비개발자를 위한 클로드 코드 AI 직원 만들기: 코딩 없이 말로 만드는 업무 자동화 직원 6명

이 과정은 다양한 프롬프트를 많이 모아두는 과정이 아니라, 어떤 직군·어떤 업무에도 바로 적용할 수 있는 AI 디렉팅 프레임을 익히는 과정입니다. 업무별 프롬프트를 다운받아도 막상 실무에서는 필요한 프롬프트를 찾고, 내 상황에 맞게 고치고, 결과물을 다시 수정하는 시간이 필요합니다. 이 과정은 M·A·G·I·C 프롬프트 프레임을 통해 목적, 맥락, 예시, 완료 기준, 검수 기준을 한 번에 설계하는 방법을 배웁니다. 보고서, 기획안, 마케팅 실행안, 회의 요약, 업무 메일, 반복 업무 자동화까지 하나의 프레임으로 연결해 AI와의 불필요한 수정 대화를 줄이고, 내일 바로 업무 속도를 바꾸는 실무형 AI 활용력을 기를 수 있습니다.

코딩을 한 줄도 모르던 영어 강사가 Claude Code로 앱 4개를 만들고 매일 하던 일을 자동화한 방법을 그대로 보여 드립니다. 시작 세팅부터 문서·홈페이지 만들기, 영상 편집, 예약 자동화까지 한국어 문장만으로 따라 하는 실전 강의입니다.

AI를 쓰고는 있는데, 아직도 일을 대신 시키지는 못하고 있지 않나요? 이 강의는 단순한 사용법이 아니라 ‘일 잘하는 AI 비서’를 직접 만드는 과정입니다. 프롬프트 원리부터 개인화 설정, 업무 자동화까지 한 번에 익혀서, 반복 업무는 AI에게 맡기고 핵심 업무에 집중하는 새로운 일하는 방식을 만들어 줍니다.

아이디어는 있지만 개발이나 디자인을 몰라 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분들을 위한 강의입니다. 저 역시 처음부터 개발을 잘했던 것은 아닙니다. AI를 실제 업무와 개인 프로젝트에 반복해서 사용하면서, 생활 속 문제를 해결하는 ‘해둘게’, 영어 학습 앱 ‘ENGIN’, AI 미니게임, 영상 제작 자동화 시스템까지 하나씩 직접 만들어왔습니다. 이 강의에서는 완성된 결과만 보여드리지 않습니다. 아이디어를 AI가 이해할 수 있는 크기로 줄이는 방법, 첫 기능을 정하는 기준, AI에게 작업을 요청하는 방법, 만들어진 결과를 직접 확인하고 수정하는 과정을 실제 화면과 제작 기록을 통해 보여드립니다. 코드를 모두 이해한 뒤 시작할 필요는 없습니다. 해결하고 싶은 문제를 한 문장으로 정리하고, AI에게 작은 결과물 하나를 맡기는 것부터 시작할 수 있습니다. 여러분도 머릿속에만 있던 아이디어를 직접 확인할 수 있는 화면과 작동하는 첫 버전으로 바꿔보세요.

본 과정은 ChatGPT를 활용해 실무에서 필요한 질문을 직접 설계하고, 이를 기반으로 아이디어 생성, 보고서 작성, 문제 해결까지 확장하는 질문력 중심의 교육이다. 좋은 질문을 만드는 법부터 팀 단위 워크숍, Why 기반 사고, 질문 템플릿 자동화까지 실습 중심으로 구성되어 있어, 직장인이 현장에서 바로 활용할 수 있는 질문 설계 및 사고력 향상 교육을 제공한다.

AI와 임베딩을 사용하면서도 그 안에서 어떤 일이 일어나는지 설명하기 어려웠다면, 이 강의가 답이 될 수 있습니다. 실리콘밸리 현직 AI 개발자의 경험을 바탕으로 임베딩부터 Word2Vec, 자동 미분, 트랜스포머까지 직접 구현하며 AI의 원리를 코드로 이해하도록 돕습니다.

AI 툴 뭐부터 배우지? 고민은 이제 그만! - 80명 수강생 평점 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - 챗지피티, 클로드, 제미나이, 젠스파크, 노트북LM, 감마, 스카이워크, 마누스, 안티그래비티, 클로드코드, 미리캔버스, 오팔, 캡컷 등 - 15개 이상 툴의 핵심 기능을 20일에 걸쳐 정말 쉽게 알려드립니다. - 매주 과제를 수행하는 방식으로 '흘려듣는 강의'가 아닌 '체화할 수 있는 강의'를 제공합니다. - 프롬프트 작성 > 이미지 생성 > PPT와 영상 생성 > 바이브코딩까지 올인원 커버 - 4시간 분량 강의 영상 + 주차별 학습 자료 + 과제 인증 시스템

AI에게 요청 한 번이면, 회사 업무 하나를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있습니다. 형식이 제각각인 여러 파일 취합부터 데이터 정리, 문서·견적서 자동 생성, PDF 변환,

같은 요청에도 Claude Code 결과가 매번 달라지고, 지침에 적어 둔 규칙을 어기고, 자기 결과를 후하게 통과시키는 문제를 겪어 보셨을 겁니다. 판교에서 플랫폼 서버를 개발하며 매달 1,000달러 넘게 Claude Code를 쓰면서, 프롬프트로 부탁하는 대신 지침·Hook·권한·Sandbox로 된 하네스를 만들어 이 문제를 막아 왔습니다. 이 강의에서는 그 하네스를 처음부터 직접 만들고, Subagent·Agent Teams·Headless 실행까지 붙여 다른 프로젝트에 복사해 그대로 쓰는 설정 한 세트를 남깁니다

저렴한 비용으로 구축하는 나만의 AI 본부! Gemini 2.5 Flash와 Docker를 결합해 보안은 챙기고 비용은 줄인 실전 자율형 AI 에이전트 구축 가이드입니다.

VBA 문법 대신, AI에게 말로 지시해서 '나만의 엑셀 추가 기능'을 완성합니다 - 코딩 지식 없이 시작 · 코드는 AI가 작성 - 엑셀 리본에 내 탭과 버튼을 만들고 XLAM으로 배포 - 결제 전 1강 무료 확인 · 평생 수강

반복 업무에 지치셨나요? 이 강의 하나면 충분합니다. Make와 Apps Script, AI를 조합해 업무 자동화 시스템을 직접 구축해보세요. 기념품 추천부터 영수증 OCR 처리까지, 코딩 몰라도 따라만 하면 되는 실전 중심 강의입니다.

Codex를 활용해 비즈니스 기획, 홈페이지 제작, 마케팅 자료, 업무 정리, 이메일 자동화까지 연결해보는 실무형 강의입니다. 개발자가 아니어도 AI에게 일을 맡기고 결과물을 다듬는 방식을 익힐 수 있도록, 노션·리니어·피그마·구글 워크스페이스를 실제 업무 순서대로 다룹니다.

따분한 이론은 저리 가라! 강의 시작부터 바로 실전 돌입입니다. 한번 시작하면 멈출 수 없는 엑셀 매크로 VBA의 매력에 빠져보세요~!

더이상 생기부 설계 받지 마세요. 30년 차 입시 컨설턴트가 직접 사용하는 컨설팅 족보를 모두 알려드립니다.

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

에이전트의 도구 호출과 RAG의 검색·문서 접근에서 권한 경계를 시험합니다. 실제 모델과 교육용 모의 도구·문서를 사용해 승인 게이트와 검색 권한 필터를 관찰하고 미션 5·6 진단 기록지를 작성합니다.

코딩을 배우지 않아도 엑셀 자동화는 시작할 수 있습니다. AI에게 원하는 업무를 설명하고, 만들어진 매크로를 실행하고, 오류를 수정하고, 기능까지 추가하는 과정을 실무 예제로 익힙니다. 강의가 끝난 뒤에는 새로운 반복 업무도 혼자 AI와 함께 매크로로 만들어보는 것이 목표입니다.

Spring Boot 환경에서 OpenAI API와 Spring AI를 활용해 RAG 기반 문서 검색 시스템을 구축하는 실전 강의입니다. Prompt Engineering, Vector Store, Embedding 개념부터 Dify를 활용한 빠른 프로토타이핑, MCP 도구 연동, 멀티모달, 가드레일까지, AI Assistant 개발의 전체 과정을 단계별로 학습합니다. 직접 구현 방식과 노코드 도구 활용 방식을 비교하며 실무 적용 전략을 익힐 수 있습니다. 🆕 [업데이트] 섹션 4에는 TypeSafe의 Jev 의사결정 모델을 다루는 보충강의(1시간)가 추가되어, 에이전트의 판단 로직을 더 깊이 있게 설계하는 방법까지 다룹니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.