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코스 개요

모듈 1: 맥락, 범위 및 전달 과제

  • 자동 완성 대 자율적 다단계 실행
  • 소프트웨어 전달 분야에서 흔히 발생하는 AI 오해
  • 더 나은 프롬프트만으로는 충분하지 않은 이유
  • 참가자의 도구, 고통 포인트 및 목표 식별
  • 엔지니어링 팀에 적합한 AI 운영 모델 선택

모듈 2: 명세 수용 및 구조적 분해

  • 이해관계자 문서의 구조적 인벤토리 구축
  • 요구사항 추출 기법
  • 청킹 전략: 구조적, 의미적, 슬라이딩 윈도우
  • 의존성 및 교차 참조 유지
  • 표, 다이어그램, 흐름도 및 혼합 입력 처리
  • 컨텍스트 창 효과적으로 관리

모듈 3: 인간 판단의 경계

  • 인간의 결정이 여전히 중요한 영역
  • 환각된 의존성 식별
  • 조작된 제약 조건 및 역논리 탐지
  • 안전하지 않은 유해한 기본값 방지
  • 추적 가능성, 일관성, 완결성을 위한 검증 프레임워크

모듈 4: 에이전트 도구를 통한 요구사항에서 코드로의 전환

  • 아키텍처 우선 전달 모델
  • 컴포넌트 매핑 및 서비스 경계
  • 전달의 초점으로 작용하는 API 계약
  • AI 도구 내 지속적 규칙 및 제약 조건
  • 요구사항과 연결된 작업 지시사항
  • 최소 프롬프트 대 제약 프롬프트 접근법
  • 계약 우선 백엔드 및 프론트엔드 생성

모듈 5: 에이전트 반복 루프

  • 자기 수정 나선
  • 통제된 반복 전달 주기
  • 차이점 및 코드 변경 사항 검토
  • 범위 확장 및 무단 변경 감지
  • 제한된 컨텍스트 메모리 관리
  • 지속적 개선을 위한 반복 기록 활용

모듈 6: 코드 품질 강제

  • 엣지 케이스를 위한 프롬프트 제약 조건
  • 살아있는 거버넌스 산출물로서의 규칙 문서
  • 린팅 및 정적 분석을 통한 자동화된 게이트
  • AI 생성 코드 내 보안 스캔
  • 의존성 및 아키텍처 준수 검사
  • AI 출력에 대한 인간 검토 프로토콜

모듈 7: 피드백 루프 및 지속적 개선

  • 구조화된 실패를 AI 워크플로우에 재피드
  • 제한된 반복 및 중지 기준
  • 주기 및 결과 로깅
  • 시간 경과에 따른 규칙 문서 개선
  • 재사용 가능한 엔지니어링 인텔리전스 구축

모듈 8: AI 전달의 보안 반패턴

  • 생성된 코드에서 흔히 발생하는 보안 위험
  • 기술별 보안 규칙 부록
  • 커밋 전 보안 스캔
  • AI 지원 개발을 위한 안전한 SDLC 제어
  • 안전한 전달에서의 인간 책임성

모듈 9: 명세에 기반한 테스트

  • 요구사항에서 테스트 명세 생성
  • 도메인 언어 기반 테스트 설계
  • 테스트 구현 안전한 생성
  • 변이 테스트 개념
  • 명세 커버리지 검증
  • 어설션 강도 검토
  • 진단 질문 모델

모듈 10: 시스템 유지 관리

  • 살아있는 산출물: 계약, 매핑, 규칙, 테스트 명세
  • 시간 경과에 따른 진화하는 제약 조건
  • 장기적 유지보수성을 위한 AI 거버넌스
  • AI 제어를 통한 기술 부채 예방
  • 지속 가능한 AI 엔지니어링 팀을 위한 운영 모델

요건

참가자는 다음과 같은 자격을 갖추어야 합니다:

  • 소프트웨어 개발 프로젝트 경험
  • 애플리케이션 아키텍처 기본 개념 이해
  • API, 백엔드/프론트엔드 시스템 또는 풀스택 전달에 대한 친숙함
  • 애자일 또는 반복적 소프트웨어 전달에 대한 기본 지식
  • 소프트웨어 테스트 개념에 대한 이해
  • AI 코딩 도구 사용 경험은 도움이 되지만 필수는 아닙니다
  • 중간급에서 고급 수준의 기술 전문가에게 적합합니다
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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