나만의 Claude Code 하네스 (SPEC·TDD·CI로 짓는 AI 개발 워크플로우)

자바스크립트 개발자를 위한 비동기 프로그래밍 개념과 데이터통신 최적화 기법을 다룹니다.

대화 루프, 도구 호출, 권한, 프롬프트 조립 — 클로드 코드의 핵심 원리를 3D 인터랙티브 교재로 눈으로 확인하며 배웁니다. 교재로 이해한 구조를 그대로 코드로 옮겨, 나만의 '미니 클로드 코드(하네스)'를 직접 완성합니다.

AX 이야기, 요즘 너무 많죠. 셀피쉬클럽에서도 "우리 일하는 방식, 어디까지 '에이전틱'해질 수 있을까?"라는 질문이 시작됐어요. 그래서 2개월 동안 냅-다 부딪쳐봤습니다. 로드맵은 어떻게 그렸고, 비개발자 크루가 Claude로 뭘 만들었고, 매번 처음부터 새로 만들던 상세페이지를 어떻게 시스템으로 바꿨는지. 잘 정리된 결론 말고, 우당탕탕 부딪친 그대로 공유합니다.

단순 튜토리얼만으론 실무 적용이 어렵죠. 제 현업 노하우를 담아 복잡한 상태 관리와 멀티 에이전트 설계법을 확실히 전수해 드립니다.

5계층 하네스 아키텍처와 4가지 워크플로우 레이어를 통해 AI 에이전트를 결정론적으로 통제하고,확장 가능한 프로젝트 구조를 실무에 즉시 적용합니다. (Claude code 기준이지만 다른 AI 툴에도 동일한 원리가 적용됩니다.)

OpenClaw 1·2부까지 따라오면, 결국 하나의 에이전트에게 뭐든 다 시키게 됩니다. 그러다 보면 프롬프트가 꼬이고, 메모리가 섞이고, 폴더가 엉키면서 “이제 뭘 어떻게 정리해야 할지” 막막해지는 순간이 찾아옵니다. 이 강의는 그 지점에서 한 단계 더 올라가도록 돕는 “멀티 에이전트 입문 편(2.5부)”입니다. 하나의 봇만 유지한 채, planner / editor 두 에이전트로 역할을 분리하고, 각 에이전트에 서로 다른 워크스페이스와 텔레그램 포럼 토픽을 연결해 “어느 방에서 말하느냐에 따라 다른 에이전트가 응답하는 구조”를 직접 만들어 봅니다. 실습을 따라오면, 내 환경 안에 - `content_planner`와 `content_editor` 두 에이전트가 정의된 설정 파일, - 기획과 초안이 분리된 콘텐츠 폴더 구조, - 포럼 토픽별로 다른 에이전트가 붙어 있는 텔레그램 그룹방, - 그리고 두 에이전트가 협업해서 만든 인프런 강의 소개 글 초안 1개가 실제로 남습니다. 즉, 이 강의는 “AI 비서 1명”으로 시작한 텔레그램 봇을, “역할이 나뉜 작은 AI 팀”으로 업그레이드하는 첫 단계를 함께 설계해 주는 실전 수업입니다.

이 강의는 AI 시대에 개발 생산성을 극대화하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심 강의입니다. 단순히 AI를 사용하는 방법을 넘어서, 실제 개발 환경에서 Claude Code를 어떻게 활용해야 하는지, 그리고 어떻게 하면 “제대로 된 결과”를 만들 수 있는지에 집중합니다. 많은 개발자들이 AI를 사용하면서도 ❌ 결과가 일관되지 않거나 ❌ 코드 품질이 떨어지거나 ❌ 프로젝트가 점점 복잡해지는 문제를 겪고 있습니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ✔ 스펙 기반 워크플로우 ✔ 구조화된 명령어 시스템 ✔ 서브에이전트 및 자동화 전략 을 통해 AI를 도구가 아닌 ‘개발 파트너’로 활용하는 방법을 알려드립니다. 또한 Firebase, Figma, GitHub, Vercel과 같은 실제 서비스와 연동하여 처음부터 끝까지 하나의 애플리케이션을 완성하고 배포하는 경험을 제공합니다.

10년차 뉴욕/LA 스타트업 테크리드 출신이 1만 명 넘는 수강생을 가르치며 다듬은 순서 그대로, 바이브코딩을 처음부터 체계적으로 알려드립니다. 제가 직접 운영하는 서비스 '카공맵'을 밑바닥부터 함께 만들며, 리서치부터 개발, 배포, 운영, 에이전트에게 개발을 맡기는 자동화까지 실제 흐름 그대로 배웁니다. 그리고 두 가지를 약속드립니다. 서비스가 어떻게 굴러가는지 큰 그림을 잡아 AI의 결과를 내가 판단하게 되는 것, 일의 순서와 기준을 환경에 남겨 AI가 매번 같은 결과를 내게 만드는 것. 내가 판단하고 AI가 말을 잘 들으면, 아이디어는 진짜 서비스가 됩니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

만들면서 배우는 파이썬 웹개발 A to Z! 웹 기초부터 블로그 개발, 배포까지 한 번에 배워요.

본 과정은 Spring AI·Spring Boot를 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA(로컬) 를 전략적으로 조합해 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템(Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) 을 설계·구현하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Agentic Workflow Pattern(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) 과 Multi-Agent 구조를 적용하고, Tool·ToolRegistry로 RAG·외부 API/DB 등 실행 레이어를 분리하며, DAG 엔진·YAML 선언적 워크플로·로딩 직후 검증(Validated DSL) 으로 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현하는 흐름을 다룹니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하며, Thymeleaf(SSR) 실습에 React·REST로 프론트/백을 나누고 MCP로 툴·에이전트 런타임을 표준 프로토콜로 연동하는 확장을 더해 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 갖추도록 합니다. 최종 목표는 단일 API 연동·프롬프트 수준에 머무는 단순한 AI 이용자가 아니라, Multi-LLM·에이전트·워크플로·선언·검증을 하나의 실행 아키텍처로 설명·절충할 수 있는, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다.

초보자, 개발 입문자들도 충분히 따라할 수 있는 튜토리얼식 클로드 코드 개발 강의입니다. 기획자, 디자이너, 비 개발자를 대상으로 오프라인에서 강의한 경험을 토대로 책에 다루지 않는 초급 예제부터 중급 개발 예제까지 한 흐름으로 배울 수 있습니다. 클로드 코드를 활용해 Hello World부터 럭키드로우, 클로드 디자인 + 엑셀 데이터 연동을 통한 디바이스별 최적화 카페 메뉴 관리 웹 페이지, DB와 클라우드 서비스에 올릴 수 있는 SaaS 웹 애플리케이션까지 단계별로 개발하는 과정을 경험합니다. 이론/실습/프로젝트의 단계별로 튜토리얼이 제공되며, 6단계 레벨별 실습을 통해 AI 협업 개발 방법론을 익히고, 클라우드 배포와 운영까지 전체 개발 사이클을 경험합니다.

제가 이 강의를 만든 이유는 하나입니다. “나 같은 비전공자가 자신의 아이디어를 실현할 수 있도록 돕고 싶다”는 마음 때문입니다.

AI는 딱 당신만큼만 훌륭합니다. AI 활용법 → 기초 핵심 지식 → 프로젝트 개발 3단계로 완성하는 완벽한 바이브 코딩. 바이브 코딩을 제대로 배워보고 싶은 분들을 위해, 어떤 AI를 사용하더라도 변하지 않는 핵심 개념들을 한 입 크기로 잘라 전달해 드립니다.

Vite, React, Vue, 그리고 Next.js를 사용하여 멋진 포트폴리오 사이트를 만드는 방법을 소개합니다. 여러 가지 프레임워크를 활용해 실무 수준의 프론트엔드 개발 능력을 향상시키고자 하는 개발자들에게 적합합니다.

쏟아지는 기술 트렌드, 무엇이 진짜 중요한지 헷갈리시나요? 가트너, 마이크로소프트 등 글로벌 리포트를 분석하여 2026년을 관통할 10가지 핵심 기술(다중 에이전트, 피지컬 AI, AI 보안 등)을 알기 쉽게 정리해 드립니다.

현직 스타트업 CTO가 실제 서비스와 여러 외주를 통해서 얻은 바이브코딩 지식 전수해드립니다.

강의를 통해 React 프레임워크와 YouTube API를 이용하여 자신만의 리액트 유튜브 영상 사이트를 만들어봅니다. React의 기본 개념을 이해하고, 컴포넌트를 구조화하고 상태를 관리하는 방법을 학습하게 될 것입니다. 또한 YouTube Data API를 활용하여 외부 데이터를 가져오는 방법을 익히고, API 응답을 처리하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 방법을 이해하게 됩니다. 이로써 자신만의 유튜브 사이트를 만들고, 활용하는 것을 목표로 합니다.

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

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

코딩을 몰라도 내 아이디어로 서비스를 만들 수 있을까요? AI와 함께라면 가능합니다! 이 강의에서는 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 등 현업에서 사용하는 바이브 코딩 도구를 활용해 아이디어를 실제 웹 서비스로 만드는 전 과정을 경험합니다. 단순히 도구 사용법만 배우는 것이 아니라 직접 서비스를 기획하고, 배포하고, 결제까지 연결하는 AI 시대의 새로운 서비스 개발 방법을 익히게 됩니다. Point 1. 5가지 핵심 바이브 코딩 도구 완전 정복 - 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 핵심 기능과 활용법 실습 - AI와 협업하는 바이브 코딩 개발 방식 이해 Point 2. 코딩 없이 실제 서비스 만들어보기 - 책 추천 서비스를 직접 기획하고 웹 서비스로 구현하는 과정 실습 - 아이디어 → 개발 → 배포까지 서비스 제작 전체 흐름 이해 Point 3. 서비스 출시와 운영까지 연결되는 실전 스킬 - 도메인 구매, 서버 세팅, 배포 과정 이해 - 결제 모듈 연동과 SEO 설정 등 서비스 운영 핵심 기술 학습