코드를 한 줄도 직접 쓰지 않고, AI에게 무엇을 만들지 정확히 설명해 실무 시스템을 완성하는 8시간. 서비스 앱 → 데이터 위키 → LLM이 움직이는 대시보드, 세 개의 프로젝트를 기획 인터뷰부터 Cloudflare 배포·갤러리 제출까지 완주한다.
모든 프로젝트가 이 여섯 단계를 반복한다. 구현하는 동안에도 AI에게 물어보며 진행하고, 진행 상황은 항상 웹 그래프로 보이게 유지한다.
단계별 상세 안내: 메인 실습 흐름 — 설치에서 제출까지 · 제출은 실습과제 갤러리에서 하고, 동료의 결과물에 좋아요와 의견을 남긴다.
정적 앱 → 데이터 사이트 → LLM 연동 서비스. 하나 끝날 때마다 배포하고 갤러리에 제출한다.
아이디어 하나를 골라 오늘 안에 쓸 수 있는 한 화면짜리 웹 서비스를 만든다. AI 인터뷰로 기획하고, 진행 보드를 보며 구현하고, 배포·제출까지.
→ 프로젝트 2관심 주제의 지식을 AI와 수집·검수해 수집 → 구조화 → 생성 3박자로 항목 수십 개짜리 위키 사이트를 만든다. 데이터가 중심이 되는 첫 프로젝트.
→ 프로젝트 3Cloudflare 무료 AI API(Workers AI)로 챗봇을 연결해 "3개월만 보여줘"라고 말하면 차트가 바뀌는 대시보드를 만든다. 세 프로젝트의 종합편.
→ 시작하기클로드 앱 설치, Cloudflare 연결(커넥터/커스텀 토큰), AI 기획 인터뷰, 진행 그래프 만들기, 배포와 갤러리 제출 — 세 프로젝트 공통의 여섯 단계를 먼저 익힌다.
모든 실습은 브라우저 기반 클라우드 환경에서 진행하며, 결과물은 웹으로 배포해 공유한다.
세 프로젝트를 뒷받침하는 이론·기법을 회차 순으로 배운다. 한 실습이 여러 회차에 걸치는 경우 같은 자료를 단계별로 이어서 쓴다.
| 회차 | 주제 | 이론 · 실습 | 실습 자료 |
|---|---|---|---|
| 1H | 생성형 AI 메커니즘 이해 | AI 발전 흐름과 LLM 작동 원리 · IDE 워크스페이스 최적화 셋팅 | ① 생성형 AI 메커니즘 |
| 2H | AI Agent 설계 및 분석 | Agent 활용 목적·비즈니스 요구사항 분석 · 데모 시나리오 분석과 아키텍처 설계 | ② Agent 설계 |
| 3H | 프롬프트 엔지니어링 고도화 | Few-shot·CoT 등 고성능 프롬프트 기법 · 업무별 템플릿 제작과 성능 테스트 — 업무 직결(영수증)과 창의 도메인(타로) 두 시나리오 | ③ 영수증 정보 추출 · ④ RAG 타로 |
| 4H | 컨텍스트 엔지니어링 최적화 | RAG·System·History 핵심 메커니즘 · 도메인 지식 기반 프롬프팅 — ④의 Step 2~4를 이어서 진행 | ④ RAG 타로 (계속) |
| 5H | AI 어시스턴트 커스터마이징 | 페르소나 구축·시스템 프롬프트 구조화 · 도메인 맞춤형 응답 시스템 구현 | ⑤ 나만의 AI 챗봇 · ⑥ 사내 규정 챗봇 |
| 6H | RAG 프레임워크와 원리 | 검색 증강 생성의 필연성과 프로세스 · 임베딩 유사도 검색과 데이터 시각화 — 실제 SEC 공시 데이터 사용 | ⑦ SEC 공시 RAG |
| 7H | 전문가용 지식 베이스 구축 | 청킹 전략·벡터 DB 심화 · HuggingFace Space 배포와 Supabase 연동으로 온라인 서비스 완성 | ⑦ SEC 공시 RAG (계속) · ⑧ 8-K 모니터링 |
| 8H | 통합 실습 및 최적화 전략 | AI 도구의 기술적 한계와 실무 유의사항 · 프롬프트+컨텍스트+RAG 결합 종합 프로젝트 | ⑨ 주간 브리핑 · ⑩ 뉴스 큐레이터 |
LLM이 어떻게 동작하는지, 그리고 단순 호출을 넘어 Agent가 되려면 무엇이 필요한지부터.
같은 모델, 같은 데이터에서 프롬프트 설계만으로 결과가 어떻게 달라지는지 확인한다.
Zero-shot → Few-shot → CoT → System 4단계로 같은 영수증을 처리한다. 숫자 하나 틀리면 경비 오류 — 프롬프트 설계의 효과가 즉시 보인다.
→ 04 · 3H~4H타로 해석 앱을 5단계로 발전시키며 RAG·CoT·역할 부여·Few-shot을 하나씩 쌓는다. 마지막엔 4기법을 한 화면에서 동시 비교.
→ 05 · 5H검색이 필요한 질문인지 AI가 스스로 판단하는 챗봇을 만들어 HuggingFace Space로 배포한다. 시스템 프롬프트만 바꾸면 성격이 달라진다.
→ 06 · 5H 연계답은 모델이 아니라 시스템 프롬프트에서 나온다. 가상 사규를 컨텍스트로 주입하고, 그라운딩·위임·정책 준수를 라이브로 실험한다.
실제 SEC 공시 데이터로 수집 → 청킹 → 벡터 DB → 분석 도구 → 24시간 서비스까지.
프롬프트·컨텍스트·RAG를 모두 결합한 실전 시스템. 두 프로젝트 중 선택하거나 이어서 완성한다.
실습 결과물을 세상에 내놓는 배포 가이드와, 에이전트 활용을 한 단계 더 끌어올리는 심화 비교.
수업에서 함께 살펴보는 라이브 데모 앱들. 모두 이 과정의 기법으로 만든 것이다.
이 과정에서 코드는 한 줄도 직접 쓰지 않는다. 그런데도 매 회차 동작하는 시스템이 나온다. 차이를 만드는 것은 AI에게 무엇을, 어떤 맥락과 함께 요청하는가 — 즉 프롬프트와 컨텍스트 설계다.
그래서 모든 실습이 같은 사이클을 반복한다. 개념을 이해하고, AI에게 정확히 요청하고, 이전 결과와 비교한다. 이 사이클이 몸에 붙으면 도구가 무엇으로 바뀌어도 같은 방식으로 일할 수 있다.