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AI 생성 코드를 검증하고 배포까지 완주하는 실전 리뷰 워크플로우

AI 코드의 재작업과 불안이 반복됩니다. 실무에서 검증·배포한 기준으로 완주 가능한 리뷰법을 안내합니다.

(5.0) 수강평 2개

수강생 81명

난이도 입문

수강기한 무제한

코드리뷰
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AI 코딩
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잡코리아
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임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!

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임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • AI가 생성한 코드·테스트·설명의 주장과 실제 검증된 근거를 구분한다

  • 요구사항과 성공 기준에 따라 AI 결과의 채택·수정·보류·거절을 판단한다

  • 코드 리뷰, 테스트, 보안·성능·운영 점검을 AI 협업 워크플로우에 적용한다

  • 위험도에 맞춰 추가 검증 범위와 배포 전 확인 항목을 설계한다

  • 실전 프로젝트에서 AI 생성 기능을 검토하고 수정부터 배포까지 완주한다

AI로 빨리 만들었는데,
왜 일은 끝나지 않을까요?

AI가 만든 코드를 그대로 믿지 않는 개발자의 검토 기준

무료 · 7개 수업 · 총 28분 48초 · 자막 포함


코드는 금방 나왔습니다. 설명도 그럴듯하고, 테스트도 통과했습니다.
그런데 프로젝트에 적용하려니 다시 확인하고 고칠 일이 남습니다.

어떤 결과를 믿고, 무엇을 직접 확인해야 할까요?
이 강의는 AI와 함께 개발할 때 필요한 목표, 근거, 남은 위험, 다음 행동을 짧은 사례로 살펴보는 개발자 입문 과정입니다.


결과를 받은 다음,
이 세 가지를 물어보세요.

01. 무엇을 하려는가?

작업의 목표와 제약, 결과를 받아들일 기준을 먼저 정합니다. AI가 무엇을 만들었는지에 앞서, 우리가 해결하려던 문제를 확인합니다.

02. 어디까지 확인했는가?

AI의 설명과 실제 관찰한 결과를 구분합니다. 테스트가 통과했다면 어떤 조건을 확인했는지, 아직 확인하지 않은 것은 무엇인지 살펴봅니다.

03. 이제 무엇을 할 것인가?

결과를 채택할지, 수정할지, 보류하거나 거절할지 판단하는 이유를 알아봅니다. 확인한 근거와 남은 위험을 다음 행동으로 연결합니다.


이런 고민이 있다면 함께 보세요.

  • 구현은 빨라졌는데 검토와 재작업이 늘어난 개발자
    생성한 결과의 양과 실제 프로젝트 진척을 구분하고 싶은 분

  • AI의 답변을 어디까지 믿어야 할지 막막한 개발자
    그럴듯한 주장과 직접 확인한 근거를 나누고 싶은 분

  • AI에게 맡길 일과 직접 판단할 일을 정하고 싶은 개발자
    결과를 채택하거나 수정하는 이유를 코드 리뷰에서 설명하고 싶은 분


일곱 개의 질문으로 따라가는 커리큘럼

  1. AI는 개발자의 일을 어떻게 바꿨나
    생성 속도와 프로젝트 생산성은 어떻게 다를까요?

  2. 더 많은 결과물이 만드는 새로운 문제
    결과가 많아져도 검증과 통합이 필요한 이유는 무엇일까요?

  3. AI의 전달자가 되지 않는 법
    결과를 전달할 때 어떤 목적과 근거, 위험을 설명해야 할까요?

  4. 개발자가 직접 결정해야 하는 것
    AI에게 맡기기 전에 정할 목표·제약·채택 기준·책임은 무엇일까요?

  5. 근거를 가지고 판단하는 방법
    주장·관찰·근거·예측·미확인을 어떻게 구분할까요?

  6. 무엇을 AI에게 맡기고 무엇을 사람이 볼 것인가
    위임할 일과 먼저 검토할 일을 어떤 기준으로 정할까요?

  7. 좋은 답변을 좋은 결정으로 바꾸는 법
    채택·수정·보류·거절의 이유를 어떻게 설명할까요?


짧게 보고, 자신의 업무를 떠올려 보세요.

각 수업은 공감할 상황 → 사례와 판단 기준 설명 → 해결 방향 정리로 이어집니다. 특정 AI 제품에 한정되지 않는 검토 기준을 다루므로, 자신이 사용하는 도구와 업무를 떠올리며 수강할 수 있습니다.

수강 전에 알아두세요.

  • 난이도: AI 활용 개발자를 위한 입문 과정입니다. AI에게 개발 작업을 요청한 경험과 요구사항·테스트·코드 리뷰의 기본 의미를 알고 있으면 좋습니다.

  • 수강 구성: 자막이 포함된 영상 7개, 총 28분 48초입니다.

  • 진행 방식: 영상 시청 중심이며 필수 과제나 제출은 없습니다. 별도 보충자료는 제공하지 않습니다.

  • 다루는 범위: AI 결과를 검토하고 다음 행동을 정하는 기준을 설명합니다. 특정 도구 설치나 프롬프트 문법, 앱 제작 실습을 다루는 과정은 아닙니다.


다음 AI 답변을 받았을 때,
판단의 출발점을 잡을 수 있도록.

무엇을 하려는지, 어디까지 확인했는지, 이제 무엇을 할지.
일곱 개의 짧은 수업에서 함께 살펴보겠습니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 코딩 도구로 구현은 빨라졌지만 검토와 재작업으로 일정이 지연되는 개발자

  • AI가 만든 코드와 테스트 결과를 어디까지 믿어야 할지 판단하기 어려운 개발자

  • 간단한 AI 코드 활용을 넘어 체계적인 검토·테스트·배포 워크플로우를 익히려는 초중급 개발자

  • 팀의 코드 리뷰 기준과 AI 활용 가이드를 마련하려는 테크 리드 및 개발 팀

선수 지식,
필요할까요?

  • AI 코딩 도구에 작업을 요청해 본 경험과 요구사항·테스트·코드 리뷰의 기본 의미를 알고 있으면 좋습니다.

안녕하세요
한코프입니다.

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4.8

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강의

안녕하세요.

한코프(한땀한땀 코드를 설계하는 프로그래머)입니다.

다양한 백엔드 개발 경험을 바탕으로, 코드를 이해하고 안전하게 개선하는 방법을 나눕니다.

기존 코드를 고칠 때도, AI가 만든 코드를 사용할 때도 “왜 이렇게 작성했는지”, “무엇을 확인해야 하는지”를 설명할 수 있는 개발을 지향합니다.

강의에서는 문제가 있는 코드부터 개선한 코드까지, 변경 이유와 확인 과정을 예제로 차근차근 공유하고자합니다. 배운 내용을 자신의 코드에 적용할 수 있도록, 어떤 상황에서 사용하는지도 함께 설명합니다.

 주로 다루는 이야기

  • Java 코드의 구조와 객체 설계,

    테스트를 통한 변경 결과 확인

  • 다양한 개발 이야기

  • AI에게 코드 잘 만든도록 체찍질 하기, AI가 만든 코드를 검토하는 기준 잡기 등등

개발 경험

  • 전) 우아한형제들 — 백엔드 개발자

  • 전) 잡코리아 — 플랫폼 아키텍처

  • 전) 11번가·위메프 — 백엔드 개발자

앞으로 유튜브에서도 다양한 활동을 진행하려고 합니다.

강의에 앞서 설명 방식이 궁금하다면 유튜브에서 먼저 만나보세요.(유튜브 한코프 바로가기)

이전에는 ‘겸손하게 익은 벼’라는 이름으로 활동했습니다.

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    lthcity

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      911950

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