실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

과정은 Genspark, Manus 등 최신 에이전트 도구 활용법부터 기업 보안 가이드라인까지, 현업에 즉시 투입 가능한 실무 커리큘럼으로 구성되었습니다. 이를 통해 정보 수집, 데이터 분석, 기초 보고서 작성 등 반복 업무를 자동화하는 AI 에이전트 협업 시스템을 직접 구축할 수 있습니다.

같은 업무인데 AI에게 매번 처음부터 설명하고 계신가요? 현업 개발자가 AI를 7개월간 다듬은 세팅을 모두 공유합니다. 비개발자도 AI를 사용하여 하네스를 따라 만들고, 내 반복 업무 하나를 실제로 AI에게 넘깁니다.

LLM을 활용해 능동적으로 일하는 에이전트 시스템을 구축하는 실전 가이드,『AI 에이전트 엔지니어링』을 함께 읽는 완독 챌린지를 진행합니다. 이 책은 도구 선택부터 오케스트레이션(계획·실행 흐름 설계), 메모리(기억) 관리까지 에이전트의 핵심 구성요소를 단계적으로 다룹니다. 또한 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 아키텍처로 확장하는 방법도 살펴봅니다. ⠀ 더 나아가 운영 환경에서 중요한 신뢰성, 보안, 거버넌스까지 포함해 ‘만드는 법’에서 ‘운영하는 법’으로 시야를 넓혀 줍니다. 자동화를 넘어, 인간의 의도대로 안전하고 투명하게 작동하는 에이전트 시스템을 설계하고 싶으신가요? 책과 챌린지를 통해 아이디어를 프로덕션 수준의 시스템으로 연결하는 구체적인 로드맵을 함께 확인해 보세요!

2억 원짜리 챗봇이 버려지는 걸 본 적 있습니까? AI 프로젝트의 70~85%가 기대 성과를 달성하지 못합니다. 제조 현장에서는 이 숫자가 더 뼈아프게 와닿습니다. 벤더 데모에서는 완벽했던 챗봇이, 실제 현장 문서를 넣으면 엉뚱한 답을 자신 있게 내놓습니다. 30년 경력의 숙련공분들은 "그거 쓸모없어"라며 외면합니다. 수억 원을 들여 만든 시스템이 조용히 버려집니다. 저는 삼성전자, 삼성디스플레이, 현대모비스, LS일렉트릭까지 16년 넘게 제조 현장에서 MES, 스마트팩토리, 제조 DX/AX를 직접 기획하고 실행해 왔습니다. 그리고 지금, 제조 현장에 AI 챗봇을 직접 설계하고 구축하는 일을 하고 있습니다. 이 과정에서 "왜 제조 챗봇은 이렇게 많이 실패하는가"를 계속 고민했고, 그 답이 기술이 아니라 기획에 있다는 결론에 도달했습니다. 이 강의는 코드를 가르치지 않습니다 이 강의는 챗봇을 만드는 개발자를 위한 강의가 아닙니다. 챗봇 도입을 기획하고, 벤더를 평가하고, 성능을 검증하고, 최종적으로 도입 여부를 판단해야 하는 사람을 위한 강의입니다. 제조 현장의 기획자, 관리자, 팀장님이 대상입니다. 코딩 없이, 50분 만에, 이런 것들을 할 수 있게 됩니다. 1. AI 챗봇의 핵심 기술(RAG, Knowledge Graph)을 비유 하나로 이해하기 2. 벤더 실력을 가려내는 질문 5개를 실전에서 바로 활용하기 3. 30일 시범 도입(POC)을 체크리스트 한 장으로 설계하기 4. 현장 작업자의 저항 없이 챗봇을 정착시키는 전략 세우기 왜 이 강의가 필요한가? - 한국 제조업의 AI 도입률은 24%에 머물러 있지만, 81%의 기업이 AI 투자 확대를 계획하고 있습니다. 도입률은 낮은데 의지는 높다는 뜻입니다. 문제는 실행 방법을 아는 기획자가 부족하다는 것입니다. - 인프런에 RAG, 챗봇 관련 강의는 있지만 전부 개발자 대상입니다. 제조업 현장의 비개발자를 위한 AI 챗봇 기획 강의는 이 강의가 처음입니다. 50분이 2억 원짜리 실수를 막아줄 수 있습니다.

대규모 언어 모델, 검색 증강 생성, 에이전틱 AI 시스템을 활용해 최신 생성형 AI 애플리케이션 구축의 전체 수명 주기를 마스터하세요. 프롬프트 엔지니어링부터 배포까지 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 설계하는 방법을 배우고, LLM을 벡터 데이터베이스 및 외부 지식 소스와 결합해 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 애플리케이션을 구축하세요.

단순히 답변만 생성하는 챗봇을 넘어, 스스로 판단하고 도구를 호출하며 여러 단계의 업무를 수행하는 자율형 AI Agent를 직접 구현합니다. OpenAI Agents SDK의 Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session과 Tracing부터 MCP를 활용한 외부 도구·데이터베이스 연결, LangChain과 Deep Agents의 Planning, Subagents, Filesystem, Memory까지 단계별 실습으로 익힙니다. 최종적으로 실제 업무에 적용할 수 있는 도구 연동형 AI Agent의 설계와 구현 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.

생성형 AI는 세상이 돌아가는 방식을 새롭게 쓰고 있으며, 지금 이를 배우는 사람들이 향후 10년을 주도하게 될 것입니다. 모든 산업이 실시간으로 재편되고 있습니다. 마케터는 몇 분 만에 캠페인을 만들고, 개발자는 그 어느 때보다 빠르게 코드를 배포합니다. 팀 전체가 며칠씩 걸리던 업무를 자동화하고 있습니다. 그리고 이 모든 것의 중심에는 뒤처지는 사람과 앞서가는 사람을 가르는 단 하나의 기술, 즉 생성형 AI를 실제로 사용하는 법을 아는 능력이 자리 잡고 있습니다. 문제는 무엇일까요? 대부분의 사람들은 여전히 겉핥기식으로만 사용하고 있다는 점입니다. ChatGPT에 질문을 입력하고 평범한 답변을 얻은 뒤, 그것이 전부라고 생각합니다. 하지만 그 단순한 채팅창 너머에는 인류가 만든 가장 강력한 기술 중 하나가 숨어 있습니다. 이 기술이 어떻게 작동하고 어떻게 지시해야 하는지 이해하고 나면, 당신의 업무 방식은 영원히 바뀔 것입니다. 이 코스는 바로 그 목적을 위해 만들어졌습니다. '생성형 AI 입문(Introduction to Generative AI)' 과정은 완전한 초보자를 자신감 있고 유능한 AI 사용자로 만들어 드립니다. 코딩도, 수학도, 사전 경험도 필요하지 않습니다. 전문 용어 없는 명확한 언어로 생성형 AI의 진정한 정체와 내부 작동 원리, 그리고 이를 업무와 비즈니스, 일상생활에 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 지루하고 이론적인 강의 시리즈가 아닙니다. 즉시 따라 하고 복사해서 쓸 수 있는 실제 사례들로 가득 찬 실용적이고 데모 중심적인 여정입니다. 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 진정한 의미와 생성형 AI가 전체 그림에서 어디에 위치하는지 기초부터 시작합니다. ChatGPT의 기능과 역량을 직접 탐구하고, 왜 이 기술이 이토록 빠르게 폭발했는지 이해하며, 그 놀라운 진화 과정을 추적해 봅니다. 그다음에는 이 모든 것을 움직이는 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)의 신비함을 파헤칩니다. 다음 단어 예측, 임베딩, 미세 조정(fine-tuning)이 정확히 어떻게 작동하는지 확인하고, 검색 증강 생성(RAG) 및 에이전트형 AI(Agentic AI)의 부상과 같은 게임 체인저 개념을 이해하게 될 것입니다. 이는 단순히 대답하는 비서와 스스로 행동하는 비서의 차이를 의미합니다. 그다음에는 진정한 초능력인 프롬프트 엔지니어링이 등장합니다. 여기서 대부분의 학습자는 "AI는 흥미롭다"는 단계에서 "AI는 필수적이다"라는 단계로 넘어갑니다. 단순히 프롬프트가 무엇인지 배우는 데 그치지 않고, 전문가들이 매일 사용하는 12가지 이상의 검증된 기술을 마스터하게 됩니다. 여기에는 생각의 사슬(chain-of-thought) 프롬프팅, 제로/원/퓨샷(zero/one/few-shot) 프롬프팅, 표 형식(tabular) 프롬프팅, 관점(perspective) 프롬프팅, 비교(comparative) 프롬프팅, 역(reverse) 프롬프팅, RGC 프레임워크 등이 포함됩니다. 즉시 사용 가능한 프롬프트 스타터를 제공받고, 훨씬 더 나은 결과를 위해 프롬프트를 수정하고 정교화하는 법을 배우며, 새로운 아이디어, 마케팅 문구, 고객 이메일 및 콘텐츠를 대규모로 생성하는 방법을 발견하게 될 것입니다. 과정을 마칠 때쯤이면 AI가 당신이 원하는 것을 일관되게 수행하도록 만드는 법을 알게 됩니다. 이 모든 과정은 실제 작동 모습으로 확인하게 됩니다. 이 코스는 실제 비즈니스 시나리오를 바탕으로 한 실습 데모로 가득 차 있습니다. AI 노트 필기 도구로 회의를 요약하고 통찰력을 추출하며, 세련된 이메일 답장을 몇 초 만에 작성하고, 단 하나의 제품 이미지에서 여러 가지 마케팅 헤드라인 변형을 만들어내는 모습을 지켜보세요. 생성형 AI가 소프트웨어 개발, 리테일, 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구하고, GitHub Copilot으로 작동하는 코드를 생성하거나 Amazon Nova와 같은 최첨단 도구로 이미지와 비디오를 만드는 실제 도구의 활용 사례를 보게 될 것입니다. 이는 가상의 시나리오가 아닙니다. 강의를 마치는 즉시 시작할 수 있는 워크플로우입니다. 하지만 큰 힘에는 책임이 따릅니다. 이 코스는 어려운 부분도 피하지 않습니다. 책임감 있는 AI(Responsible AI)를 깊이 있게 다루며, 환각(hallucination), 사실적 오류, 편향성 및 공정성 문제를 식별하고 관리하는 방법을 배웁니다. 오늘날 모델의 실제적인 기술적 한계와 숙련된 사용자들이 의존하는 실질적인 해결책을 이해하게 됩니다. 안전 거부 사례와 편향 수정 재작성 등 실제 예시를 통해, 전문가와 조직이 기대하는 방식대로 이 도구들을 현명하고 윤리적이며 자신 있게 사용하는 법을 배우게 됩니다. 또한 단순히 오늘에 머물지 않고 미래를 내다보며 마무리하게 됩니다. 생성형 AI가 검색을 어떻게 혁신하고 세상이 정보를 찾는 방식을 어떻게 재편하고 있는지 발견하고, 범용 인공지능(AGI)을 향한 여정을 탐구하며, 이 분야가 창출하고 있는 직업, 자격증 및 빠르게 성장하는 커리어 기회에 대한 명확한 시각을 갖게 될 것입니다. 커리어의 미래를 대비하고 싶든, 생산성을 높이고 싶든, 새로운 것을 구축하고 싶든, 이 기술이 어디로 향하고 있으며 어떻게 그 파도를 탈 수 있는지 정확히 알고 과정을 마치게 될 것입니다. 왜 이 코스에서 배워야 할까요? 당신은 주요 플랫폼에서 207,000명 이상의 학생이 수강하고, 강사 평점 4.6점과 13,000개 이상의 리뷰로 검증된 커뮤니티에 합류하게 됩니다. 모든 개념은 쉽게 설명되고, 모든 기술은 실습으로 보여주며, 모든 레슨은 AI에 대한 진정한 자신감에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 설계되었습니다. 불필요한 내용은 뺐습니다. 막막함도 없습니다. 당신의 시간을 존중하는 명확하고 실용적이며 최신 정보를 담은 학습만이 있을 뿐입니다. 이 코스는 AI에 호기심이 있는 초보자, 더 빠르고 스마트하게 일하고 싶은 전문가, 마케터, 크리에이터, 개발자, 기업가, 또는 우리 세대 최대의 기술적 변화에서 뒤처지기를 거부하는 모든 분을 위한 것입니다. 웹 브라우저를 사용할 줄 안다면 이 코스를 수강할 수 있으며, 바로 오늘 시작할 수 있습니다. AI를 사용하는 사람과 AI를 마스터하는 사람 사이의 격차는 매일 벌어지고 있습니다. 도구는 준비되었습니다. 기회는 지금입니다. 유일한 질문은 당신이 그 격차의 어느 쪽에 서고 싶은가 하는 것입니다. 오늘 등록하고, 실용적이고 강력한 레슨을 하나씩 정복하며 'AI 호기심' 단계에서 'AI 자신감' 단계로의 여정을 시작하세요.

실시간 AI 에이전트, 회의 내용 요약, 그리고 통화 후 기능이 있는 AI 기반의 화상 회의 애플리케이션을 만들어요.

2026년 10월 최신 버전. 유튜브 'AI 겸임교수 이종범'(구독자 5.4만)이 만든 299강입니다. 브라우저 탭 여는 법에서 시작해 클로드 코드로 AI 직원 팀을 만드는 단계까지, 한 순서로 따라갑니다. 실습지 290여 개와 1,000크레딧이 함께 제공됩니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.

본 강의는 기존 검색 엔진의 한계를 넘어선 AI 답변 엔진인 'Perplexity AI'를 활용하여 기획, 개발, 마케팅, 취업 준비 등 다양한 분야에서 압도적인 효율을 내기 위한 커리큘럼으로 구성되었습니다.

AI를 도입했지만 여전히 반복 업무에 시간을 뺏기고 계신가요? 문제는 AI가 아니라 '시스템'입니다. 이 강의는 노션 AI 하나로 업무 비서, 콘텐츠 비서, 마케팅 비서, 고객관리 비서, 개인 생산성 비서까지 6가지 AI 비서팀을 직접 구축하는 과정을 안내합니다. 실무에서 수백 건의 반복 업무를 자동화해 본 경험을 바탕으로, 메모 정리부터 회의록 자동 생성, 블로그 글쓰기, CRM 구축, 카카오톡 알림톡 자동 발송까지 실제 워크플로우를 처음부터 끝까지 함께 만들어 봅니다. 수강 후에는 노션 비즈니스 요금제만으로 나만의 AI 비서팀이 자동으로 일하는 시스템을 갖추게 됩니다.

RAG를 구현하고 싶지만 임베딩부터 벡터 저장·검색까지의 연결 구조가 막막하셨나요? 이 강의는 실제 서비스 개발 경험을 바탕으로 pgvector의 핵심 개념과 서비스 소스를 설명합니다. 직접 API를 호출하며 RAG 벡터 검색이 동작하는 전체 흐름을 빠르게 이해할 수 있습니다.

AI 리터러시는 'AI를 기술자가 아닌 일반 사용자도 실무와 일상에 효과적으로 활용할 수 있는 능력', 그리고 'AI를 비판적으로 평가하는 역량'을 말합니다. AI를 잘 '활용'하기 위한 핵심 지식인 프롬프트 엔지니어링 → 보안 이해 → 확장 → 자동화 → 언어모델 구조까지, 비전공자도 이해할 수 있도록 설계된 실용 중심의 리터러시 강의입니다.

프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

Spring Boot SNS 앱을 로컬 Kubernetes에 배포하고, GitHub Actions와 Argo CD로 배포를 자동화합니다. 메트릭, 로그, 트레이스로 장애 원인을 찾고 AI의 분석 결과를 근거로 검토해요.

내 업무에 바로 꽂히는 AI 자동화 실무 시리즈 AI를 배웠지만 여전히 업무에 어떻게 써야 할지 막막했다면, 이제 필요한 것은 ‘기능 설명’이 아니라 내 업무를 바로 바꾸는 AI 사용법입니다. SMART WORK ORDER 시리즈는 마케팅, 기획, 인사·총무, 영업, 고객지원, 데이터 분석, 팀장·관리자 업무까지 직무별 반복 업무를 AI로 줄이고, 실제 업무 산출물로 완성하는 실무형 AI 자동화 시리즈입니다. 콘텐츠 초안, 회의록, 제안서, 상담 스크립트, FAQ, VOC 리포트, 데이터 분석 보고서, 팀 프롬프트 라이브러리까지. 매 과정은 "보고 이해하는 강의"가 아니라, 따라 하며 결과물을 만드는 과정으로 설계되었습니다. 오늘 배운 프롬프트와 템플릿은 내일 바로 업무에 적용되고, 개인의 업무 속도는 물론 팀의 생산성까지 높이는 실무 자산으로 확장됩니다. 반복 업무는 줄이고, 결과물의 완성도는 높이는 AI 업무 전환. SMART WORK ORDER는 일하는 방식을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 스마트하게 바꾸는 직무별 AI 실무 과정입니다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

바이브코딩 결과가 자꾸 의도와 달라지나요? 명세 주도 개발(SDD)과 Spec Kit으로 목표·범위·업무 규칙·완료 기준을 정하고, 같은 명세를 Claude Code와 Codex에 전달해 반복 수정을 줄이는 흐름을 배워요.