홍민애

[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

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클로드코드 | PM/PO서비스기획자를 위한 에이전트 설계

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[Problems This Course Solves]
  - The limitations of planners who have ideas but cannot build them directly
  - Inefficient decision-making based on imagination: "Please make it like this"
  - Bottlenecks caused by requesting and waiting for the development team for every data analysis or API verification
  - The reality of using AI tools but remaining at the level of simple ChatGPT Q&A

[What You Will Learn]
  1. Redesigning the Planning Process in the AI Era
  - Traditional: Planning → Design → Development (Sequential waiting)
  - Shift: Writing PRD → Generating Prototype → Decision-making based on the actual product → Delivery after confirmation
  - Moving from planning explained through documents to planning demonstrated through actual products

  2. Designing AI Agents for PMs
  - Harness Engineering: Designing a working structure rather than just asking AI questions
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — The roles and design principles of each layer
  - Agent Router: A structure where a single request is automatically assigned to the optimal agent
  - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, quality control design for large-scale tasks

  3. Building Your Own AI Team
  - Planning/Research, Product, Design, Development, Marketing — 20+ agents across 5 columns
  - Actual workflows where a solo planner manages a team of experts
  - Connecting external tools via MCP (Notion, Figma, Slack, data sources)
  - Automating repetitive tasks with one-command "Skills"

  4. Practical Automation of Supplementary Tasks
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Integrated dashboard + automatic weekly insight generation
  - Direct calling of in-house APIs → Scenario verification → Quality evaluation reports
  - BigQuery cohort analysis → Aha Moment hypothesis verification
  - A/B testing, Notion synchronization, UI/UX audit automation

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  Who should take this course:

  - PM/PO/Service Planners tired of waiting times and review cycles in the planning process
  - Those who want to properly design AI as a professional work tool
  - Those who want to make data-driven decisions themselves but lack analysis team resources
  - Non-developers who want to move past their fear of the "terminal"

  [Prerequisites]
  - None. We guide you through everything from installation to setup.
  - No coding experience required. We focus on design and application from a PM's perspective.

[Changes After Taking the Course]
  - Increase decision-making speed by creating working prototypes directly from a single PRD.md
  - Design and operate your own team of AI agents
  - Directly automate data analysis, API verification, and report generation