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Prompt Patterns for Developers (Vibe Coding)

Now is the era of development using AI. To create better, more accurate code and documents by better utilizing AI, methods are needed, so we propose suitable ones.

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  • arigaram
프롬프트엔지니어링
인공지능
AI
prompt engineering

What you will learn!

  • How to write prompts for development

  • Refactoring, TDD, BDD, Gherkin, Cucumber, etc., development and documentation-related core concepts

알림

  • 2025년 8월 22일

    • 심화 과정을 이루는 섹션들의 상세 수업 목차를 비공개 상태로 변경했습니다. 향후 완성하는 대로 각 섹션별로 공개할 예정입니다.

📌 강의 소개

이 강의에서는 GPT, Copilot, ChatGPT, Claude, Cursor 등의 다양한 AI 코딩 도구를 최대한 활용하는 데 필요한 프롬프트엔지니어링 기법을 도입해 프롬프트를 어떻게 하면 더 잘 작성할 수 있을지를 탐구합니다.

  • 프롬프트를 잘 쓰는 개발자가 더 빠르고 유능하다.

  • 이제 개발자는 단순히 코드를 짜는 사람이 아닙니다.

  • AI와 협업하는 개발 환경에서는 '무엇을, 어떻게 요청하느냐'가 핵심 역량이 되었습니다.


  • 프롬프트 패턴들을 유형별로 정리하고 실전 예제와 함께 제공합니다.

  • 프롬프트로 인해 생성되는 코드를 확인할 수 있습니다.

지금 투자하는 시간, 10년 후 경쟁력

기초부터 심화, 협업과 윤리까지—AI 기반 개발자의 장기 성장을 한 번에 준비하세요.

🎯 퇴출되는 개발자가 될 것인가, 아니면 승진하는 개발자가 될 것인가

인공지능 때문에 신입 개발자를 뽑지 않고 기존 개발자도 퇴출하고 있다는 소식이 심심치 않게 뉴스를 통해 전해지고 있습니다. 지금은 전통적인 프로그래머에서 프롬프트 패턴을 이용하는 프로그래머, 즉 프롬프트 프로그래머 로 변화해야 할 때입니다.

🎯 낡은 도구를 사용해 뒤쳐질 것인가, 아니면 AI를 사용해 앞서갈 것인가

구식 개발 도구만 사용하지 말고 인공지능을 적극 활용해 생산성을 크게 높여 보세요.

🎯 이런 분들에게 추천합니다

1⃣ 실무 개발자

  • 프로그래밍 경험은 있지만 AI 활용이 낯선 개발자

  • 매번 반복적인 코드 작성, 리팩터링, 문서화 작업에 시간을 많이 쓰는 개발자

  • DevOps, 데이터 분석, 보안 등 새로운 영역까지 프롬프트로 확장하고 싶은 사람

2⃣ 신입 & 주니어 개발자

  • 기본 코딩은 가능하지만, 테스트/리팩터링/문서화 습관이 부족한 개발자

  • 빠르게 실무에 적응하고 싶고, AI 도구를 통해 “일 잘하는 개발자”로 성장하고 싶은 사람

3⃣ 프리랜서 & 스타트업 창업자

  • 제한된 리소스로 코드 작성 + 인프라 관리 + 협업까지 혼자 또는 소규모로 담당해야 하는 사람

  • 빠른 프로토타입 제작과 반복 실험이 필요한 스타트업 개발자

4⃣ 데이터 분석가 & AI 엔지니어 지망생

  • Pandas, NumPy, Matplotlib 등을 이미 쓰고 있지만, 데이터 처리 & 시각화 자동화를 강화하고 싶은 사람

  • AI 프롬프트 → 코드 자동화 → 워크플로우 최적화에 관심 있는 분석가

5⃣ 연구자 & 학습자

  • 새로운 언어/프레임워크를 빠르게 익히고 싶은 학습자

  • 기술 논문 요약 → 코드 재현 과정을 AI 도움으로 가속화하고 싶은 연구자

6⃣ 팀 리더 & PM (프로덕트 매니저)

  • 개발팀과 협업하면서 프롬프트 기반 코드 리뷰/품질 관리/자동화 흐름을 이해하고 싶은 사람

  • 기획자·디자이너·개발자 간 협업을 효율화하고 싶은 사람

🗂 강의 구성

섹션 1. 프롬프트 시대의 개발자

  • 핵심 주제: 프롬프트가 왜 개발자에게 중요한지, 변화하는 업무 구조와 기본 개념.

  • 다루는 수업: 중요성, 좋은 프롬프트 정의, 작성 시 고려 요소, 패턴의 가치 등.

섹션 2. 기능 생성 패턴

  • 핵심 주제: 실제 기능 코드를 AI로 요청하는 기본 패턴.

  • 다루는 수업: CRUD, UI 컴포넌트, 상태 관리, 이벤트 처리, 비동기, 프레임워크 기반 요청.

섹션 3. 리팩터링 패턴

  • 핵심 주제: 기존 코드를 개선하고 구조화하는 요청.

  • 다루는 수업: 가독성 개선, 함수 분리, 중복 제거, OOP 전환, 불변성, 성능 개선.

섹션 4. 테스트 코드 생성 패턴

  • 핵심 주제: 테스트 자동화를 통한 품질 확보.

  • 다루는 수업: 단위·통합 테스트, 예외 케이스, mock/stub, TDD 스타일, 커버리지 확장.

섹션 5. 문서화 패턴

  • 핵심 주제: 주석·API 문서·README·변경 이력 자동화.

  • 다루는 수업: 함수 주석, docstring, JSDoc/TSDoc, 기술 블로그, API 문서, 변경 이력 요약.

섹션 6. 코드 변환 패턴

  • 핵심 주제: 언어·프레임워크 간 변환 자동화.

  • 다루는 수업: JSTS, Python 23, JavaKotlin, jQueryReact, RESTGraphQL, SQLNoSQL.

섹션 7. 코드 분석 & 디버깅 패턴

  • 핵심 주제: AI를 통한 코드 해석·오류 탐지.

  • 다루는 수업: 코드 설명, 복잡 로직 해석, 복잡도 분석, 보안 이슈, 디버깅 로그 자동화.

섹션 8. 스타일 & 컨벤션 패턴

  • 핵심 주제: 일관된 코드 스타일 적용.

  • 다루는 수업: ESLint, PEP8, Prettier, 커스텀 규칙, 세미콜론/들여쓰기 컨벤션.

섹션 9. 실전 활용 & 고급 프롬프트 설계

  • 핵심 주제: 프로젝트 기반 프롬프트 활용.

  • 다루는 수업: 프롬프트 체인, 반복 개선 전략, 협업 표준화.


🗂 보너스 강의 구성

섹션 10. 데이터 처리 & 분석 패턴

  • 핵심 주제: 데이터 전처리·분석·시각화.

  • 다루는 수업: Pandas/Numpy 전처리, 시각화, 대규모 데이터 효율 처리, CSV/JSON/XML 파싱, 로그 분석 자동화.

섹션 11. 인프라 & DevOps 패턴

  • 핵심 주제: AI를 통한 인프라 코드 자동화.

  • 다루는 수업: Dockerfile, Kubernetes 매니페스트, CI/CD 파이프라인, Terraform/CDK, 서버 설정 파일.

섹션 12. 보안 & 품질 관리 패턴

  • 핵심 주제: 보안 취약점 및 품질 확보.

  • 다루는 수업: 취약점 스캐닝, 정적 분석, API key 관리, 부하 테스트, 보안 로그 자동화.

섹션 13. 멀티모달 & 차세대 패턴

  • 핵심 주제: 이미지·음성·문서 결합 활용.

  • 다루는 수업: 이미지→코드, 음성 명령→코드, Figma→UI 코드, 문서 요약+코드, 멀티모달 워크플로우.

섹션 14. 메타 프롬프트 & 자동화 도구화

  • 핵심 주제: 프롬프트 자체를 관리·자동화.

  • 다루는 수업: 템플릿화, LangChain, 성능 벤치마킹, Zapier/n8n, 도구형 에이전트.

섹션 15. 협업 & 팀워크 패턴

  • 핵심 주제: 팀 단위 프롬프트 활용 전략.

  • 다루는 수업: 코드 리뷰 자동화, 팀 컨벤션 기반 프롬프트, Jira/Notion 연계, 히스토리 관리, 다직군 협업.

섹션 16. 연구 & 학습 패턴

  • 핵심 주제: 자기 학습·연구를 위한 프롬프트.

  • 다루는 수업: 튜토리얼 생성, 오픈소스 탐색, 논문 요약→코드, 알고리즘 학습, 학습 로드맵 자동화.

섹션 17. 유지보수 & 운영 패턴

  • 핵심 주제: 서비스 운영단계 활용.

  • 다루는 수업: 장애 분석, 로그 기반 오류 탐색, 성능 모니터링, 배치 스크립트, 긴급 패치 코드.

섹션 18. UX & 접근성 패턴

  • 핵심 주제: 사용자 경험 개선.

  • 다루는 수업: 접근성 표준, 다국어 i18n, 사용자 피드백 반영, A/B 테스트 코드, UI 애니메이션.

섹션 19. 도메인 특화 패턴

  • 핵심 주제: 산업별 맞춤형 프롬프트.

  • 다루는 수업: 게임 개발, 금융 데이터, 의료 데이터 보호, 이커머스, IoT/임베디드.

섹션 20. 윤리 & 책임 있는 AI 활용

  • 핵심 주제: 책임감 있는 AI 개발.

  • 다루는 수업: 개인정보 비식별화, 데이터 편향 검증, 저작권·라이선스 검토, 안전 입력 처리, 윤리적 코드 리뷰.

📣 수강 후 여러분이 얻게 될 것

  • 코딩 생산성을 2~3배 끌어올릴 수 있는 프롬프트 활용 능력

  • 반복 업무를 자동화하는 프롬프트 템플릿

  • 팀원들과 공유 가능한 프롬프트 표준화 기반

  • 실전 프로젝트에서 바로 써먹을 수 있는 프롬프트 실습 경험

  • “AI와 협업하는 개발자”로서의 미래 경쟁력

수강 전 참고사항

실습 환경

  • ChatGPT, Gemini, Grok, Claude, Copilot 같은 AI 기반 코딩 도구 중 한 개를 준비하시면 됩니다.

학습 자료

  • 강의 교안을 PDF 파일 형식으로 첨부합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 자바스크립트, 파이썬 언어를 사용해 설명하므로 이 두 언어에 대한 기초 지식이 있으면 좋습니다.

  • 리팩토링에 대한 기본 개념을 알고 있으면 크게 도움이 됩니다. 이에 대해서는 제가 올린 별도 강의인 "클린 코딩: 요리 비유로 쉽게 배우는 좋은 코드 작성 기술"도 좋은 참고 자료가 될 것입니다.

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Who is this course right for?

  • Those who want to develop faster and more accurately using AI tools

  • Those who want to use ChatGPT or Copilot well, but are at a loss on what and how to ask.

  • Those who want to automate repetitive development tasks using prompts

  • Developer aiming to collect actionable prompt examples.

  • Manager seeking to foster AI prompt use culture for the team

Need to know before starting?

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  • 박상욱님의 프로필 이미지
    박상욱

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    • 아리가람
      Instructor

      감사합니다.

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