코스 개요

Vibe Coding 소개

  • Vibe coding의 정의와 역사
  • “프롬프트-코드” 협력 철학
  • AI 코딩이 전통적인 개발과 어떻게 다른지

코딩에서의 큰 언어 모델(LM)

  • 개발자용 LLM 개요: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • 오픈 소스 AI 코더와 독점 AI 코더 비교
  • LLM를 로컬로 또는 API를 통해 배포하기

개발자용 프롬프트 엔지니어링

  • 코드 생성 및 리팩터링을 위한 효과적인 프롬프팅
  • 컨텍스트 관리와 대화 상태 처리
  • 코딩 작업용 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 생성

실무 Vibe Coding 환경

  • 협업 AI 코딩을 위한 Replit 사용
  • IDE에 GitHub Copilot과 Qwen Coder 통합
  • 팀 협력을 위한 워크플로 맞춤화

AI 워크플로에서의 코드 품질 및 검증

  • LLM 생성 코드 검토와 테스트
  • 일관성, 유지 관리 용이성, 보안 확보
  • 워크플로에 코드 검증 도구 통합

기업 통합 및 거버넌스

  • 팀 전체에서 Vibe coding 확장하기
  • 코드 생성에서의 AI 거버넌스, 윤리, 준법 감시
  • AI 지원 개발을 위한 조직 프레임워크 설계

고급 주제: Vibe Coding 확장하기

  • 하이브리드 AI 워크플로를 위한 여러 LLM 결합
  • CI/CD 자동화와의 Vibe coding 통합
  • 미래 동향: 다중 에이전트 개발 생태계

팀 프로젝트 및 협업

  • 실제 AI 지원 코딩 프로젝트 설계
  • 인간과 AI 개발자와의 협력
  • 결과 발표 및 생산성 증가 측정

요약 및 다음 단계

요건

  • 소프트웨어 개발 워크플로에 대한 이해
  • Python, JavaScript 또는 다른 현대적 프로그래밍 언어 사용 경험이 있음
  • Git 기반 버전 관리 시스템에 대한 이해

대상자

  • AI 지원 개발을 탐색하는 소프트웨어 엔지니어
  • 코딩 워크플로에서 AI 도입을 관리하는 엔지니어링 리드
  • LLMs를 프로덕션 파이프라인에 통합하려는 기업 개발 팀
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리