📋 세미나 커리큘럼: “AI 활용한 개발”
Part 1. AI 코딩의 현실 (30분) → 교육노트
“AI가 코딩을 다 해준다?” — 진짜와 거짓
• AI 코딩 도구 현황: Claude Code & Antigravity • AI가 잘하는 것 vs 못하는 것 (솔직한 경계선) • 데모: 같은 요구사항, 프롬프트 차이에 따른 결과 비교 • “AI는 못하지 않다. 프롬프트가 잘못됐다” — 마인드셋 전환
Part 2. 프롬프트 엔지니어링 실전 (40분)
“AI한테 일 시키는 기술”
• 프롬프트의 5계층 구조: 역할 → 목표 → 제약 → 스펙 → 행동규칙 • Few-shot 예시의 힘 (예시 0개 vs 2개 비교) • 체인 프롬프팅: 복잡한 작업을 단계별로 쪼개기 • 잠재력을 끌어올리는 프롬프트 전략 — AI의 한계를 밀어붙이는 기법 • 실습: 참가자가 직접 프롬프트 작성 → 결과 비교
Part 3. 컨텍스트 엔지니어링 (40분)
“프롬프트 너머의 기술 — 무엇을 먹이느냐가 결과를 결정한다”
• 컨텍스트 윈도우란? (토큰, 한계, Lost in the Middle 문제) • API 스펙/문서를 AI에게 효과적으로 전달하는 법 • MCP (Model Context Protocol) 소개 및 활용 • Skills — MCP보다 핫한 현재 트렌드: 실전 활용법과 차이점 • 컨텍스트 계층화: 전체를 한 번에 vs 단계별 주입 • 실전 사례: 복잡한 API 연동 프로젝트에서의 컨텍스트 설계
Part 4. AI 에이전트 아키텍처 (30분)
“혼자 일하는 AI → 팀으로 일하는 AI”
• 싱글 에이전트의 한계 • OpenClaw: AI 에이전트 프레임워크 소개 및 구조 • 멀티 에이전트 구조: CEO → 팀장 → 실행자 • 실전 사례: Agent들의 사무실 구조 (짱구 CEO → 바위(개발자)/소라(마케터)) • 에이전트 간 커뮤니케이션 설계 • 검증 루프: TDD + 단계별 확인
Part 5. 실전 프로젝트 워크숍 (50분)
“직접 만들어보기”
• 실습 1: AI로 웹 도구 하나 완성하기 (30분) • 요구사항 정의 → 프롬프트 작성 → 코드 생성 → 테스트 → 배포
• 실습 2: 기존 코드 리팩토링/디버깅 (20분) • 버그 있는 코드 → AI에게 효과적으로 디버깅 시키기
Part 6. AI 개발의 미래와 전략 (20분)
“앞으로 개발자는 어떻게 살아남는가”
• 코딩 능력 vs 설계 능력 vs 도메인 전문성 • “어려운 걸 해야 살아남는다” — AI가 못 풀 문제를 찾는 법 • 도메인 전문성 + AI = 경쟁 해자 (BIM/건설 사례) • Q&A
총 시간: 약 3.5시간 (휴식 포함 4시간) 대상: 개발자 / IT 종사자 / AI 도입 검토하는 실무자 난이도: 중급 (기초 코딩 경험 있는 분)
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