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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