코스 개요

Claude Code 및 AI 지원 소프트웨어 엔지니어링 소개

  • Claude Code가 무엇인지, 전통적인 AI 도구와 어떻게 다른지를 설명합니다.
  • 생성형 AI 에이전트의 소프트웨어 엔지니어링에서의 역할.
  • 대규모 프롬프트를 사용하여 전체 애플리케이션을 구축하는 방법.
  • AI 지원 개발에서의 생산성 향상 이해.

AI 노동력 및 소프트웨어 엔지니어링 생산성

  • Claude Code를 AI 개발 팀으로 취급하는 방법.
  • 엔지니어링에서 AI에 대한 일반적인 우려와 오해 해소.
  • AI 노동 경제학 이해.
  • Best-of-N 패턴을 사용하여 여러 솔루션 생성.
  • 최적의 구현을 선택하고 개선하는 방법.

Claude Code, 설계 및 코드 품질

  • AI가 코드 품질을 판단할 수 있는지 평가.
  • AI 지원을 활용한 소프트웨어 설계 원칙 적용.
  • 요구사항과 솔루션 공간 탐색을 위한 AI 활용.
  • 대화형 디자인 워크플로를 사용한 빠른 프로토타이핑.
  • 출력 품질 개선을 위한 제약 조건과 구조적 프롬프트 적용.

프로세스, 컨텍스트 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

  • 원시 코드 생성보다 프로세스와 컨텍스트의 중요성.
  • CLAUDE.md를 사용한 전역 지속적 컨텍스트.
  • 프로젝트 규칙, 아키텍처, 제약 조건을 컨텍스트 파일에 구조화하는 방법.
  • Claude Code 명령어를 통해 재사용 가능한 타깃 컨텍스트 생성.
  • 예제를 사용하여 Claude Code에게 가르쳐주는 인-컨텍스트 학습.

자동화 및 문서화와 Claude Code

  • Claude Code를 사용하여 문서 생성 및 유지 관리.
  • 반복적인 엔지니어링 작업 자동화.
  • 컨텍스트와 명령어로 구동되는 재사용 가능한 워크플로 생성.

버전 관리 및 병렬 개발과 Claude Code

  • Git 기반 워크플로에 Claude Code 통합.
  • AI 에이전트와 함께 Git 브랜치 및 웍트리 사용.
  • 병렬로 Claude Code 작업 실행.
  • 여러 AI 하위에이전트를 별도의 기능으로 조정.
  • 안전한 병렬 기능 개발 관리.

Claude Code 확장 및 AI 추론

  • Claude Code의 손, 눈, 귀 역할 수행.
  • Claude Code가 자신의 작업을 검토하고 확인하도록 보장.
  • 토큰 제한과 아키텍처 복잡성 관리.
  • AI 확장성을 위한 프로젝트 구조와 파일 명명 규칙 설계.
  • AI 지원으로 장기 코드베이스 건강 유지.

다중 모달 프롬프팅 및 프로세스 기반 개발

  • 코드 수정 전에 프로세스와 컨텍스트 수정.
  • 비공식 입력(노트, 스케치, 사양서)을 생산 코드로 변환.
  • 구현을 안내하기 위한 다중 모달 입력 사용.
  • 반복 가능한 AI 지원 개발 프로세스 생성.

캡스톤: 당신의 Claude Code 프로세스 정의

  • 개인 또는 팀 수준의 Claude Code 워크플로 설계.
  • 컨텍스트 파일, 명령어, 하위에이전트, 프롬프트를 결합.
  • 재사용 가능한, 확장 가능한 AI 지원 엔지니어링 프로세스 생성.

요건

  • 소프트웨어 개발 원칙과 일반적인 엔지니어링 워크플로에 대한 이해.
  • JavaScript, Python 등 프로그래밍 언어 사용 경험이 필요합니다.
  • 명령줄/터미널 사용 경험과 Git 워크플로에 대한 익숙함.

대상자

  • AI를 개발 프로세스에 통합하길 원하는 소프트웨어 개발자.
  • 엔지니어링 생산성을 AI 도구로 향상시키려는 테크 리드.
  • AI 지원 코딩 자동화에 관심이 있는 DevOps 엔지니어와 엔지니어링 매니저.
 21 시간

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