이슈 코멘트 한 줄로 리뷰할 PR 이 도착하는 개발 파이프라인을 Claude Code 헤드리스 실행으로 직접 만듭니다. 팀 규칙은 CLAUDE.md·스킬·훅으로 코드화하고, 세 개의 사람 게이트와 리뷰 봇·오판 장부·비용 상한까지 붙입니다.
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난이도 중급이상
수강기한 무제한
코멘트 명령 → 작업 공간 → 설계 메모 → 테스트 먼저 → 구현 → 자체 점검 → PR 로 이어지는 파이프라인을 처음부터 만들어 돌립니다
최소 diff·TDD·회귀 방지 같은 팀 규칙을 CLAUDE.md·스킬·훅·권한 설정으로 코드화하고 일부러 깨뜨려 효과를 확인합니다
에이전트가 먼저 쓴 실패 테스트를 사람이 확인하고, 구현 단계에서 그 테스트를 바꾸지 못하게 잠급니다
차단·결정 요청·메모 등급을 붙이는 리뷰 봇과, 잘못 짚은 지적을 기록해 줄이는 오판 장부를 만듭니다
claude -p 헤드리스 실행을 로컬 러너·GitHub Actions 에 붙이고, 단계별 비용과 하루 예산 상한을 겁니다
트래커 기록만으로 리드 타임·첫 리뷰까지 걸린 시간·재작업률·봇 오판률을 측정합니다
최종 목표 — 이슈에 '/agent start' 코멘트 한 줄을 남기면 에이전트가 작업 공간을 만들고 → 설계 메모 → 실패하는 테스트 먼저 → 구현 → 자체 점검 → PR 생성까지 하고, 사람은 계획 승인·테스트 확인·머지 승인 세 게이트에서만 판단하는 파이프라인을 내 노트북에서 직접 완성해 돌립니다.
0강에서 완성된 파이프라인이 코멘트 한 줄을 PR 까지 가져가는 장면을 먼저 보여 드리고, 23강 캡스톤에서 여러분의 이슈로 직접 완성합니다.
이슈 코멘트 한 줄로 리뷰할 PR 이 도착하는 개발 파이프라인을 Claude Code 헤드리스 실행으로 직접 만듭니다. 팀 규칙은 CLAUDE.md·스킬·훅으로 코드화하고, 세 개의 사람 게이트와 리뷰 봇·오판 장부·비용 상한까지 붙입니다.
이슈에 \`/agent start\` 코멘트 (사람) — 감시자가 깨어나 작업 공간(브랜치 agent/LM-201·워크트리) 생성, 기존 테스트 17개 통과 확인
설계 메모 (에이전트) — 결론 '착수 가능', 먼저 쓸 테스트 목록 → 게이트 1 대기
게이트 1 계획 승인 (사람) — \`/agent approve-plan\`
테스트 먼저 (에이전트) — 테스트 17개 → 22개, 앱 코드는 그대로 → 게이트 2 대기
게이트 2 테스트 확인 (사람) — \`/agent tests-ok\`
구현 → 자체 점검 → PR (에이전트) — 확인된 테스트를 바꾸지 않고 22개 전부 통과, 앱 코드 2줄, PR-1 생성
게이트 3 머지 승인 (사람) — 승인 → 이슈 완료
기록 (파이프라인) — 네 단계 합계 0.302달러 · 에이전트 시간 80.4초(실행마다 다름)
코멘트 명령 → 작업 공간 → 설계 메모 → 테스트 먼저 → 구현 → 자체 점검 → PR 로 이어지는 파이프라인을 처음부터 만든다
최소 diff·TDD·회귀 방지 같은 팀 규칙을 CLAUDE.md·스킬·훅·권한 설정으로 코드화하고, 일부러 깨뜨려 효과를 확인한다
정책 값이 빈 이슈에서 에이전트가 추측하지 않고 요청자에게 묻게 만든다
에이전트가 먼저 쓴 실패 테스트를 사람이 확인하고, 구현 단계에서 그 테스트를 바꾸지 못하게 잠근다
차단·결정 요청·메모 등급을 붙이는 리뷰 봇과, 잘못 짚은 지적을 기록해 줄이는 오판 장부를 만든다
AI↔AI 무한 수정을 막는 수정 라운드 상한과 재시도·예산 상한을 건다
정책 문서와 문의 기록으로 판정 함수 초안 PR 을 만들되, 문서에 없는 것은 '모름'으로 남기게 한다
claude -p 헤드리스 실행을 로컬 러너와 GitHub Actions 에 붙이고, 단계별 비용을 기록한다
트래커 기록만으로 리드 타임·첫 리뷰까지 걸린 시간·재작업률·봇 오판률을 측정한다
화려한 데모가 아니라 '사고가 나지 않게 하는 장치'에 집중합니다. 모든 강의가 따라 하기 → 결과 확인 → 일부러 깨뜨려 보기 구조이고, 화면의 출력·비용·시간은 전부 실제 실행 기록입니다. 외부 패키지 없이 파이썬 표준 라이브러리와 git 만으로 돌아가며, 비용 0원으로 파이프라인을 시험하는 가짜 에이전트 모드를 함께 드립니다.
모든 강의는 따라 하기 → 결과 확인 → 일부러 깨뜨려 보기 순서입니다. 규칙을 빼거나 게이트를 우회하면 무엇이 깨지는지 직접 실행해 봅니다. 사람은 계획 승인·테스트 확인·머지 승인, 세 게이트에서만 판단합니다.
반복되는 이슈 처리·리뷰를 에이전트에게 맡기고 싶은 쇼핑몰·서비스 백엔드·프론트엔드 개발자
팀에 AI 코딩 도구를 들였지만 '규칙을 안 지킨다', '사고가 무섭다'는 고민이 있는 리드 개발자
Claude Code 를 대화형으로만 써 보고 헤드리스·CI 자동화로 넓히고 싶은 분
섹션 1. 최종 목표와 실습 환경 — 00강 최종 목표: 코멘트 한 줄이 PR이 되기까지 · 01강 실습 환경 준비
섹션 2. 팀 규칙을 코드로 — 02강 CLAUDE.md 로 팀 규칙 쓰기 · 03강 권한 설정과 비밀값 · 04강 훅으로 규칙 강제하기 · 05강 스킬로 설계 메모 절차 묶기
섹션 3. 이슈에서 PR까지 — 06강 이슈 트래커와 코멘트 명령 · 07강 이슈마다 작업 공간 · 08강 설계 메모와 '확인 필요' 규칙 · 09강 게이트 1: 계획 승인 · 10강 테스트 먼저와 게이트 2: 테스트 확인 · 11강 구현과 재시도 상한 · 12강 자체 점검과 PR
섹션 4. 리뷰 봇과 사람의 판단 — 13강 리뷰 봇과 세 등급 · 14강 오판 장부로 헛짚기 줄이기 · 15강 게이트 3과 수정 라운드 상한
섹션 5. 문서에서 일감으로 — 16강 정책 문서와 문의 기록으로 판정 함수 초안 · 17강 설치 문서 하나로 스스로 설치
섹션 6. 헤드리스·비용·CI — 18강 헤드리스 실행 claude -p · 19강 비용과 권한 관리 · 20강 CI 연동: 로컬 러너와 GitHub Actions · 21강 코멘트 명령을 잡는 감시자
섹션 7. 측정과 캡스톤 — 22강 효과 측정: 리드 타임·첫 리뷰·재작업률 · 23강 캡스톤: 내 이슈로 끝까지
가상의 스포츠·아웃도어 용품 종합몰 「루프마켓」 저장소(장바구니·쿠폰·주문 API와 테스트 17개, 반품 정책 문서·문의 기록), 파일로 동작하는 이슈 트래커, 파이프라인 코드, 팀 규칙 키트(CLAUDE.md·스킬·훅·권한), CI 워크플로, 강별 시나리오와 강의 화면 출력 원문을 ZIP 으로 드립니다. 외부 패키지 없이 파이썬 표준 라이브러리와 git, Claude Code 로 돌아갑니다. 비용 0원으로 파이프라인을 시험하는 가짜 에이전트 모드가 들어 있습니다. GitHub Issues 를 쓰고 싶은 분을 위한 명령 대응표도 있습니다.
Git 기본(브랜치·커밋·diff)
간단한 웹 API 개발 경험(언어 무관 — 실습 코드는 짧은 파이썬)
Claude Code 를 실행할 수 있는 계정(실습 비용은 강의 화면 기준 이슈 하나당 약 0.2~0.3달러, 가짜 에이전트 실습은 0원)
Claude Code 설치·기본 사용법(대화형 사용 입문)
특정 회사의 이슈 트래커 연동 SDK 사용법(파일 트래커와 GitHub Issues 대응표로 대신합니다)
LLM 모델 학습·파인튜닝
판매가 99,000원(부가세 포함) → 출시 할인 20% 적용 79,200원
강의 음성은 합성 음성(TTS)이며, 화면의 AI 응답은 실제 실행 결과를 편집 없이 보여 준 것입니다. AI 응답 문장·시간·비용은 실행할 때마다 달라질 수 있습니다. 실습 데이터와 회사·인물은 모두 교육용 가상 설정입니다.
학습 대상은
누구일까요?
반복되는 이슈 처리·리뷰를 에이전트에게 맡기고 싶은 쇼핑몰·서비스 백엔드·프론트엔드 개발자
팀에 AI 코딩 도구를 들였지만 '규칙을 안 지킨다', '사고가 무섭다'는 고민이 있는 리드 개발자
Claude Code 를 대화형으로만 써 보고 헤드리스·CI 자동화로 넓히고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
Git 기본(브랜치·커밋·diff)
간단한 웹 API 개발 경험(언어 무관 — 실습 코드는 짧은 파이썬)
Claude Code 를 실행할 수 있는 계정(비용 0원 가짜 에이전트 실습 포함)
커리어인증
20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.
전체
24개 ∙ (2시간 32분)
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