직접 만들고, 실험하고, 공유하는 실행형 스터디LLM, 에이전트, 바이브 코딩은 이미 우리가 일하고, 만들고, 배우는 방식을 바꾸기 시작했습니다.이 변화는 단순한 유행이 아니라, 앞으로 몇 년 안에 소프트웨어를 만드는 방식과 개인의 업무 방식 자체를 다시 정의할 흐름이라고 생각합니다.하지만 현실에서는 이 변화를 깊게 타는 사람보다, 뉴스를 소비하거나 도구를 잠깐 써보는 데서 멈추는 경우가 더 많습니다.그래서 만들었습니다.AI Native Builders는 이 시대를 구경만 하지 않고, 직접 써보고, 직접 만들고, 직접 부딪혀보고, 그 과정을 함께 나누는 사람들을 위한 실행형 스터디입니다.현재 모임에는 10분정도가 들어와 계시고 매주 4~5분정도가 오프라인 모임에 참석하고 계십니다.이런 분께 특히 잘 맞습니다AI를 흥미롭게 보는 데서 끝내고 싶지 않은 분툴 사용법을 아는 수준을 넘어, 실제 내 문제에 연결해보고 싶은 분작게라도 직접 실험하고 공유하는 과정에서 더 빨리 성장한다고 느끼는 분개발 방식, 생산성, 협업 방식이 AI로 어떻게 바뀌는지 직접 체감해보고 싶은 분혼자 탐색하는 것보다, 함께 밀도 있게 가는 편이 더 멀리 갈 수 있다고 생각하는 분개발자뿐 아니라, AI 시대에 직접 만드는 사람으로 움직이고 싶은 기획자, 디자이너, 운영자, 빌더도 환영합니다.다만 이 모임은 정보만 얻어가는 참여보다 직접 해보려는 의지를 더 중요하게 생각합니다.이 모임은 무엇이 다른가요?이 모임은 단순한 툴 소개 모임도, 사용법 강의 모임도 아닙니다.예를 들어 MCP 사용법, skill 작성법, 특정 에이전트 툴의 기능 설명은 분명 중요합니다.하지만 저희는 그 자체를 배우는 데서 끝나는 모임을 만들고 싶지는 않았습니다.정말 중요한 건 그 도구를 실제로 써보면서, 내 일과 문제 해결 방식 안에서 어떻게 활용할 수 있는지를 스스로 확인하는 것이라고 생각합니다.도구는 설명을 듣는 것만으로는 내 것이 되지 않습니다.직접 써보고, 막혀보고, 우회해보고, 다시 정리해보는 과정 안에서 비로소 “이걸 어디에, 어떻게, 왜 쓸 수 있는지”가 보이기 시작합니다.그래서 이 모임은 누군가의 발표를 수동적으로 듣는 자리보다, 각자 한 주 동안 직접 해본 것들을 가져와 공유하고 서로를 자극하는 자리에 더 가깝습니다.왜 오프라인으로 모이나요?저는 이런 종류의 스터디는 온라인에서 가볍게 정보를 소비할 때보다, 오프라인에 한 번이라도 직접 나오겠다고 결심하는 순간부터 실행력이 달라진다고 생각합니다.시간을 내서 현장에 나오고, 내가 해본 것을 사람들 앞에서 짧게라도 정리해보겠다고 마음먹는 순간부터 관심은 실행으로 바뀌기 시작합니다.그래서 이 모임은 “잘 아는 사람”보다 직접 해보려는 사람을 더 중요하게 생각합니다.어떻게 진행되나요?일시: 매주 화요일 오후 7시 ~ 9시장소: 강남역 인근방식: 한 주 동안 각자 해본 것, 공부한 것, 공유하고 싶은 자료를 바탕으로 자유롭게 발표하고 이야기합니다준비: 15분 내외로 공유할 수 있는 간단한 발표 자료아카이빙: 모임 내용은 아래 페이지에 순차적으로 기록하고 있습니다https://ai-native-builders.github.io/중요한 것은 결과물의 완성도가 아닙니다.작게라도 직접 해본 것, 시도한 것, 실패한 것, 막힌 것, 배운 것을 가져오는 것이 더 중요합니다.모임에서는 이런 이야기들이 오갑니다LLM / 에이전트 / 바이브 코딩 관련 자유 주제 발표각자 실험한 결과, 워크플로, 자동화 시도 공유AI가 실제 업무 방식과 개발 흐름을 어떻게 바꾸는지에 대한 토론작은 프로토타입, 데모, 프롬프트, 문서, 회고 공유함께 더 깊게 보고 싶은 주제를 정해 후속 실험으로 연결이 모임은 “잘 정리된 정답”을 나누는 자리보다, 살아 있는 시행착오와 실행 감각을 공유하는 자리에 가깝습니다.운영 원칙말보다 실행좋은 아이디어보다 작은 실험 하나를 더 높게 봅니다.완벽보다 공유완성되지 않았더라도 직접 해본 흔적이 있다면 충분히 좋은 공유입니다.소비보다 증폭정보를 얻어가는 참여보다, 서로의 실행을 보고 다음 실행으로 이어지는 흐름을 더 중요하게 생각합니다.실행 흔적은 남긴다커밋, 실험용 저장소, 프롬프트 문서, 자동화 스크립트, 프로토타입, 회고 문서 등 형태는 달라도 괜찮습니다. 중요한 건 직접 해봤다는 흔적입니다.자주 받는 질문Q. 비개발자인데 참여할 수 있나요?네, 가능합니다. 이 모임은 개발자만의 기술 모임이라기보다, 각자 자기 분야의 문제를 AI 시대에 더 잘 풀어보려는 사람들이 모이는 자리입니다. 꼭 코드를 잘 짜야만 참여할 수 있는 구조는 아닙니다.Q. 초보자도 괜찮나요?괜찮습니다. 다만 이 모임은 듣기만 하는 강의형 모임은 아닙니다. 작게라도 직접 해보려는 마음이 있으면 충분합니다. “이렇게 해봤는데 잘 안 됐다”도 아주 좋은 공유가 됩니다.Q. 도구 사용법을 배우는 모임인가요?그보다는 실제로 사용해보고, 그 과정에서 “이걸 내 문제에 어떻게 연결할 수 있지?”를 함께 고민하는 모임에 가깝습니다. 사용법 설명이 아예 없는 것은 아니지만, 그 자체가 목적은 아닙니다.Q. 어떤 걸 준비하면 되나요?거창한 결과물이 아니어도 됩니다. 예를 들면 아래와 같습니다.Claude / ChatGPT / Cursor / Codex 등으로 해본 작은 실험반복 업무를 줄여본 시도프롬프트, 자동화, 워크플로 문서화AI로 풀어보고 싶은 실제 업무 문제실패했지만 의미 있었던 시행착오참여 신청이 모임은 완성된 사람을 찾는 모임이 아닙니다.다만 이 변화의 시기에 진지하게 투자하고, 직접 만들고, 실험하고, 공유하며 함께 앞으로 나아갈 사람을 찾고 있습니다.참여를 원하신다면 아래 폼으로 참여 의사를 남겨주세요.확인 후 스터디 참여 방식과 이후 안내를 드리고 있습니다.https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScNAyLYdlnOvyFaUjmm623fDCjWPQIdVavnWOgy9UQRJSQTHw/viewform?usp=sharing&ouid=106737768843954026696

"남들은 다 바이브 코딩으로 퇴근 시간을 앞당긴다는데..." 제가 일하는 보수적인 제조업(품질) 현장에는 이 짜릿한 AI 생태계를 함께 나눌 동료가 단 한 명도 없었습니다. 현업에서 꽉 막히는 병목 업무들, AI면 무조건 부술 수 있겠다는 확신이 들었는데 말이죠.혼자서 어떻게든 해보려고 직장인 전용 부트캠프도 기웃거리고, 온라인 강의에 결제한 금액만 60만 원이 넘습니다. 하지만 솔직히 말씀드리면, 영상만 봐서는 제게 남는 게 하나도 없었습니다.오히려 제 실력이 수직 상승했던 순간은, 코딩 지식 1도 없는 상태로 맨땅에 헤딩하듯 해커톤과 공모전에 팀으로 뛰어들었을 때입니다. 동료들과 밤새 협업하며 몰아붙이는 그 '폭발력'이 성장의 진짜 비결이더군요.영상 학습 만으로는 실력 향상의 시너지를 발휘하기 어렵다는 결론이었고,하지만 너무 아쉬웠습니다. 행사에서 만난 좋은 인연과 그 뜨거웠던 몰입도, 프로젝트가 끝나면 일회성으로 흩어지며 지속적인 네트워킹으로 이어지지 않았으니까요.그래서 '단기 해커톤의 폭발력'을 일상으로 가져오면서, 서로의 성장을 지속적으로 견인할 진짜 소수 정예 팀을 직접 꾸렸습니다. 현재 저를 포함해 각자의 현업 도메인을 가진 3명의 직장인이 모여, 아래와 같이 찐하게 굴러가고 있습니다.[ 현재 우리는 이렇게 달리고 있습니다]실전 바이브 코딩: 인강 시청(X) -> 내 업무 툴 직접 만들기(O)주간 스터디 & 딥다이브: 단순 겉핥기를 넘어 LLM 이론 학습과 최신 논문 토론까지 씹어 먹습니다.오프라인 네트워킹 (이미 2회 동반 참석!): 방구석에만 있지 않습니다. 현업을 넘어 각종 AI 관련 행사와 밋업에 멤버들과 함께 뛰어들고 있습니다.(예정) 프로젝트 공유회 & 도메인 교환: 각자의 현업 지식을 교환하고, 직접 만든 사이드 프로젝트를 리뷰하는 자리를 준비 중입니다.[ 활동 방식 및 향후 일정]주 무대는 '온라인 디스코드'입니다. 퇴근 후 각자의 공간에서 화면을 공유하며 자유롭고 치열하게 소통합니다. (물론 오프라인 행사 참석 시에는 반갑게 얼굴을 봅니다!)일정은 핏(Fit)을 맞춰 조율합니다. 마지막 멤버가 합류해 팀 구성이 최종 완료되면, 모두의 현업 일정을 고려하여 본격적인 장기 프로젝트 및 단기 스프린트(해커톤 등) 일정을 확정할 예정입니다. [이런 '독종'을 찾습니다] 코딩 1도 모르는 직장인이지만, 끝내 '나만의 개인 프로젝트(툴)'를 완성해 내실 분 방구석 스터디를 넘어, 주말 해커톤/공모전/AI 밋업 등 밖으로 뛰어드는 데 거리낌이 없으신 분 "비개발자라서 어려워"라는 핑계보다, 열정적으로 의견을 교환하며 함께 레벨 업 하실 분IT 지식보다 중요한 건, 내 도메인의 문제를 직접 해결하겠다는 집요함과 실행력입니다.같이 여정을 떠나실 분은 메일 주소(devotecow@naver.com)로 딱 두 가지만 적어서 편하게 연락해 주세요!현재 하시는 직무 (도메인)AI로 직접 부수고(해결하고) 싶은 내 업무 또는 아이디어거창한 이력서 필요 없습니다. 가벼운 커피챗으로 서로의 핏(Fit)을 맞춰봐요!아래는 현재 활동중인 디스코드 창입니다  

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[스터디 모집 내용]스터디 주제 : AI(GPT, Gemini, LLM, 이미지 생성, 자동화 등)를 활용해 각자의 아이디어를 실제 서비스 형태로 만들어가는 오픈형 스터디 방스터디 목표 -> 단순하게 사용하는 게 아니라 만들어보는 것이 초점이 되는 오픈 방을 AI 도구를 “사용자”가 아닌 “빌더” 관점에서 이해하기텍스트·이미지·자동화 기능을 실제 각자의 프로젝트에 적용해보기전공·비전공 구분 없이 AI를 활용해 결과물을 만들어보기각자의 서비스 아이디어를 발전시키는 환경 만들기AI를 더 잘 사용하기 위한 인사이트 공유하기예상 스터디 일정(횟수) : 자유로운 참여 구조 예상 모집인원 : 인원 제한 없음, 전공/비전공 무관, 개발자, 기획자, 디자이너, 창업 준비생 모두 환영스터디 소개와 개설 이유 AI를 사용해서 실제 서비스도 만들고 지식을 공유하는 스터디입니다!AI를 다양하게 활용하고 있지만, 너무 빠른 발전 속도로 인해 활용법들을 깨닫지 못하고 넘어가는 경우가 많아져서 같은 방향을 바라보는 다른 학습자 분들과 소통하면서 풀어보고 싶어서 개설하게 됐어요스터디 관련 주의사항 : 전공자가 아니더라도 AI를 어떻게 사용하는지를 주로 이야기 하는 방이에요 도배하는 유저나 불법 광고를 진행하는 경우는 확인되는 즉시 제한 할 예정입니다스터디에 지원할 수 있는 방법을 남겨주세요. (이메일, 카카오 오픈채팅방, 구글폼 등) : https://open.kakao.com/o/gU3x8Xhi 

일주일 내에 AI를 통한 공부 방식을 효율화하는 방법을 함께 학습하고, 해당 공부법으로 기말고사를 준비하면서 자신만의 AI 활용 사례 및 성과(기말고사 후)를 공유하는 스터디입니다. 🏆 스터디 목표- 목표 성과: 이번 학기 4.5 만점 또는 기말고사 석차 10% (상위권) 이내- 목표 효율: 수업 시간을 제외한 주 최소 시간 투자로 성적 극대화하기 👥 모집 대상 및 활동 내용- 대상: 학기당 최소 100시간 이상을 아끼는 AI 기반 '나만의 학습 시스템 구축'에 열의가 있는 학우- 스터디 기간: 이번 학기 기말고사 종료 시까지 ✅ 활동 내용- 1주차: AI 활용 공부법 학습- 2주차 ~ 시험기간: 나만의 AI 학습 시스템 (적용 사례) 공유- 시험 종료 후: 성과 공유 (학점 / 중간대비 기말고사 성적 향상 인증) 🚨 스터디 필수 조건 (중요)1. AI 툴 활용: LLM, STT 솔루션, NotebookLM 등 AI 툴 활용에 거부감이 없어야 합니다.2. 효율화에 대한 목표의식: '주먹구구식 벼락치기'가 아닌, 구조와 시스템을 통해 기존의 공부 과정을 효율화하려는 목표 의식이 필요합니다. ➡ 스터디 신청 방법이번 학기부터 “효율적으로 공부할 수 있는 AI 활용 방법”을 학습하고 적용할 의지가 있으시다면 아래 오픈채팅에 입장해주세요. (익명으로 입장 가능)https://open.kakao.com/o/giqqGy0h

- 스터디 주제 : Vision-Language Model 핵심 논문 분석 및 최신 연구 동향 파악- 스터디 목표 :BLIP-2부터 Video-R1까지 VLM 발전 과정 체계적 학습최신 VLM 논문을 독립적으로 분석할 수 있는 역량 확보Video Understanding과 강화학습 기반 VLM 연구 트렌드 이해- 예상 스터디 일정(횟수) : 총 9주 (매주 진행, 논문 9편) 7/5 시작매주 토요일 13:00-15:00 (2시간)장소: 상도/숭실대역 인근 스터디룸- 예상 커리큘럼 간략히 (추후 변경 여지 있음):1주: BLIP-2 2주: LLaVA 3주: Qwen-VL 4주: LLaVA-NeXT 5주: CogVLM 6주: VideoLLaMA2 7주: LLaVA-NeXT-Video 8주: VLM-R1 9주: Video-R1예상 모집인원 : 총 5명 (스터디장 포함)스터디 소개와 개설 이유 : ChatGPT, Claude 등으로 시작된 AI 붐이 이제 멀티모달로 확장되고 있습니다. 특히 Vision-Language Model은 텍스트뿐만 아니라 이미지와 비디오까지 이해할 수 있어 차세대 AI의 핵심 기술로 주목받고 있어요.하지만 VLM 분야는 발전 속도가 너무 빨라서 독학으로는 따라가기 어려운 게 현실입니다. 이 스터디는 VLM의 핵심 논문들을 체계적으로 분석하면서, 단순한 이론 학습을 넘어 실제 연구 동향과 한계점까지 파악할 수 있도록 설계했습니다.이전 스터디 운영 경험: Open Deep Research 스터디를 성공적으로 진행한 경험이 있어, 안정적인 스터디 운영을 보장합니다.스터디 관련 주의사항 :매주 논문 1편씩 사전 읽기 필수 (영어 논문)적극적인 토론 참여와 질문 환영보증금 3만원 (스터디 완주 시 전액 반환 또는 회식비 사용)무단 결석 2회 이상 시 보증금 차감스터디에 지원할 수 있는 방법을 남겨주세요 :[카카오톡 오픈채팅방]: https://open.kakao.com/o/semiXHCh제출 정보:- 간단한 자기소개- VLM 관련 관심사 또는 목표- 스터디 참여 동기- 토요일 13:00-15:00 고정 참석 가능 여부

😮 현재 6명/8인원 모집상태 입니다.안녕하세요! 전번에 했던 <스프링부트 스터디>, <리액트 스터디>, <AWS 배포 스터디>, <SpringBoot AI 스터디>를 잘 마무리하고 이번에 새로 업그레이드해서 Python AI 챗봇 스터디 모임을 모집하고자 합니다! 예시) 여김없이 1day만에 진행하겠습니다!AI는 개발 필수 요소! 딱 하루! 5시간으로!최근 AI 기술이 급격히 발전하며, IT 업계에서도 AI 기반 솔루션을 도입하고 있으며, AI 역량을 갖춘 인재에 대한 수요는 폭발적으로 증가할 걸로 예상됩니다!API만 만든다면 python이든 Spring이든 상관없습니다! 이번에는 가장 대세인 Python을 통해 LLM AI 챗봇을 구현함으로써 AI 활용 개발의 경쟁력과 경험을 쌓으세요!LLM AI를 적용한 프로젝트 경험은 개발자의 강력한 경쟁력이 됩니다!✳✳온라인(강의만 제공) or 오프라인 모두 스터디 참가 가능합니다!✅✅대상1) 요즘같이 AI를 활용한 개발 구현/지식을 한방에 정리하고 싶은 분!2) 취직/이직시 LLM AI 를 적용한 개발 지식들을 어필 하고 싶은 분!✅✅구체적인스터디내용은 다음과 같습니다1차: OpenAI를 활용한 AI 챗봇 기반 닦기openAI 키 chatgpt LLM 연동하기Streamlit을 활용 UI 기반 구축이성친구 및 감성 챗봇 만들기2차: RAG 기반 이용 챗봇 업그레이드하기벡터DB를 활용한 Document 문서 백터화LangChain 기반으로 지식 챗봇 개발법률 문서를 기반한 나만의 변호사 AI 챗봇 만들기과거 스터디를 하면서 스터디원들의 평가와 후기👀그리고어떤방식 등으로 진행했는지는 카페를 개설해 이력을 남기고 있으니 거기서 한번 확인해보셔도 좋을 것 같습니다.https://cafe.naver.com/platformerwebdev제 스터디들의 큰 줄기는 "이론 -> 실습" 입니다.​✅ 사전설치 Tool 및 준비사항1) 개인노트북2) python3.12이상 설치3) OpenAI API Key 발급(5달러) * Tool 셋팅법 - 노션참고더운 날씨에도 재밌게 스터디할 마인드!​​기간: 딱 하루! 06/22(일)시간: 1차: 3시~5시(2시간) 2차: 6시~9시(3시간)장소:강남역 스터디룸모집인원 : 오프라인 최대 7명 모집비용: 스터디 참여비용은 유료, (Notion 페이지 참조✅) 관련 디테일한 내용은 Notion 페이지를 참고해주세요!https://rain-tank-b79.notion.site/Python-AI-20fcd31e8d3a808b9f3fee2019584f2c?source=copy_link 참여하고 싶은 분들은 간단한 자기소개와 함께 오픈카톡방에 문의 주시기 바랍니다 :) 감사합니다!https://open.kakao.com/o/s1FkNgBh

스터디 주제 : 모각코스터디 목표 : 격주로 오프라인 모임을 진행하고 이밖에도 톡방에서 활발한 소통을 지향합니다.예상 스터디 일정(횟수) : 2주에 1번 (토요일 or 일요일)예상 커리큘럼 간략히 : 프로젝트 및 목표를 정해두는 스터디가 아닌 모각코 형식의 스터디예상 모집인원 : 최대 0명 (현재 6명)스터디 소개와 개설 이유 : 팀원 모두 AI와 LLM에 관심이 있고 LLM 서비스, MLOps를 직무로 하고 있거나 이직을 희망하고 있습니다. 각자 개인 프로젝트를 진행하거나 포트폴리오 준비를 통한 이직을 목표로 하되 좋은 주제나 기회가 있으면 함께프로젝트를 진행할 수도 있을 것 같습니다.강남역~사당역, 낮에 시작해서 2~3시간 정도 진행할 예정이며 서로 진행한 사항을 공유하고 피드백하여 더 발전시키는 것이 목표입니다.스터디 관련 주의사항 : 열심히 하실 분만 들어와주세요! (매우 중요)스터디에 지원할 수 있는 방법을 남겨주세요. (이메일, 카카오 오픈채팅방, 구글폼 등) :참여를 희망하시면 아래 구글폼을 작성해주세요. https://forms.gle/NvnW2Npt3KoXKVV27문의 사항이 있으시면 이 글의 댓글이나 카카오톡 ID " hong3240 "으로 문의 부탁드립니다.참고 사항 : 스터디 게시판에 영리를 목적으로 하는 게시글(유료 과외 및 멘토링 등)을 작성한 경우 해당 글은 운영 방침에 의해 중단, 삭제될 수 있음을 안내드립니다.

목적“2024 새싹 해커톤”에 함께 참여할 팀원 모집합니다.관련 링크 : https://www.allforyoung.com/posts/49448 방향성입문자가 해커톤을 목표로 LLM 서비스 개발의 한 사이클을 경험한다.LLM서비스에 추천 기능을 도입한다. 계획 ~ 7월 12일새싹 해커톤에 접수한다.~ 07월 22일예선 프로젝트를 수행한다. 모집자 소개LLM 서비스 개발과 해커톤을 경험하고 싶은 백엔드 개발 취업 준비생입니다.LLM 서비스가 처음이지만 관심을 가져 해커톤 준비를 통해 학습하고 싶은 초기 입문자입니다. 자격요건해커톤을 통해 LLM 서비스 개발을 경험하고 싶은 입문자입문자들을 리딩하며 함께 해커톤을 나가고 싶은 경력자 연락메일 : wwong7247@gmail.com오픈카톡방: https://open.kakao.com/o/sL31Z3yg

동기취미로 LLM 서비스를 개발하고자 합니다.입문자 입장에서 함께 학습하고 정보를 공유할 네트워크가 필요해서 개설했습니다. 방향성입문자가 취미목적으로 부담되지 않는 선에서 진행하는 모임입니다.챗봇, LLM 개발에 관심이 있어 함께 학습해보고 싶은 입문자에게 적합하다고 생각합니다.시작부터 함께 학습해보고 장기적으로 “LLM 서비스 개발” 에 대한 의견 공유할 수 있는 네트워크가 되기를 희망합니다. 진행방법일주일에 한번 온라인으로 “LLM 서비스 개발” 이라는 주제로 자유롭게 이야기할 예정입니다.학습법, 활용사례, 개발 과정 등을 공유하며 공유된 정보를 팀페이지로 아카이빙합니다.함께 공모전을 준비하는 것도 생각하고 있습니다. 얻어갈 점“LLM 서비스 개발” 에 대한 다양한 정보들을 공유할 수 있습니다.의견이 맞다면 토이프로젝트를 진행할 수 있습니다. 지원자격“LLM 서비스” 또는 “LLM 서비스 개발” 에 관심이 있는 누구나 모집자 소개금융 또는 핀테크 백엔드 개발 취업 준비생9개월 개발 인턴 및 근무 경험 있음부트갬프 교육 수료컴퓨터 공학 졸업 연락메일 : wwong7247@gmail.com오픈 카톡방 : https://open.kakao.com/o/sQfE9Vyg