복붙만 하는 AI 활용을 넘어, Claude Chat·Cowork·MCP·n8n·Supabase·Vercel까지 연결해 비개발자 직장인의 반복 업무를 실제 자동화하는 방법을 익힙니다. DingcoLabs라는 가상 회사를 배경으로 PM·마케팅·영업·CS·HR 시나리오를 직접 따라 하며, 바로 회사에 가져다 쓸 수 있는 업무 자동화 시스템을 만듭니다.

JdbcTemplate으로 SQL 짜본 적 있으시죠? 컬럼 하나 바뀔 때마다 SQL이랑 RowMapper 동시에 고치느라 한숨 쉬었던 경험, 다들 있을 겁니다. 이 강의는 그 고통에서 출발합니다. 순수 JDBC로 SELECT 하나 하면 35줄입니다. Connection 열고, PreparedStatement 만들고, ResultSet 돌리고, close() 하나 빠뜨리면 서버가 다운됩니다. 이 지옥을 직접 타이핑한 뒤에 JPA의 save() 한 줄을 만나면, "이래서 JPA를 쓰는구나"가 머리가 아니라 손에서 체감됩니다.

AI가 한 번에 파일 10개를 만들어주는 시대입니다. 그런데 그 코드가 어디서 바뀌었는지 추적이 안 되고, 팀원 코드와 충돌이 나고, 되돌리고 싶은데 방법을 모르겠다면 — AI를 아무리 잘 써도 생산성은 나오지 않습니다. 이 강의는 단순히 git add, git commit 같은 명령어를 나열하는 수업이 아닙니다. AI가 쏟아낸 코드를 왜 안전하게 관리할 수 있는지, 어떻게 팀원과 코드를 합칠 수 있는지 그 원리를 시각적으로 이해시켜 드립니다. 2시간 뒤, 여러분은 AI가 만든 코드든 내가 짠 코드든, 자유자재로 추적하고 되돌리고 합칠 수 있는 개발자로 변해있을 겁니다.

AI한테 "매출 상위 10개 뽑아줘"라고 하면 그럴듯한 쿼리를 뚝딱 만들어줍니다. 근데 그 쿼리가 맞는지, 테이블 3개 JOIN한 결과가 정확한지, 인덱스 없이 50만 건을 풀스캔하고 있는 건 아닌지 — 판단하려면 결국 DB 기본기가 있어야 합니다. 이 강의는 어려운 거 안 합니다. 딱 AI한테 시키기 전에 알아야 할 만큼만, 2시간 안에 SQL의 전체 흐름을 직접 따라 치며 익힙니다. 강의가 끝나면 AI가 짜준 쿼리 앞에서 더 이상 불안하지 않을 겁니다.