초보자들이 알기 쉽게 하나씩 step - by step으로 설명해주는 점이 좋은거 같습니다

이현석

[이 강의가 해결하는 문제]
  - 아이디어는 있는데 직접 만들 수 없는 기획자의 한계
  - "이렇게 만들어주세요" → 상상으로 판단하는 비효율적 의사결정
  - 데이터 분석, API 검증 등 매번 개발팀에 요청하고 기다리는 병목
  - AI 도구를 써봤지만 ChatGPT 질문-답변 수준에 머물러 있는 현실

[이 강의에서 배우는 것]
  1. AI 시대 기획 프로세스 재설계
  - 기존: 기획 → 디자인 → 개발 (순차 대기)
  - 전환: PRD 작성 → 프로토타입 생성 → 실물 보고 의사결정 → 확정 후 전달
  - 문서로 설명하는 기획에서, 실물로 보여주는 기획으로

  2. PM을 위한 AI 에이전트 설계
  - Harness Engineering: AI에게 질문하는 것이 아니라 일하는 구조를 설계하는 것
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 각 레이어의 역할과 설계 원칙
  - Agent Router: 요청 하나가 자동으로 최적의 에이전트에 배정되는 구조
  - PGE 파이프라인: Planner → Generator → Evaluator, 대형 작업의 품질 관리 설계

  3. 나만의 AI 팀 구축
  - 기획/리서치, 프로덕트, 디자인, 개발, 마케팅 — 5개 칼럼 20+ 에이전트
  - 1인 기획자가 전문가 팀을 운영하는 실제 워크플로우
  - MCP로 외부 도구 연결 (Notion, Figma, Slack, 데이터 소스)
  - Skill로 반복 업무를 원커맨드 자동화

  4. 부가 업무 자동화 실전
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 통합 대시보드 + 주간 인사이트 자동 생성
  - 자사 API 직접 호출 → 시나리오 검증 → 품질 평가 리포트
  - BigQuery 코호트 분석 → Aha Moment 가설 검증
  - A/B 테스트, Notion 동기화, UI/UX 감사 자동화

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  이런 분이 들으면 좋습니다

  - 기획 프로세스의 대기 시간과 리뷰 사이클에 지친 PM/PO/서비스기획자
  - AI를 업무 도구로 제대로 설계하고 싶은 분
  - 데이터 기반 의사결정을 직접 하고 싶지만 분석팀 리소스가 부족한 분
  - "터미널"에 겁먹지 않고 한 단계 넘어가고 싶은 비개발자

  [선수 지식]
  - 없음. 설치부터 세팅까지 처음부터 안내합니다.
  - 코딩 경험 불필요. PM 관점의 설계와 활용에 집중합니다.

[수강 후 변화]
  - PRD.md 하나로 동작하는 프로토타입을 직접 만들어 의사결정 속도를 높인다
  - 나만의 AI 에이전트 팀을 설계하고 운영한다
  - 데이터 분석, API 검증, 보고서 생성을 직접 자동화한다

레브(Reve)

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클로드코드 | PM/PO서비스기획자를 위한 에이전트 설계

안녕하세요 레브입니다.
먼저 강의를 들어주셔서 감사드리고 해당 목적 자체가 다소 낯설수 있기에 그런 방법을 택했습니다.
강의에서 말씀 드렸듯이 이제는 현석님 몫입니다. 현석님의 워크플로우 , 조직의 업무 방식에 따라 에이전트를 고도화해서 꼭 반드시 현석님의 생산성이 200% 상승했으면 좋겠습니다.  

감사합니다.
레브 드림