클로드코드 | PM/PO서비스기획자를 위한 에이전트 설계

[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 --- 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