프로젝트로 배우는 OpenAI Codex - AI를 이용한 바이브코딩 기초부터 심화까지
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입문 / 업무 생산성, openai, codex, 인공지능(AI), 바이브코딩
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비전공자도 OK: AI와 대화하며 만드는 바이브 코딩 실전 프로젝트
입문
업무 생산성, openai, codex

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.
5명 이 수강하고 있어요.
난이도 초급
수강기한 무제한
Codex를 활용해 사람이 직접 지시하지 않아도 정해진 작업을 반복 수행하고, 결과를 스스로 검증·개선하는 24시간 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.
Automation, Sub Agent, Memory, Verification을 조합해 복잡한 작업을 여러 에이전트가 나누어 처리하는 루프 엔지니어링(Loop Engineering) 구조를 직접 설계할 수 있습니다.
공시 캘린더, 웹서비스 매출 대시보드, 특징주 분석기, 최저가 검색기 등 실제로 배포 가능한 자동화 웹서비스를 완성합니다.
하지만 서비스를 만든 다음부터는 어떨까요?
매일 데이터를 확인하고,
새로운 정보를 조사하고,
문제가 없는지 검수하고,
데이터를 업데이트하고,
오류가 발생하면 다시 수정해야 합니다.
결국 서비스를 운영하기 위해서는
사람이 계속해서 AI에게 일을 시켜야 합니다.
그렇다면 AI가 한 번의 요청으로 끝나는 것이 아니라,
스스로 반복해서 일하도록 만들 수는 없을까요?
이 강의에서는 Codex를 활용해
24시간 반복적으로 동작하는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 배웁니다.
자동화 시스템은 한 번에 완벽하게 만들어지지 않습니다.
실제로 실행해보면
데이터 수집이 실패하기도 하고,
Agent가 예상과 다르게 판단하기도 하고,
권한 문제로 명령이 실행되지 않기도 하고,
처음 만든 정책을 수정해야 하는 상황도 발생합니다.
이 강의에서는 이런 문제를 숨기지 않습니다.
Loop를 실행하고
→ 실제 결과를 확인하고
→ 문제가 발생하면 수정하고
→ 다시 Loop를 개선하는 과정
까지 함께 살펴봅니다.
Loop Engineering에서 중요한 것은
완벽한 첫 번째 프롬프트를 만드는 것이 아니라
반복하면서 점점 더 안정적인 시스템으로 개선하는 것이기 때문입니다.
Codex Scheduled 기능을 이용한 루프 엔지니어링을 활용해 기업 공시 일정을 자동으로 수집하고 캘린더에 추가하는 시스템을 구축합니다. GitHub으로 변경사항을 기록하고 GitHub Pages로 웹서비스를 자동 배포하는 과정을 학습합니다.
다수의 서브 에이전트를 활용하여 유망한 웹서비스 조사부터 매출 데이터 수집, 검증까지 자동화된 형태로 웹서비스 매출 대시보드를 만듭니다. 루프를 통해 매일 데이터를 갱신하고, Cloudflare Pages로 웹서비스를 무료로 배포하는 과정을 학습합니다.
매일 크게 상승한 특징주 종목을 선정하고 관련 뉴스를 분석한뒤 당일 주요 테마를 정리한 리포트를 자동으로 생성하는 특징주 분석기를 만듭니다. 루프를 통해 매일 데이터를 갱신하고 루프 수정을 통해 루프를 원하는 방향으로 다듬어나가는 과정을 학습합니다.
여러 판매처의 상품 가격 데이터를 주기적으로 갱신하고 비교하여 최저가를 알려주는 검색기를 만듭니다. 각 판매처별 데이터 수집 서브 에이전트와 데이터 수집 루프를 설계하여 최저가 가격 비교 서비스를 구현합니다.
작업 → 검증 → 기록 → 반복의 Loop를 설계해, Codex를 지속적으로 일하는 자동화 에이전트로 확장해보세요.
Point 1. 24시간 자가 개선 루프 구축
자는 동안에도 스스로 개선되는 서비스를 만들고 싶으신가요? Codex를 활용한 루프 엔지니어링으로, 사람의 개입 없이 24시간 돌아가는 자동화 시스템 구축 방법을 배웁니다. 단순 반복 작업을 넘어, AI가 스스로 작업하고 결과를 검증하며 개선하는 시스템을 직접 설계할 수 있습니다.
Point 2. 멀티 AI 에이전트 협업 설계
복잡한 작업을 여러 AI 에이전트가 나누어 처리하는 루프 엔지니어링 구조를 설계합니다. 여러 AI 에이전트가 역할을 분담하여 조사, 개발, 검수하는 멀티 에이전트 시스템을 실제 프로젝트로 구현하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
Point 3. 실전 프로젝트 4가지 완성
공시 캘린더, 웹서비스 매출 대시보드, 특징주 분석기, 최저가 검색기 등 실제 배포 가능한 자동화 웹서비스를 완성합니다. 각 프로젝트는 GitHub, Python, NodeJS, Cloudflare 등 실무에서 사용되는 기술 스택을 활용하며, 단계별 구현과 자동화 루프 설정 및 프로젝트 배포까지 직접 실습합니다.
Point 4. Codex 사용 능력 레벨업
같은 Codex라도 어떻게 사용하느냐에 따라 생산성이 달라집니다. Codex를 단순한 코딩 보조 도구가 아닌, 스스로 작업하고 결과를 검증하는 24시간 자동화 에이전트로 활용하는 방법을 익혀 생산성을 극대화하세요.
✔️ 반복 업무 자동화를 꿈꾸는 직장인
데이터 수집, 검수 등 매일 반복되는 업무에 지치신 분
Codex를 활용해 24시간 스스로 작동하는 AI 에이전트를 만들고 싶으신 분
업무 생산성을 극대화할 수 있는 자동화 시스템 구축 방법을 배우고 싶으신 분
✔️ AI 에이전트 개발 역량을 키우고 싶은 개발자
단순 코딩 도구를 넘어, 스스로 작업하고 개선하는 AI 에이전트 개발을 경험하고 싶으신 분
여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템 설계 및 구현 능력을 키우고 싶으신 분
Loop Engineering 구조를 직접 설계하고 실제 서비스에 적용해보고 싶으신 분
✔️ 나만의 자동화된 웹서비스를 만들고 싶은 분
공시 캘린더, 매출 대시보드, 특징주 분석기, 최저가 검색기 등 실제 배포 가능한 자동화 웹서비스를 직접 만들어보고 싶으신 분
GitHub를 이용한 효율적인 프로젝트 관리 경험을 쌓고 싶으신 분
기획부터 구현, 배포까지 전체 자동화 시스템 개발 과정을 경험하고 싶으신 분
Q1. 코딩을 전혀 몰라도 따라갈 수 있나요?
네, 가능합니다.
이 강의에서는 코드를 직접 작성하기보다 한국어 자연어 프롬프트를 통해 Codex와 대화하며 프로젝트를 만드는 바이브코딩 방식으로 진행합니다.
프로젝트를 진행하다 오류가 발생하거나 수정이 필요한 경우에도 코드를 직접 수정하는 대신, Codex에게 문제를 분석시키고 해결하는 방법을 함께 설명합니다.
따라서 프로그래밍 문법이나 코드를 직접 작성하는 능력이 없어도 강의를 따라오실 수 있습니다.
Q2. 사전 준비나 필수 지식이 있나요?
이 강의는 루프 엔지니어링(Loop Engineering) 테크닉을 활용해 Codex가 24시간 자동으로 작업하는 바이브코딩 시스템을 구축하는 방법을 다루고 있습니다.
따라서 Codex의 기본적인 사용법과 바이브코딩 방식에 익숙하다면 더욱 수월하게 학습하실 수 있습니다.
Codex를 처음 사용하시거나 바이브코딩이 아직 익숙하지 않으시다면, 선수 강의인
[프로젝트로 배우는 OpenAI Codex - AI를 이용한 바이브코딩 기초부터 심화까지]
를 먼저 수강하시면 좋습니다.
학습 대상은
누구일까요?
매번 반복되는 데이터 수집·조사·검수 작업 업무를 자동화하고 싶은 분
Codex를 단순한 코딩 도구가 아니라, 스스로 작업하고 결과를 검증하는 24시간 자동화 에이전트로 활용하고 싶은 분
여러 AI 에이전트가 역할을 나누어 조사·개발·검수하는 멀티 에이전트 시스템을 실제 프로젝트로 구현해보고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
최신 AI 기술을 습득하고자 하는 의지
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