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코스 개요
모듈 1: 맥락, 범위 및 배포상의 난제들
- 자동완성 기능과 자율적인 다단계 실행의 차이점
- 소프트웨어 배포 과정에서 흔히 오해되는 AI 관련 개념들
- 좋은 프롬프트만으로는 충분하지 않은 이유
- 참가자들이 사용 중인 툴과 직면한 문제점 및 목표 파악
- 엔지니어링 팀에 적합한 AI 운영 모델 선정 방법
모듈 2: 요구사항 수집 및 체계적 분해
- 이해관계자 문서의 구조적 분석법
- 요구사항 추출 기법들
- 구조적·의미적 기반 및 슬라이딩 윈도우 등 청크화 전략
- 의존 관계와 상호 참조 사항을 보존하는 방법
- 표, 다이어그램, 플로차트 등 다양한 입력 자료 활용법
- 컨텍스트 창을 효과적으로 관리하는 방안
모듈 3: 인간의 판단 영역
- 어떤 결정은 반드시 인간이 수행해야 하는가
- AI가 잘못 생성한 의존 관계를 식별하는 법
- 허위로 생성된 제약 조건이나 논리적 모순 탐지 방법
- 안전하지 않은 기본 설정값을 방지하는 전략
- 추적 가능성, 일관성, 완결성을 검증하기 위한 체계적인 프레임워크
모듈 4: 에이전틱 툴을 활용한 요구사항에서 코드까지 전환
- 아키텍처 중심의 배포 모델 구현법
- 컴포넌트 매핑 및 서비스 경계 설정 방법
- 배포 과정에서 API 명세가 갖는 역할과 중요성
- AI 툴 내에 영구적으로 적용되는 규칙 및 제약 조건 관리
- 요구사항별로 정의된 작업 지시 사항 연동법
- 최소 프롬프트 접근 방식과 제한적 프롬프트 전략 비교
- 계약 명세에 기반한 백엔드 및 프론트엔드 코드 자동 생성법
모듈 5: 에이전틱 반복 루프
- 자기 교정 기제가 작동하는 과정과 원리
- 통제된 환경에서 이루어지는 반복적 배포 주기 관리법
- 코드 변경 사항 및 차이점 검토 절차
- 범위 확장이나 무단 수정을 탐지하는 기법
- 제한된 컨텍스트 메모리 활용 전략
- 반복 과정을 통한 지속적 개선 방법론
모듈 6: 코드 품질 확보 기법
- 예외 상황에도 대응 가능하도록 설계된 프롬프트 제약 조건들
- 운영 규칙 문서를 거버넌스의 핵심 자산으로 활용하기
- 린팅 및 정적 분석을 통한 자동 검증 시스템 구성법
- AI 생성 코드에 대한 보안 스캐닝 절차 구축
- 의존 관계 및 아키텍처 적합성 확인 방법
- AI 결과물을 검토하기 위한 인간 중심의 감독 체계
모듈 7: 피드백 루프와 지속적 개선 과정
- 발생한 오류 사례를 AI 워크플로우에 반영하는 방법
- 반복 작업의 한계 설정 및 중단 기준 정의법
- 반복 주기와 결과물을 체계적으로 로깅하는 전략
- 시간이 지남에 따라 규칙 문서를 개선해 나가는 과정
- 재사용 가능한 엔지니어링 인텔리전스 축적법
모듈 8: AI 기반 개발에서의 보안 위험 방지 방법
- AI 생성 코드에 내재된 일반적인 보안 취약점들
- 각 기술 분야별 특화 보안 규칙 모음집 활용법
- 커밋 전 단계에서 실시하는 보안 스캐닝 절차
- AI 지원 개발 환경에 적합한 안전한 소프트웨어 개발 수명주기 구축법
- 안전한 배포 과정을 위한 인간의 책임과 역할 규정
모듈 9: 요구사항에 기반한 테스트 체계 구축
- 요구사항 분석을 통해 테스트 명세 생성 방법
- 해당 도메인 언어를 활용한 테스트 설계 방안
- 신뢰도 높은 테스트 구현 코드 생성 기법
- 돌연변이 테스팅 개념 및 원리 설명
- 테스트 요구사항이 제대로 반영되었는지 확인하는 검증 절차
- 단언문의 타당성을 판별하기 위한 검토 과정
- 진단적 질문 모델 설계 및 활용법
모듈 10: 시스템 유지보수 전략
- 지속적으로 갱신되는 아티팩트: 계약 명세, 맵핑 정보, 규칙 문서 및 테스트 사양 등
- 시간이 흐름에 따라 변경되는 제약 조건 관리법
- 장기적인 시스템 유지보수를 위한 AI 거버넌스 구축 방안
- AI 기반 통제 기능을 활용해 기술 부채 발생 방지하기
- 지속 가능한 운영이 가능하도록 설계된 AI 엔지니어링 팀의 작업 모델
요건
참가자는 다음과 같은 역량을 갖추고 있어야 합니다:
- 소프트웨어 개발 프로젝트 경험
- 애플리케이션 아키텍처의 기본 개념에 대한 이해
- API, 백엔드/프론트엔드 시스템 또는 풀스택 개발 환경에 대한 지식
- 애자일 혹은 반복적 소프트웨어 배포 방식에 대한 기본 인식
- 소프트웨어 테스트 관련 개념에 대한 이해
- AI 코딩 툴을 접해본 경험이 있으면 도움이 되나 필수사항은 아님
- 중급 이상의 기술 전문가에게 적합한 과정입니다.
14 시간
