초 구조) 생성
• 의존성 및 프로젝트 구성 관리
• 생성된 코드의 반복적 개선
• 최종 솔루션 테스트 및 정제
기존 코드베이스, 개인화 및 검토
코드베이스에서 작업하기
포함된 주제:
• 낯선 코드베이스 탐색 및 이해
• AI 도구를 사용하여 기존 프로젝트 쿼리 및 분석
• 애플리케이션 구조 및 의존성 매핑
• 문서 및 기술 요약 생성
• 기존 프로젝트 온보딩 속도 향상
일상적 작업: 수정, 기능 추가 및 테스트
포함된 주제:
• AI 도구를 사용하여 버그 조사 및 수정
• 새로운 기능 및 개선 사항 구현
• 자동화 테스트 작성 및 개선
• 생성된 코드 및 변경 사항 검증
• 일상적 개발 작업 생산성 향상
개인화: 개념 소개
포함된 주제:
• 프로젝트 규칙 및 구성 파일 이해
• AGENTS.md 및 프로젝트 메모리 개념 소개
• 개인화 메커니즘의 적용 범위 및 시점
• AI 어시스턴트 구성을 위한 최선 사례
• 고급 구현 방식 개요
가드레일, 리스크 및 판단
포함된 주제:
• AI 생성 코드의 검토 및 검증
• 일반적인 실패 모드 및 한계 이해
• 프롬프트 인젝션 및 보안 리스크 인식
• AI에 위임할 수 있는 작업 결정
• 소프트웨어 개발에서의 인간 판단 적용 및 책임 유지
요건
코딩이나 AI 도구 사용 경험은 필수 사항이 아닙니다.
코드나 Git에 대한 기본적인 이해가 도움이 됩니다.
허가된 계정(Claude Code / Cursor / Copilot)
대상 독자:
AI 지원 개발에 처음 입문하는 분들, 비개발자, 가끔 코딩을 하는 분들, 그리고 QA, 데이터, 제품, 운영 등 기술 관련 직군에 종사하는 분들을 대상으로 합니다. 개발 배경 지식은 가정하지 않습니다.
회원 평가 (2)
프라이버시 및 정책 고려 사항
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
코스 - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
기계 번역됨
클로드에게 프롬프트를 전달하는 법을 배우고, 가용한 모든 데이터를 클로드를 통해 분석하는 방법을 익히는 중입니다.
Mike Hartleroad - Furniture Row
코스 - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
기계 번역됨
