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AI 네이티브 빌더 40H

AI Studio, Cursor·Python, Streamlit, OpenAI Codex, grill-me와 캡스톤으로 이어지는 40시간·48모듈·336 Step 실전 과정입니다.

Modules

Steps

336

Module 01lesson필수

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

생성형 AI와 코딩 에이전트의 역할을 구분하고 요청·실행·확인·수정·검증 루프를 익힙니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

왜 배우나요?

생성형 AI와 코딩 에이전트의 역할을 구분하고 요청·실행·확인·수정·검증 루프를 익힙니다.

오늘 직접 할 일

같은 업무를 일반 채팅 요청과 작업형 요청으로 각각 수행하고 결과 차이를 기록합니다.

완료 후 남는 것

산출물: outputs/01_ai_native_loop.md
사용 도구: ChatGPT 또는 Gemini
예상 시간: 35분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

구현 전에 알아둘 개념

생성형 AI
바이브코딩
코딩 에이전트
사람의 검증 책임

도구의 역할

ChatGPT 또는 Gemini를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 생성형 AI은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

업무 요청 1개
완료 기준 3개
AI 결과를 확인할 근거 1개

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 ChatGPT 또는 Gemini의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「AI 네이티브 시대의 일하는 방식」 실습을 진행한다.

[목표]
생성형 AI와 코딩 에이전트의 역할을 구분하고 요청·실행·확인·수정·검증 루프를 익힙니다.

[오늘 만들 것]
같은 업무를 일반 채팅 요청과 작업형 요청으로 각각 수행하고 결과 차이를 기록합니다.

[필수 조건]
1. 업무 요청 1개
2. 완료 기준 3개
3. AI 결과를 확인할 근거 1개

[검증 기준]
1. 요청에 입력과 출력이 적혀 있는가
2. AI 결과를 사람이 확인했는가
3. 수정 이유가 기록됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「AI 네이티브 시대의 일하는 방식」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: outputs/01_ai_native_loop.md
사용 도구: ChatGPT 또는 Gemini

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

요청에 입력과 출력이 적혀 있는가
AI 결과를 사람이 확인했는가
수정 이유가 기록됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

AI 네이티브 시대의 일하는 방식

완료 체크

[ ] 산출물 outputs/01_ai_native_loop.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

동료의 요청을 읽고 빠진 입력·완료 기준을 찾아줍니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 내 업무에서 앱 아이디어 찾기 →

Module 02practice필수

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

반복·대기·복사·비교·누락이 많은 업무에서 앱으로 바꿀 문제 하나를 고릅니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

왜 배우나요?

반복·대기·복사·비교·누락이 많은 업무에서 앱으로 바꿀 문제 하나를 고릅니다.

오늘 직접 할 일

8가지 업무 유형을 기준으로 자신의 실제 업무를 진단하고 한 문장 문제 정의를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: decisions/my_work_problem.md
사용 도구: OpenAI Codex 또는 ChatGPT
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

구현 전에 알아둘 개념

의사결정
자료 정리
고객 데이터
보고서
리서치
회의 후속조치
자동화

도구의 역할

OpenAI Codex 또는 ChatGPT를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 의사결정은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

현재 처리 시간
사용자
가진 자료
원하는 결과
막히는 이유

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex 또는 ChatGPT의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「내 업무에서 앱 아이디어 찾기」 실습을 진행한다.

[목표]
반복·대기·복사·비교·누락이 많은 업무에서 앱으로 바꿀 문제 하나를 고릅니다.

[오늘 만들 것]
8가지 업무 유형을 기준으로 자신의 실제 업무를 진단하고 한 문장 문제 정의를 만듭니다.

[필수 조건]
1. 현재 처리 시간
2. 사용자
3. 가진 자료
4. 원하는 결과
5. 막히는 이유

[검증 기준]
1. 사용자가 구체적인가
2. 현재 불편이 관찰 가능한가
3. 이번 과정에서 만들 수 있는 크기인가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 26줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「내 업무에서 앱 아이디어 찾기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: decisions/my_work_problem.md
사용 도구: OpenAI Codex 또는 ChatGPT

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

사용자가 구체적인가
현재 불편이 관찰 가능한가
이번 과정에서 만들 수 있는 크기인가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

내 업무에서 앱 아이디어 찾기

완료 체크

[ ] 산출물 decisions/my_work_problem.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

아이디어 3개를 효과·빈도·구현 난이도로 점수화합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소 →

Module 03practice필수

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

사용자·문제·입력·처리·출력·완료 기준을 빠짐없이 쓰는 습관을 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

왜 배우나요?

사용자·문제·입력·처리·출력·완료 기준을 빠짐없이 쓰는 습관을 만듭니다.

오늘 직접 할 일

모호한 요청 5개를 구현 가능한 작업 브리프로 다시 작성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: decisions/task_brief.md
사용 도구: Google AI Studio
예상 시간: 40분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

구현 전에 알아둘 개념

사용자
문제
입력
처리 과정
출력
완료 기준

도구의 역할

Google AI Studio를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 사용자은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

모호한 요청 예시 5개
개인 업무 아이디어

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소」 실습을 진행한다.

[목표]
사용자·문제·입력·처리·출력·완료 기준을 빠짐없이 쓰는 습관을 만듭니다.

[오늘 만들 것]
모호한 요청 5개를 구현 가능한 작업 브리프로 다시 작성합니다.

[필수 조건]
1. 모호한 요청 예시 5개
2. 개인 업무 아이디어

[검증 기준]
1. 입력 형식이 보이는가
2. 출력 형태가 보이는가
3. 완료 여부를 판정할 수 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: decisions/task_brief.md
사용 도구: Google AI Studio

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

입력 형식이 보이는가
출력 형태가 보이는가
완료 여부를 판정할 수 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

AI에게 일을 설명하는 여섯 가지 요소

완료 체크

[ ] 산출물 decisions/task_brief.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

브리프를 다른 수강생에게 전달하고 같은 결과를 상상하는지 비교합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 샘플 데이터부터 만드는 습관 →

Module 04practice필수

샘플 데이터부터 만드는 습관

앱 구현 전에 정상·빈값·오류·중복·극단값 데이터를 준비합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

샘플 데이터부터 만드는 습관

왜 배우나요?

앱 구현 전에 정상·빈값·오류·중복·극단값 데이터를 준비합니다.

오늘 직접 할 일

주문 데이터 30행과 실패 테스트 10개를 만들고 데이터 사전을 작성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: data/sample/orders.csv · tests/test_cases.md
사용 도구: Google AI Studio
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

샘플 데이터부터 만드는 습관

구현 전에 알아둘 개념

데이터 사전
정상값
결측값
중복값
극단값
개인정보

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 데이터 사전은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

샘플 데이터부터 만드는 습관

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

주문번호
날짜
고객유형
상품
수량
금액
상태

제공 자료

orders_sample.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

샘플 데이터부터 만드는 습관

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「샘플 데이터부터 만드는 습관」 실습을 진행한다.

[목표]
앱 구현 전에 정상·빈값·오류·중복·극단값 데이터를 준비합니다.

[오늘 만들 것]
주문 데이터 30행과 실패 테스트 10개를 만들고 데이터 사전을 작성합니다.

[필수 조건]
1. 주문번호
2. 날짜
3. 고객유형
4. 상품
5. 수량
6. 금액
7. 상태

[검증 기준]
1. 중복 주문이 포함됐는가
2. 잘못된 날짜가 있는가
3. 빈 금액이 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 28줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

샘플 데이터부터 만드는 습관

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「샘플 데이터부터 만드는 습관」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: data/sample/orders.csv · tests/test_cases.md
사용 도구: Google AI Studio

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

샘플 데이터부터 만드는 습관

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

중복 주문이 포함됐는가
잘못된 날짜가 있는가
빈 금액이 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

샘플 데이터부터 만드는 습관

완료 체크

[ ] 산출물 data/sample/orders.csv · tests/test_cases.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

AI가 만든 샘플 데이터의 편향과 비현실적인 값을 찾아 수정합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증 →

Module 05checkpoint필수

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

앱을 만들기 전에 목적·사용자·근거·금지선·범위를 한 질문씩 좁힙니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

왜 배우나요?

앱을 만들기 전에 목적·사용자·근거·금지선·범위를 한 질문씩 좁힙니다.

오늘 직접 할 일

AI가 한 번에 하나의 질문만 하게 하고 최소 5개의 판단을 결정 로그로 남깁니다.

완료 후 남는 것

산출물: decisions/first_grill_log.md · decisions/non_goals.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

구현 전에 알아둘 개념

Strategic Objective
Decision Target
Forbidden Claims
Deliverable
Next Action

도구의 역할

OpenAI Codex를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 Strategic Objective은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

내 앱 아이디어
사용자
가진 자료
외부에 말하면 안 되는 주장

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증」 실습을 진행한다.

[목표]
앱을 만들기 전에 목적·사용자·근거·금지선·범위를 한 질문씩 좁힙니다.

[오늘 만들 것]
AI가 한 번에 하나의 질문만 하게 하고 최소 5개의 판단을 결정 로그로 남깁니다.

[필수 조건]
1. 내 앱 아이디어
2. 사용자
3. 가진 자료
4. 외부에 말하면 안 되는 주장

[검증 기준]
1. 질문이 한 번에 하나였는가
2. 결정과 보류가 구분됐는가
3. 제외 범위가 남았는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
- 질문은 반드시 한 번에 하나만 하고 내 답을 받은 뒤 다음 질문으로 넘어가라.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 26줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: decisions/first_grill_log.md · decisions/non_goals.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

질문이 한 번에 하나였는가
결정과 보류가 구분됐는가
제외 범위가 남았는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

첫 번째 Grill-me: 아이디어 압박 검증

완료 체크

[ ] 산출물 decisions/first_grill_log.md · decisions/non_goals.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

고객·운영자·보안 담당자 관점으로 질문 역할을 바꿔봅니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 앱 명세서와 완료 기준 만들기 →

Module 06assignment필수

앱 명세서와 완료 기준 만들기

기능 목록·사용자 흐름·오류 상태·제외 범위·테스트 기준을 한 문서로 고정합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

앱 명세서와 완료 기준 만들기

왜 배우나요?

기능 목록·사용자 흐름·오류 상태·제외 범위·테스트 기준을 한 문서로 고정합니다.

오늘 직접 할 일

첫 Grill-me 결정 로그를 반영해 1페이지 앱 명세를 완성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: APP_SPEC.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

앱 명세서와 완료 기준 만들기

구현 전에 알아둘 개념

MVP
사용자 흐름
오류 상태
완료 조건
비기능 요구사항

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 MVP은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

앱 명세서와 완료 기준 만들기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

first_grill_log.md
task_brief.md
test_cases.md

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

앱 명세서와 완료 기준 만들기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「앱 명세서와 완료 기준 만들기」 실습을 진행한다.

[목표]
기능 목록·사용자 흐름·오류 상태·제외 범위·테스트 기준을 한 문서로 고정합니다.

[오늘 만들 것]
첫 Grill-me 결정 로그를 반영해 1페이지 앱 명세를 완성합니다.

[필수 조건]
1. first_grill_log.md
2. task_brief.md
3. test_cases.md

[검증 기준]
1. 필수 기능이 5개 이하인가
2. 오류 상태가 3개 이상인가
3. 제외 범위가 명시됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

앱 명세서와 완료 기준 만들기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「앱 명세서와 완료 기준 만들기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: APP_SPEC.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

앱 명세서와 완료 기준 만들기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

필수 기능이 5개 이하인가
오류 상태가 3개 이상인가
제외 범위가 명시됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

앱 명세서와 완료 기준 만들기

완료 체크

[ ] 산출물 APP_SPEC.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

동료가 명세만 읽고 테스트 시나리오를 작성하게 합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: AI Studio Build 첫 앱 →

Module 07practice필수

AI Studio Build 첫 앱

Build·Preview·Code·수정 요청의 기본 루프를 경험합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

AI Studio Build 첫 앱

왜 배우나요?

Build·Preview·Code·수정 요청의 기본 루프를 경험합니다.

오늘 직접 할 일

개인 할 일 관리 앱을 생성하고 항목 추가·완료·필터를 동작시킵니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/first-app · screenshots/07_first_app.png
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 40분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

AI Studio Build 첫 앱

구현 전에 알아둘 개념

Build
Preview
Code
반복 수정
상태

도구의 역할

Google AI Studio Build를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 Build은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

AI Studio Build 첫 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

할 일 샘플 8개
완료/미완료 상태
우선순위

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

AI Studio Build 첫 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「AI Studio Build 첫 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
Build·Preview·Code·수정 요청의 기본 루프를 경험합니다.

[오늘 만들 것]
개인 할 일 관리 앱을 생성하고 항목 추가·완료·필터를 동작시킵니다.

[필수 조건]
1. 할 일 샘플 8개
2. 완료/미완료 상태
3. 우선순위

[검증 기준]
1. 항목 추가가 되는가
2. 완료 토글이 되는가
3. 필터가 결과를 바꾸는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

AI Studio Build 첫 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「AI Studio Build 첫 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/first-app · screenshots/07_first_app.png
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

AI Studio Build 첫 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

항목 추가가 되는가
완료 토글이 되는가
필터가 결과를 바꾸는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

AI Studio Build 첫 앱

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/first-app · screenshots/07_first_app.png이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

모바일 화면과 빈 상태를 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 화면 기획서에서 앱 만들기 →

Module 08practice필수

화면 기획서에서 앱 만들기

화면 구조를 먼저 합의한 뒤 AI Studio에서 공통 대시보드 뼈대를 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

화면 기획서에서 앱 만들기

왜 배우나요?

화면 구조를 먼저 합의한 뒤 AI Studio에서 공통 대시보드 뼈대를 만듭니다.

오늘 직접 할 일

헤더·입력 폼·요약 카드·필터·테이블·상세 패널을 한 화면에 구성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/dashboard-shell · SCREEN_PLAN.md
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

화면 기획서에서 앱 만들기

구현 전에 알아둘 개념

정보 구조
요약 카드
필터
테이블
상세 패널
빈 상태

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 정보 구조은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

화면 기획서에서 앱 만들기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

화면 기획서
샘플 레코드 20개

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

화면 기획서에서 앱 만들기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「화면 기획서에서 앱 만들기」 실습을 진행한다.

[목표]
화면 구조를 먼저 합의한 뒤 AI Studio에서 공통 대시보드 뼈대를 만듭니다.

[오늘 만들 것]
헤더·입력 폼·요약 카드·필터·테이블·상세 패널을 한 화면에 구성합니다.

[필수 조건]
1. 화면 기획서
2. 샘플 레코드 20개

[검증 기준]
1. 주요 행동이 첫 화면에 보이는가
2. 빈 상태가 있는가
3. 모바일에서 겹치지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

화면 기획서에서 앱 만들기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「화면 기획서에서 앱 만들기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/dashboard-shell · SCREEN_PLAN.md
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

화면 기획서에서 앱 만들기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

주요 행동이 첫 화면에 보이는가
빈 상태가 있는가
모바일에서 겹치지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

화면 기획서에서 앱 만들기

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/dashboard-shell · SCREEN_PLAN.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

Annotation으로 특정 카드와 테이블만 부분 수정합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 공휴일·문의량 대시보드 →

Module 09practice필수

공휴일·문의량 대시보드

날짜 데이터와 공휴일 여부를 결합해 업무량 변화를 보여줍니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

공휴일·문의량 대시보드

왜 배우나요?

날짜 데이터와 공휴일 여부를 결합해 업무량 변화를 보여줍니다.

오늘 직접 할 일

월별 문의량·공휴일 표시·가장 바쁜 날·요일 필터가 있는 앱을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/holiday-inquiry-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

공휴일·문의량 대시보드

구현 전에 알아둘 개념

날짜
집계
공휴일
시계열
필터

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 날짜은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

공휴일·문의량 대시보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

공휴일 JSON
문의량 CSV

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

공휴일·문의량 대시보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「공휴일·문의량 대시보드」 실습을 진행한다.

[목표]
날짜 데이터와 공휴일 여부를 결합해 업무량 변화를 보여줍니다.

[오늘 만들 것]
월별 문의량·공휴일 표시·가장 바쁜 날·요일 필터가 있는 앱을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 공휴일 JSON
2. 문의량 CSV

[검증 기준]
1. 월 변경 시 차트가 바뀌는가
2. 공휴일이 구분되는가
3. 빈 월이 처리되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

공휴일·문의량 대시보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「공휴일·문의량 대시보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/holiday-inquiry-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

공휴일·문의량 대시보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

월 변경 시 차트가 바뀌는가
공휴일이 구분되는가
빈 월이 처리되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

공휴일·문의량 대시보드

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/holiday-inquiry-dashboard이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

공휴일 전후 3일의 문의량 변화를 별도 카드로 표시합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 고객 CRM 브리핑 앱 →

Module 10practice필수

고객 CRM 브리핑 앱

고객 목록·최근 활동·위험 신호·다음 액션을 한 화면으로 정리합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

고객 CRM 브리핑 앱

왜 배우나요?

고객 목록·최근 활동·위험 신호·다음 액션을 한 화면으로 정리합니다.

오늘 직접 할 일

상태 필터와 고객 상세 브리핑이 있는 CRM 프로토타입을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/crm-briefing
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

고객 CRM 브리핑 앱

구현 전에 알아둘 개념

CRM
고객 상태
최근 활동
위험
다음 액션

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 CRM은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

고객 CRM 브리핑 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

고객 20개
활동 이력
담당자
다음 연락일

제공 자료

crm_customers.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

고객 CRM 브리핑 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「고객 CRM 브리핑 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
고객 목록·최근 활동·위험 신호·다음 액션을 한 화면으로 정리합니다.

[오늘 만들 것]
상태 필터와 고객 상세 브리핑이 있는 CRM 프로토타입을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 고객 20개
2. 활동 이력
3. 담당자
4. 다음 연락일

[검증 기준]
1. 위험 고객이 보이는가
2. 상태 필터가 동작하는가
3. 근거 없는 정보가 생성되지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 25줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

고객 CRM 브리핑 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「고객 CRM 브리핑 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/crm-briefing
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

고객 CRM 브리핑 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

위험 고객이 보이는가
상태 필터가 동작하는가
근거 없는 정보가 생성되지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

고객 CRM 브리핑 앱

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/crm-briefing이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

고객 우선순위 규칙을 사용자가 수정할 수 있게 합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 관심 항목 시계열 대시보드 →

Module 11practice필수

관심 항목 시계열 대시보드

시간에 따라 변하는 값을 차트·증감·기간 필터로 표현합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

관심 항목 시계열 대시보드

왜 배우나요?

시간에 따라 변하는 값을 차트·증감·기간 필터로 표현합니다.

오늘 직접 할 일

관심종목 또는 콘텐츠 조회수 120일 데이터를 대시보드로 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/timeseries-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

관심 항목 시계열 대시보드

구현 전에 알아둘 개념

시계열
증감률
기간 필터
이상치
차트

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 시계열은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

관심 항목 시계열 대시보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

3개 항목 × 120일 데이터

제공 자료

timeseries.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

관심 항목 시계열 대시보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「관심 항목 시계열 대시보드」 실습을 진행한다.

[목표]
시간에 따라 변하는 값을 차트·증감·기간 필터로 표현합니다.

[오늘 만들 것]
관심종목 또는 콘텐츠 조회수 120일 데이터를 대시보드로 만듭니다.

[필수 조건]
1. 3개 항목 × 120일 데이터

[검증 기준]
1. 항목 선택이 차트를 바꾸는가
2. 이전 기간 대비가 맞는가
3. 데이터 없는 기간이 처리되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 22줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

관심 항목 시계열 대시보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「관심 항목 시계열 대시보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/timeseries-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

관심 항목 시계열 대시보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

항목 선택이 차트를 바꾸는가
이전 기간 대비가 맞는가
데이터 없는 기간이 처리되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

관심 항목 시계열 대시보드

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/timeseries-dashboard이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

가장 큰 상승·하락 구간을 자동 표시합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 업무 문서 Q&A 앱 →

Module 12practice필수

업무 문서 Q&A 앱

질문·답변·근거·출처·답변 불가 상태를 갖춘 RAG 프론트를 설계합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

업무 문서 Q&A 앱

왜 배우나요?

질문·답변·근거·출처·답변 불가 상태를 갖춘 RAG 프론트를 설계합니다.

오늘 직접 할 일

업무 규정 문서 5개를 바탕으로 근거 카드가 있는 Q&A 화면을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/document-qa
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

업무 문서 Q&A 앱

구현 전에 알아둘 개념

질문
근거
출처
신뢰 상태
추천 질문

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 질문은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

업무 문서 Q&A 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

업무 규정 문서 5개
질문 10개

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

업무 문서 Q&A 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「업무 문서 Q&A 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
질문·답변·근거·출처·답변 불가 상태를 갖춘 RAG 프론트를 설계합니다.

[오늘 만들 것]
업무 규정 문서 5개를 바탕으로 근거 카드가 있는 Q&A 화면을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 업무 규정 문서 5개
2. 질문 10개

[검증 기준]
1. 출처가 항상 보이는가
2. 근거가 없을 때 답변 불가로 표시되는가
3. 문서명이 정확한가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

업무 문서 Q&A 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「업무 문서 Q&A 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/document-qa
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

업무 문서 Q&A 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

출처가 항상 보이는가
근거가 없을 때 답변 불가로 표시되는가
문서명이 정확한가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

업무 문서 Q&A 앱

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/document-qa이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

서로 충돌하는 두 문서가 있을 때 경고 상태를 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 날씨 × 매출 JOIN 분석 앱 →

Module 13practice필수

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

서로 다른 두 데이터셋을 날짜로 연결하고 결측·상관과 인과를 구분합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

왜 배우나요?

서로 다른 두 데이터셋을 날짜로 연결하고 결측·상관과 인과를 구분합니다.

오늘 직접 할 일

날씨별 매출 비교·날짜 필터·결측 경고가 있는 분석 화면을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/weather-sales
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

구현 전에 알아둘 개념

JOIN
날짜 키
결측
상관
인과
집계

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 JOIN은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

날씨 120행
매출 240행

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「날씨 × 매출 JOIN 분석 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
서로 다른 두 데이터셋을 날짜로 연결하고 결측·상관과 인과를 구분합니다.

[오늘 만들 것]
날씨별 매출 비교·날짜 필터·결측 경고가 있는 분석 화면을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 날씨 120행
2. 매출 240행

[검증 기준]
1. 모든 매출 날짜가 연결되는가
2. 결측 날짜가 표시되는가
3. 인과로 단정하지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「날씨 × 매출 JOIN 분석 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/weather-sales
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

모든 매출 날짜가 연결되는가
결측 날짜가 표시되는가
인과로 단정하지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

날씨 × 매출 JOIN 분석 앱

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/weather-sales이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

요일과 프로모션 여부를 추가해 단순 날씨 효과를 다시 비교합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 문의 처리 운영 대시보드 →

Module 14practice필수

문의 처리 운영 대시보드

문의 접수부터 담당자 배정·우선순위·답변 상태까지 운영 흐름을 시각화합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

문의 처리 운영 대시보드

왜 배우나요?

문의 접수부터 담당자 배정·우선순위·답변 상태까지 운영 흐름을 시각화합니다.

오늘 직접 할 일

미처리·오래된 문의·담당자별 작업량을 보여주는 운영 화면을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/inquiry-operations
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

문의 처리 운영 대시보드

구현 전에 알아둘 개념

SLA
우선순위
담당자
상태 변경
오래된 문의

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 SLA은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

문의 처리 운영 대시보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

문의 64건
담당자 5명
카테고리 6개

제공 자료

inquiries.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

문의 처리 운영 대시보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「문의 처리 운영 대시보드」 실습을 진행한다.

[목표]
문의 접수부터 담당자 배정·우선순위·답변 상태까지 운영 흐름을 시각화합니다.

[오늘 만들 것]
미처리·오래된 문의·담당자별 작업량을 보여주는 운영 화면을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 문의 64건
2. 담당자 5명
3. 카테고리 6개

[검증 기준]
1. 상태 변경이 반영되는가
2. 오래된 문의가 경고되는가
3. 담당자 없는 문의가 보이는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

문의 처리 운영 대시보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「문의 처리 운영 대시보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/inquiry-operations
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

문의 처리 운영 대시보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

상태 변경이 반영되는가
오래된 문의가 경고되는가
담당자 없는 문의가 보이는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

문의 처리 운영 대시보드

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/inquiry-operations이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

고객센터·시설 문의·사내 IT 요청 중 하나로 업무 문구를 바꿉니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 사업비·지출 관리 대시보드 →

Module 15assignment필수

사업비·지출 관리 대시보드

예산·지출·잔액·증빙 누락·한도 초과를 운영자가 빠르게 판단하게 합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

사업비·지출 관리 대시보드

왜 배우나요?

예산·지출·잔액·증빙 누락·한도 초과를 운영자가 빠르게 판단하게 합니다.

오늘 직접 할 일

항목별 집행률과 증빙 경고가 있는 사업비 대시보드를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/budget-expense-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

사업비·지출 관리 대시보드

구현 전에 알아둘 개념

예산
집행률
잔액
증빙
한도
월별 추이

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 예산은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

사업비·지출 관리 대시보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

예산 30행
지출 120행
증빙 상태

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

사업비·지출 관리 대시보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「사업비·지출 관리 대시보드」 실습을 진행한다.

[목표]
예산·지출·잔액·증빙 누락·한도 초과를 운영자가 빠르게 판단하게 합니다.

[오늘 만들 것]
항목별 집행률과 증빙 경고가 있는 사업비 대시보드를 만듭니다.

[필수 조건]
1. 예산 30행
2. 지출 120행
3. 증빙 상태

[검증 기준]
1. 총액이 일치하는가
2. 한도 초과가 표시되는가
3. 증빙 누락을 필터링할 수 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

사업비·지출 관리 대시보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「사업비·지출 관리 대시보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/budget-expense-dashboard
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

사업비·지출 관리 대시보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

총액이 일치하는가
한도 초과가 표시되는가
증빙 누락을 필터링할 수 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

사업비·지출 관리 대시보드

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/budget-expense-dashboard이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

부서 또는 프로젝트별 승인 대기 큐를 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 시설·공간 예약 대시보드 →

Module 16assignment필수

시설·공간 예약 대시보드

공간·시간·승인·충돌·시설 문의를 한 운영 화면에서 관리합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

시설·공간 예약 대시보드

왜 배우나요?

공간·시간·승인·충돌·시설 문의를 한 운영 화면에서 관리합니다.

오늘 직접 할 일

공간 8개와 예약 이력을 사용해 중복 예약 경고가 있는 앱을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-studio/space-reservation
사용 도구: Google AI Studio Build
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

시설·공간 예약 대시보드

구현 전에 알아둘 개념

예약
시간 충돌
승인
가동률
시설 문의

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 예약은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

시설·공간 예약 대시보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

공간 8개
예약 80건
시설 문의 20건

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

시설·공간 예약 대시보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「시설·공간 예약 대시보드」 실습을 진행한다.

[목표]
공간·시간·승인·충돌·시설 문의를 한 운영 화면에서 관리합니다.

[오늘 만들 것]
공간 8개와 예약 이력을 사용해 중복 예약 경고가 있는 앱을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 공간 8개
2. 예약 80건
3. 시설 문의 20건

[검증 기준]
1. 중복 시간이 감지되는가
2. 승인 상태가 보이는가
3. 공간별 가동률이 맞는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

시설·공간 예약 대시보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「시설·공간 예약 대시보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-studio/space-reservation
사용 도구: Google AI Studio Build

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

시설·공간 예약 대시보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

중복 시간이 감지되는가
승인 상태가 보이는가
공간별 가동률이 맞는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

시설·공간 예약 대시보드

완료 체크

[ ] 산출물 ai-studio/space-reservation이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

반복 예약과 취소 대기 목록을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기 →

Module 17checkpoint필수

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

프로토타입의 실제 기능·가짜 기능·데이터 연결 지점을 구분해 로컬 개발로 인계합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

왜 배우나요?

프로토타입의 실제 기능·가짜 기능·데이터 연결 지점을 구분해 로컬 개발로 인계합니다.

오늘 직접 할 일

ZIP 또는 GitHub로 코드를 가져오고 HANDOFF·TODO·테스트 문서를 작성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: HANDOFF.md · TODO_CURSOR.md · tests/ui_scenarios.md
사용 도구: Google AI Studio Build · GitHub
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

구현 전에 알아둘 개념

Export
GitHub
인계
가짜 데이터
연결 지점

도구의 역할

Google AI Studio Build · GitHub를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 Export은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

AI Studio 앱 1개
화면 캡처
샘플 데이터

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Google AI Studio Build · GitHub의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기」 실습을 진행한다.

[목표]
프로토타입의 실제 기능·가짜 기능·데이터 연결 지점을 구분해 로컬 개발로 인계합니다.

[오늘 만들 것]
ZIP 또는 GitHub로 코드를 가져오고 HANDOFF·TODO·테스트 문서를 작성합니다.

[필수 조건]
1. AI Studio 앱 1개
2. 화면 캡처
3. 샘플 데이터

[검증 기준]
1. 실제 동작과 mock이 구분됐는가
2. 실행 방법이 적혀 있는가
3. 다음 작업이 우선순위화됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: HANDOFF.md · TODO_CURSOR.md · tests/ui_scenarios.md
사용 도구: Google AI Studio Build · GitHub

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

실제 동작과 mock이 구분됐는가
실행 방법이 적혀 있는가
다음 작업이 우선순위화됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

AI Studio 결과를 Cursor로 인계하기

완료 체크

[ ] 산출물 HANDOFF.md · TODO_CURSOR.md · tests/ui_scenarios.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

동료가 인계 문서만 보고 앱을 로컬에서 실행하게 합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Cursor·Python·Git 설치 →

Module 18practice필수

Cursor·Python·Git 설치

Cursor·Python·Git·GitHub와 인터프리터 상태를 명령으로 검증합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Cursor·Python·Git 설치

왜 배우나요?

Cursor·Python·Git·GitHub와 인터프리터 상태를 명령으로 검증합니다.

오늘 직접 할 일

설치 확인 결과와 해결한 문제를 환경 점검 보고서로 남깁니다.

완료 후 남는 것

산출물: ENV_CHECK.md
사용 도구: Cursor · PowerShell
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Cursor·Python·Git 설치

구현 전에 알아둘 개념

Cursor
Python
Git
GitHub
인터프리터

도구의 역할

Cursor · PowerShell를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 Cursor은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Cursor·Python·Git 설치

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

Windows PC
설치 권한
GitHub 계정

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Cursor·Python·Git 설치

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · PowerShell의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Cursor·Python·Git 설치」 실습을 진행한다.

[목표]
Cursor·Python·Git·GitHub와 인터프리터 상태를 명령으로 검증합니다.

[오늘 만들 것]
설치 확인 결과와 해결한 문제를 환경 점검 보고서로 남깁니다.

[필수 조건]
1. Windows PC
2. 설치 권한
3. GitHub 계정

[검증 기준]
1. python --version
2. git --version
3. pip --version

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Cursor·Python·Git 설치

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Cursor·Python·Git 설치」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ENV_CHECK.md
사용 도구: Cursor · PowerShell

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Cursor·Python·Git 설치

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

python --version
git --version
pip --version

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Cursor·Python·Git 설치

완료 체크

[ ] 산출물 ENV_CHECK.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

동료의 환경 점검 보고서를 보고 재현 가능한지 확인합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 프로젝트 폴더와 가상환경 →

Module 19practice필수

프로젝트 폴더와 가상환경

프로젝트별 가상환경·의존성·출력·로그·테스트 폴더를 구성합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

프로젝트 폴더와 가상환경

왜 배우나요?

프로젝트별 가상환경·의존성·출력·로그·테스트 폴더를 구성합니다.

오늘 직접 할 일

표준 폴더를 만들고 venv와 requirements.txt를 준비합니다.

완료 후 남는 것

산출물: ai-native-project/ 기본 구조
사용 도구: Cursor · Python
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

프로젝트 폴더와 가상환경

구현 전에 알아둘 개념

venv
pip
requirements.txt
.gitignore
폴더 책임

도구의 역할

Cursor · Python를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 venv은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

프로젝트 폴더와 가상환경

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

app
data
outputs
logs
tests 폴더

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

프로젝트 폴더와 가상환경

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「프로젝트 폴더와 가상환경」 실습을 진행한다.

[목표]
프로젝트별 가상환경·의존성·출력·로그·테스트 폴더를 구성합니다.

[오늘 만들 것]
표준 폴더를 만들고 venv와 requirements.txt를 준비합니다.

[필수 조건]
1. app
2. data
3. outputs
4. logs
5. tests 폴더

[검증 기준]
1. 가상환경 Python이 선택됐는가
2. requirements가 설치되는가
3. 비밀 파일이 제외됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 26줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

프로젝트 폴더와 가상환경

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「프로젝트 폴더와 가상환경」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: ai-native-project/ 기본 구조
사용 도구: Cursor · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

프로젝트 폴더와 가상환경

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

가상환경 Python이 선택됐는가
requirements가 설치되는가
비밀 파일이 제외됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

프로젝트 폴더와 가상환경

완료 체크

[ ] 산출물 ai-native-project/ 기본 구조이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

새 PC에서 requirements만으로 환경을 복구하는 절차를 씁니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 터미널 생존 실습 →

Module 20practice필수

터미널 생존 실습

현재 위치·이동·파일 목록·실행·중지·오류 복사를 직접 수행합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

터미널 생존 실습

왜 배우나요?

현재 위치·이동·파일 목록·실행·중지·오류 복사를 직접 수행합니다.

오늘 직접 할 일

강사가 제공한 잘못된 경로와 명령 5개를 고치고 원인을 기록합니다.

완료 후 남는 것

산출물: logs/terminal_error_log.md
사용 도구: Cursor Terminal · PowerShell
예상 시간: 40분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

터미널 생존 실습

구현 전에 알아둘 개념

현재 경로
상대 경로
절대 경로
명령 실행
프로세스 중지

도구의 역할

Cursor Terminal · PowerShell를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 현재 경로은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

터미널 생존 실습

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

고장 난 명령 5개
프로젝트 폴더

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

터미널 생존 실습

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor Terminal · PowerShell의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「터미널 생존 실습」 실습을 진행한다.

[목표]
현재 위치·이동·파일 목록·실행·중지·오류 복사를 직접 수행합니다.

[오늘 만들 것]
강사가 제공한 잘못된 경로와 명령 5개를 고치고 원인을 기록합니다.

[필수 조건]
1. 고장 난 명령 5개
2. 프로젝트 폴더

[검증 기준]
1. 잘못된 폴더를 찾는가
2. Python 파일을 실행하는가
3. 실행 중 앱을 중지하는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

터미널 생존 실습

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「터미널 생존 실습」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: logs/terminal_error_log.md
사용 도구: Cursor Terminal · PowerShell

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

터미널 생존 실습

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

잘못된 폴더를 찾는가
Python 파일을 실행하는가
실행 중 앱을 중지하는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

터미널 생존 실습

완료 체크

[ ] 산출물 logs/terminal_error_log.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

명령을 외우는 대신 Codex에게 현재 상태를 확인하게 하는 요청을 만듭니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 최소 Python: URL 검사기 →

Module 21practice필수

최소 Python: URL 검사기

변수·함수·조건문·입력·반환값·예외 처리를 작은 프로그램으로 익힙니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

최소 Python: URL 검사기

왜 배우나요?

변수·함수·조건문·입력·반환값·예외 처리를 작은 프로그램으로 익힙니다.

오늘 직접 할 일

정상 URL과 잘못된 URL을 구분하고 이유를 출력하는 도구를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/url_validator.py
사용 도구: Cursor · Python
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

최소 Python: URL 검사기

구현 전에 알아둘 개념

변수
함수
if
return
try/except

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 변수은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

최소 Python: URL 검사기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

정상 URL 5개
오류 URL 5개

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

최소 Python: URL 검사기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「최소 Python: URL 검사기」 실습을 진행한다.

[목표]
변수·함수·조건문·입력·반환값·예외 처리를 작은 프로그램으로 익힙니다.

[오늘 만들 것]
정상 URL과 잘못된 URL을 구분하고 이유를 출력하는 도구를 만듭니다.

[필수 조건]
1. 정상 URL 5개
2. 오류 URL 5개

[검증 기준]
1. 빈값을 거부하는가
2. http/https를 확인하는가
3. 오류 이유가 이해되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

최소 Python: URL 검사기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「최소 Python: URL 검사기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/url_validator.py
사용 도구: Cursor · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

최소 Python: URL 검사기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

빈값을 거부하는가
http/https를 확인하는가
오류 이유가 이해되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

최소 Python: URL 검사기

완료 체크

[ ] 산출물 app/url_validator.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

허용 도메인 목록과 로컬 파일 URL 정책을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: CSV 정리 프로그램 →

Module 22practice필수

CSV 정리 프로그램

CSV의 결측·중복·날짜·금액 오류를 검사하고 품질 리포트를 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

CSV 정리 프로그램

왜 배우나요?

CSV의 결측·중복·날짜·금액 오류를 검사하고 품질 리포트를 만듭니다.

오늘 직접 할 일

주문 CSV를 읽어 문제 행과 issue_note를 저장합니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/check_csv.py · outputs/quality_report.csv
사용 도구: Cursor · Python · pandas
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

CSV 정리 프로그램

구현 전에 알아둘 개념

CSV
DataFrame
결측
중복
범위 검사

도구의 역할

Cursor · Python · pandas를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 CSV은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

CSV 정리 프로그램

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

orders_sample.csv
품질 규칙 5개

제공 자료

orders_sample.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

CSV 정리 프로그램

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python · pandas의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「CSV 정리 프로그램」 실습을 진행한다.

[목표]
CSV의 결측·중복·날짜·금액 오류를 검사하고 품질 리포트를 만듭니다.

[오늘 만들 것]
주문 CSV를 읽어 문제 행과 issue_note를 저장합니다.

[필수 조건]
1. orders_sample.csv
2. 품질 규칙 5개

[검증 기준]
1. 원본을 덮어쓰지 않는가
2. 문제 행 수가 맞는가
3. issue_note가 구체적인가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

CSV 정리 프로그램

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「CSV 정리 프로그램」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/check_csv.py · outputs/quality_report.csv
사용 도구: Cursor · Python · pandas

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

CSV 정리 프로그램

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

원본을 덮어쓰지 않는가
문제 행 수가 맞는가
issue_note가 구체적인가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

CSV 정리 프로그램

완료 체크

[ ] 산출물 app/check_csv.py · outputs/quality_report.csv이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

검사 규칙을 config.json으로 분리합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 파일 자동 분류기 →

Module 23practice필수

파일 자동 분류기

raw·processed·knowledge_base 구조로 파일을 분류하고 처리 이력을 남깁니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

파일 자동 분류기

왜 배우나요?

raw·processed·knowledge_base 구조로 파일을 분류하고 처리 이력을 남깁니다.

오늘 직접 할 일

확장자·날짜·중복 규칙으로 inbox 파일을 정리하는 스크립트를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/organize_files.py · logs/file_moves.csv
사용 도구: Cursor · Python
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

파일 자동 분류기

구현 전에 알아둘 개념

pathlib
파일 확장자
중복
이동 로그
dry run

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 pathlib은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

파일 자동 분류기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

샘플 파일 20개
분류 규칙

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

파일 자동 분류기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「파일 자동 분류기」 실습을 진행한다.

[목표]
raw·processed·knowledge_base 구조로 파일을 분류하고 처리 이력을 남깁니다.

[오늘 만들 것]
확장자·날짜·중복 규칙으로 inbox 파일을 정리하는 스크립트를 만듭니다.

[필수 조건]
1. 샘플 파일 20개
2. 분류 규칙

[검증 기준]
1. dry run이 있는가
2. 원본 손실을 막는가
3. 중복 파일명이 처리되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

파일 자동 분류기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「파일 자동 분류기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/organize_files.py · logs/file_moves.csv
사용 도구: Cursor · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

파일 자동 분류기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

dry run이 있는가
원본 손실을 막는가
중복 파일명이 처리되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

파일 자동 분류기

완료 체크

[ ] 산출물 app/organize_files.py · logs/file_moves.csv이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

파일 내용 키워드를 기준으로 2차 분류합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 유튜브 다운로드 프로그램 기본형 →

Module 24practice필수

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

사용 권한이 있는 영상 URL을 검증하고 로컬 폴더에 저장하는 기본 흐름을 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

왜 배우나요?

사용 권한이 있는 영상 URL을 검증하고 로컬 폴더에 저장하는 기본 흐름을 만듭니다.

오늘 직접 할 일

URL·저장 폴더·형식을 입력받아 성공·실패 결과를 기록합니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/downloader.py · outputs/download_history.csv
사용 도구: Cursor · Python · yt-dlp
예상 시간: 60분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

구현 전에 알아둘 개념

URL 검증
저장 경로
형식
외부 도구
정책 안내

도구의 역할

Cursor · Python · yt-dlp를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 URL 검증은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

본인 소유 또는 허가 영상 URL
저장 폴더

제공 자료

video_urls.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python · yt-dlp의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「유튜브 다운로드 프로그램 기본형」 실습을 진행한다.

[목표]
사용 권한이 있는 영상 URL을 검증하고 로컬 폴더에 저장하는 기본 흐름을 만듭니다.

[오늘 만들 것]
URL·저장 폴더·형식을 입력받아 성공·실패 결과를 기록합니다.

[필수 조건]
1. 본인 소유 또는 허가 영상 URL
2. 저장 폴더

[검증 기준]
1. 허가 안내가 보이는가
2. 잘못된 URL을 거부하는가
3. 실패 이유를 남기는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「유튜브 다운로드 프로그램 기본형」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/downloader.py · outputs/download_history.csv
사용 도구: Cursor · Python · yt-dlp

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

허가 안내가 보이는가
잘못된 URL을 거부하는가
실패 이유를 남기는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

유튜브 다운로드 프로그램 기본형

완료 체크

[ ] 산출물 app/downloader.py · outputs/download_history.csv이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

교육용 직접 배포 영상만 허용하는 allowlist 모드를 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 다운로드 프로그램 기능 확장 →

Module 25practice필수

다운로드 프로그램 기능 확장

형식·화질·대기열·중복·재시도·이력을 추가해 실제 도구처럼 개선합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

다운로드 프로그램 기능 확장

왜 배우나요?

형식·화질·대기열·중복·재시도·이력을 추가해 실제 도구처럼 개선합니다.

오늘 직접 할 일

여러 URL을 순서대로 처리하고 실패 건만 재시도하게 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/download_queue.py · outputs/download_history.csv
사용 도구: Cursor · Python
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

다운로드 프로그램 기능 확장

구현 전에 알아둘 개념

대기열
상태
재시도
파일명
중복

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 대기열은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

다운로드 프로그램 기능 확장

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

URL 목록 CSV
완료/실패 상태

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

다운로드 프로그램 기능 확장

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「다운로드 프로그램 기능 확장」 실습을 진행한다.

[목표]
형식·화질·대기열·중복·재시도·이력을 추가해 실제 도구처럼 개선합니다.

[오늘 만들 것]
여러 URL을 순서대로 처리하고 실패 건만 재시도하게 만듭니다.

[필수 조건]
1. URL 목록 CSV
2. 완료/실패 상태

[검증 기준]
1. 완료 건을 다시 받지 않는가
2. 실패 건만 재시도하는가
3. 진행 상태가 저장되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

다운로드 프로그램 기능 확장

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「다운로드 프로그램 기능 확장」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/download_queue.py · outputs/download_history.csv
사용 도구: Cursor · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

다운로드 프로그램 기능 확장

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

완료 건을 다시 받지 않는가
실패 건만 재시도하는가
진행 상태가 저장되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

다운로드 프로그램 기능 확장

완료 체크

[ ] 산출물 app/download_queue.py · outputs/download_history.csv이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

중단 후 다시 시작해도 대기열을 복구하게 합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 다운로드 프로그램 GUI →

Module 26assignment필수

다운로드 프로그램 GUI

Python 기능을 입력창·폴더 선택·진행 상태가 있는 데스크톱 UI로 감쌉니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

다운로드 프로그램 GUI

왜 배우나요?

Python 기능을 입력창·폴더 선택·진행 상태가 있는 데스크톱 UI로 감쌉니다.

오늘 직접 할 일

Tkinter로 입력·형식·실행·오류 표시가 있는 GUI를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: app/downloader_gui.py · screenshots/26_gui.png
사용 도구: Cursor · Python · Tkinter
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

다운로드 프로그램 GUI

구현 전에 알아둘 개념

이벤트
버튼
입력 검증
진행 상태
사용자 오류 메시지

도구의 역할

Cursor · Python · Tkinter를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 이벤트은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

다운로드 프로그램 GUI

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

downloader.py
UI 화면 스케치

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

다운로드 프로그램 GUI

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Python · Tkinter의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「다운로드 프로그램 GUI」 실습을 진행한다.

[목표]
Python 기능을 입력창·폴더 선택·진행 상태가 있는 데스크톱 UI로 감쌉니다.

[오늘 만들 것]
Tkinter로 입력·형식·실행·오류 표시가 있는 GUI를 만듭니다.

[필수 조건]
1. downloader.py
2. UI 화면 스케치

[검증 기준]
1. 빈 URL을 막는가
2. 폴더 선택이 되는가
3. UI가 멈추지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

다운로드 프로그램 GUI

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「다운로드 프로그램 GUI」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: app/downloader_gui.py · screenshots/26_gui.png
사용 도구: Cursor · Python · Tkinter

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

다운로드 프로그램 GUI

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

빈 URL을 막는가
폴더 선택이 되는가
UI가 멈추지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

다운로드 프로그램 GUI

완료 체크

[ ] 산출물 app/downloader_gui.py · screenshots/26_gui.png이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

완료 파일 열기와 이력 보기 화면을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Cursor 에러 클리닉 →

Module 27practice필수

Cursor 에러 클리닉

패키지·경로·문법·타입·한글 파일명·네트워크 오류를 증거로 해결합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Cursor 에러 클리닉

왜 배우나요?

패키지·경로·문법·타입·한글 파일명·네트워크 오류를 증거로 해결합니다.

오늘 직접 할 일

고장 난 프로젝트 8개 중 5개를 골라 원인·수정·재검증을 기록합니다.

완료 후 남는 것

산출물: logs/error_clinic.md
사용 도구: Cursor Agent · Terminal
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Cursor 에러 클리닉

구현 전에 알아둘 개념

재현
오류 원문
가설
최소 수정
재검증

도구의 역할

Cursor Agent · Terminal를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 재현은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Cursor 에러 클리닉

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

고장 난 예제
오류 기록 템플릿

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Cursor 에러 클리닉

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor Agent · Terminal의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Cursor 에러 클리닉」 실습을 진행한다.

[목표]
패키지·경로·문법·타입·한글 파일명·네트워크 오류를 증거로 해결합니다.

[오늘 만들 것]
고장 난 프로젝트 8개 중 5개를 골라 원인·수정·재검증을 기록합니다.

[필수 조건]
1. 고장 난 예제
2. 오류 기록 템플릿

[검증 기준]
1. 오류 원문을 보존했는가
2. 한 번에 한 원인을 고쳤는가
3. 수정 후 같은 명령으로 검증했는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Cursor 에러 클리닉

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Cursor 에러 클리닉」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: logs/error_clinic.md
사용 도구: Cursor Agent · Terminal

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Cursor 에러 클리닉

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

오류 원문을 보존했는가
한 번에 한 원인을 고쳤는가
수정 후 같은 명령으로 검증했는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Cursor 에러 클리닉

완료 체크

[ ] 산출물 logs/error_clinic.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

동료가 만든 오류를 설명 없이 전달받아 진단합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 실행 문서와 GitHub 저장 →

Module 28checkpoint필수

실행 문서와 GitHub 저장

다른 사람이 설치·실행·테스트할 수 있게 문서화하고 Git으로 보존합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

실행 문서와 GitHub 저장

왜 배우나요?

다른 사람이 설치·실행·테스트할 수 있게 문서화하고 Git으로 보존합니다.

오늘 직접 할 일

README·requirements·gitignore·테스트 결과를 정리해 첫 push를 완료합니다.

완료 후 남는 것

산출물: README.md · GitHub repository
사용 도구: Cursor · Git · GitHub
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

실행 문서와 GitHub 저장

구현 전에 알아둘 개념

README
commit
push
재현성
비밀정보

도구의 역할

Cursor · Git · GitHub를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 README은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

실행 문서와 GitHub 저장

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

완성 프로젝트
실행 명령
제한 사항

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

실행 문서와 GitHub 저장

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Git · GitHub의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「실행 문서와 GitHub 저장」 실습을 진행한다.

[목표]
다른 사람이 설치·실행·테스트할 수 있게 문서화하고 Git으로 보존합니다.

[오늘 만들 것]
README·requirements·gitignore·테스트 결과를 정리해 첫 push를 완료합니다.

[필수 조건]
1. 완성 프로젝트
2. 실행 명령
3. 제한 사항

[검증 기준]
1. 새 폴더에서 설치 가능한가
2. 비밀값이 커밋되지 않았는가
3. 제한 사항이 적혀 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

실행 문서와 GitHub 저장

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「실행 문서와 GitHub 저장」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: README.md · GitHub repository
사용 도구: Cursor · Git · GitHub

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

실행 문서와 GitHub 저장

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

새 폴더에서 설치 가능한가
비밀값이 커밋되지 않았는가
제한 사항이 적혀 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

실행 문서와 GitHub 저장

완료 체크

[ ] 산출물 README.md · GitHub repository이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

릴리스 태그와 변경 기록을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Streamlit 첫 앱 →

Module 29practice필수

Streamlit 첫 앱

Python 스크립트를 입력·표·차트·사이드바가 있는 웹앱으로 실행합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Streamlit 첫 앱

왜 배우나요?

Python 스크립트를 입력·표·차트·사이드바가 있는 웹앱으로 실행합니다.

오늘 직접 할 일

CSV를 업로드해 요약 카드와 표를 보여주는 앱을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit
예상 시간: 40분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Streamlit 첫 앱

구현 전에 알아둘 개념

rerun
widget
DataFrame
chart
sidebar

도구의 역할

Cursor · Streamlit를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 rerun은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Streamlit 첫 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

orders_sample.csv
Streamlit 설치

제공 자료

orders_sample.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Streamlit 첫 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Streamlit 첫 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
Python 스크립트를 입력·표·차트·사이드바가 있는 웹앱으로 실행합니다.

[오늘 만들 것]
CSV를 업로드해 요약 카드와 표를 보여주는 앱을 만듭니다.

[필수 조건]
1. orders_sample.csv
2. Streamlit 설치

[검증 기준]
1. 앱이 실행되는가
2. CSV가 바뀌면 카드가 바뀌는가
3. 빈 파일이 처리되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Streamlit 첫 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Streamlit 첫 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Streamlit 첫 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

앱이 실행되는가
CSV가 바뀌면 카드가 바뀌는가
빈 파일이 처리되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Streamlit 첫 앱

완료 체크

[ ] 산출물 streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

캐시와 세션 상태를 적용합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 다운로드 관리 보드 →

Module 30assignment필수

다운로드 관리 보드

기존 다운로드 엔진을 Streamlit 화면에서 안전하게 호출하고 상태를 보여줍니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

다운로드 관리 보드

왜 배우나요?

기존 다운로드 엔진을 Streamlit 화면에서 안전하게 호출하고 상태를 보여줍니다.

오늘 직접 할 일

URL 등록·실행·이력·필터·재시도가 있는 로컬 관리 보드를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/download_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · Python
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

다운로드 관리 보드

구현 전에 알아둘 개념

서비스 함수
UI 분리
상태
이력
재시도

도구의 역할

Cursor · Streamlit · Python를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 서비스 함수은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

다운로드 관리 보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

downloader.py
download_history.csv

제공 자료

download_history.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

다운로드 관리 보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「다운로드 관리 보드」 실습을 진행한다.

[목표]
기존 다운로드 엔진을 Streamlit 화면에서 안전하게 호출하고 상태를 보여줍니다.

[오늘 만들 것]
URL 등록·실행·이력·필터·재시도가 있는 로컬 관리 보드를 만듭니다.

[필수 조건]
1. downloader.py
2. download_history.csv

[검증 기준]
1. UI와 다운로드 로직이 분리됐는가
2. 실패가 화면에 보이는가
3. 중복 실행을 막는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

다운로드 관리 보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「다운로드 관리 보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/download_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

다운로드 관리 보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

UI와 다운로드 로직이 분리됐는가
실패가 화면에 보이는가
중복 실행을 막는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

다운로드 관리 보드

완료 체크

[ ] 산출물 apps/download_board/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

대기열 진행률과 완료 파일 링크를 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 공휴일 API 앱 →

Module 31practice필수

공휴일 API 앱

외부 API 호출·캐싱·빈 결과·오류 상태를 갖춘 데이터 앱을 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

공휴일 API 앱

왜 배우나요?

외부 API 호출·캐싱·빈 결과·오류 상태를 갖춘 데이터 앱을 만듭니다.

오늘 직접 할 일

연도와 월을 선택해 공휴일 목록과 달력 요약을 보여줍니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/holiday_dashboard/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

공휴일 API 앱

구현 전에 알아둘 개념

API
환경변수
캐시
오류 처리
빈 상태

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 API은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

공휴일 API 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

공휴일 API 또는 샘플 JSON

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

공휴일 API 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「공휴일 API 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
외부 API 호출·캐싱·빈 결과·오류 상태를 갖춘 데이터 앱을 만듭니다.

[오늘 만들 것]
연도와 월을 선택해 공휴일 목록과 달력 요약을 보여줍니다.

[필수 조건]
1. 공휴일 API 또는 샘플 JSON

[검증 기준]
1. API 실패가 처리되는가
2. 빈 월이 보이는가
3. 비밀키가 코드에 없는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 22줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

공휴일 API 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「공휴일 API 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/holiday_dashboard/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

공휴일 API 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

API 실패가 처리되는가
빈 월이 보이는가
비밀키가 코드에 없는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

공휴일 API 앱

완료 체크

[ ] 산출물 apps/holiday_dashboard/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

공휴일 전후 업무량 데이터를 함께 표시합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 문의 운영 보드 →

Module 32practice필수

문의 운영 보드

문의 CSV를 분류하고 운영 우선순위와 미처리 현황을 보여줍니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

문의 운영 보드

왜 배우나요?

문의 CSV를 분류하고 운영 우선순위와 미처리 현황을 보여줍니다.

오늘 직접 할 일

카테고리·담당자·상태 필터와 결과 CSV 다운로드를 구현합니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/inquiry_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · pandas
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

문의 운영 보드

구현 전에 알아둘 개념

분류
필터
SLA
담당자
다운로드

도구의 역할

Cursor · Streamlit · pandas를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 분류은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

문의 운영 보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

inquiries.csv
분류 규칙

제공 자료

inquiries.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

문의 운영 보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit · pandas의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「문의 운영 보드」 실습을 진행한다.

[목표]
문의 CSV를 분류하고 운영 우선순위와 미처리 현황을 보여줍니다.

[오늘 만들 것]
카테고리·담당자·상태 필터와 결과 CSV 다운로드를 구현합니다.

[필수 조건]
1. inquiries.csv
2. 분류 규칙

[검증 기준]
1. 미분류가 사라지지 않는가
2. 오래된 문의가 맞는가
3. 다운로드 결과가 필터와 일치하는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

문의 운영 보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「문의 운영 보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/inquiry_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · pandas

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

문의 운영 보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

미분류가 사라지지 않는가
오래된 문의가 맞는가
다운로드 결과가 필터와 일치하는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

문의 운영 보드

완료 체크

[ ] 산출물 apps/inquiry_board/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

간단한 AI 답변 초안 열을 추가하되 발송 기능은 넣지 않습니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 견적 비교 보드 →

Module 33practice필수

견적 비교 보드

가격·납기·품질·조건을 함께 비교하고 누락 항목을 표시합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

견적 비교 보드

왜 배우나요?

가격·납기·품질·조건을 함께 비교하고 누락 항목을 표시합니다.

오늘 직접 할 일

거래처별 견적을 정규화해 비교표와 선정 메모를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/quote_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · pandas
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

견적 비교 보드

구현 전에 알아둘 개념

정규화
가중치
누락
가격 외 조건
결정 메모

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 정규화은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

견적 비교 보드

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

quotes.csv
평가 기준

제공 자료

quotes.csv

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

견적 비교 보드

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit · pandas의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「견적 비교 보드」 실습을 진행한다.

[목표]
가격·납기·품질·조건을 함께 비교하고 누락 항목을 표시합니다.

[오늘 만들 것]
거래처별 견적을 정규화해 비교표와 선정 메모를 만듭니다.

[필수 조건]
1. quotes.csv
2. 평가 기준

[검증 기준]
1. 총액 계산이 맞는가
2. 누락 항목이 보이는가
3. 최저가를 자동 선정하지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

견적 비교 보드

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「견적 비교 보드」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/quote_board/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · pandas

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

견적 비교 보드

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

총액 계산이 맞는가
누락 항목이 보이는가
최저가를 자동 선정하지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

견적 비교 보드

완료 체크

[ ] 산출물 apps/quote_board/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 개인정보·비밀값·저작권·외부 공유 범위를 확인했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

Grill-me로 평가 가중치를 한 질문씩 도출합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 지원사업 적합도 진단 →

Module 34practice필수

지원사업 적합도 진단

공고 조건과 조직 정보를 근거별로 대조하고 확인이 필요한 항목을 남깁니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

지원사업 적합도 진단

왜 배우나요?

공고 조건과 조직 정보를 근거별로 대조하고 확인이 필요한 항목을 남깁니다.

오늘 직접 할 일

적합·부적합·확인 필요를 근거 문장과 함께 표시하는 앱을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/grant_fit/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

지원사업 적합도 진단

구현 전에 알아둘 개념

조건 추출
근거
확인 필요
금지선
출처

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 조건 추출은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

지원사업 적합도 진단

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

grant_notice.md
company_profile.md

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

지원사업 적합도 진단

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「지원사업 적합도 진단」 실습을 진행한다.

[목표]
공고 조건과 조직 정보를 근거별로 대조하고 확인이 필요한 항목을 남깁니다.

[오늘 만들 것]
적합·부적합·확인 필요를 근거 문장과 함께 표시하는 앱을 만듭니다.

[필수 조건]
1. grant_notice.md
2. company_profile.md

[검증 기준]
1. 근거 문장이 보이는가
2. 모르는 내용을 확인 필요로 남기는가
3. 합격을 보장하지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

지원사업 적합도 진단

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「지원사업 적합도 진단」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/grant_fit/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

지원사업 적합도 진단

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

근거 문장이 보이는가
모르는 내용을 확인 필요로 남기는가
합격을 보장하지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

지원사업 적합도 진단

완료 체크

[ ] 산출물 apps/grant_fit/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

공고 버전과 기준일을 화면에 표시합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 제안서 약점 탐지기 →

Module 35practice필수

제안서 약점 탐지기

평가 항목과 제안서 내용을 대조해 근거·누락·검증 필요 주장을 나눕니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

제안서 약점 탐지기

왜 배우나요?

평가 항목과 제안서 내용을 대조해 근거·누락·검증 필요 주장을 나눕니다.

오늘 직접 할 일

약점 목록과 수정 우선순위를 보여주는 검토 앱을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/proposal_review/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

제안서 약점 탐지기

구현 전에 알아둘 개념

평가표
근거
누락
주장 검증
우선순위

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 평가표은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

제안서 약점 탐지기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

proposal.md
evaluation_criteria.csv

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

제안서 약점 탐지기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「제안서 약점 탐지기」 실습을 진행한다.

[목표]
평가 항목과 제안서 내용을 대조해 근거·누락·검증 필요 주장을 나눕니다.

[오늘 만들 것]
약점 목록과 수정 우선순위를 보여주는 검토 앱을 만듭니다.

[필수 조건]
1. proposal.md
2. evaluation_criteria.csv

[검증 기준]
1. 원문 근거가 연결되는가
2. 사실과 해석이 구분되는가
3. 수정 우선순위 이유가 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

제안서 약점 탐지기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「제안서 약점 탐지기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/proposal_review/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

제안서 약점 탐지기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

원문 근거가 연결되는가
사실과 해석이 구분되는가
수정 우선순위 이유가 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

제안서 약점 탐지기

완료 체크

[ ] 산출물 apps/proposal_review/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

고객 평가위원 관점의 반대 질문을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 업무 문서 RAG 앱 →

Module 36assignment필수

업무 문서 RAG 앱

문서 색인·질문·근거 문단·답변 불가·추천 질문을 갖춘 앱을 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

업무 문서 RAG 앱

왜 배우나요?

문서 색인·질문·근거 문단·답변 불가·추천 질문을 갖춘 앱을 만듭니다.

오늘 직접 할 일

교육용 문서 5개를 검색하고 답변 근거를 표시합니다.

완료 후 남는 것

산출물: apps/work_rag/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · Python
예상 시간: 60분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

업무 문서 RAG 앱

구현 전에 알아둘 개념

색인
검색
근거
출처
답변 불가

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 색인은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

업무 문서 RAG 앱

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

knowledge_base 문서 5개
질문 10개

제공 자료

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

업무 문서 RAG 앱

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · Streamlit · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「업무 문서 RAG 앱」 실습을 진행한다.

[목표]
문서 색인·질문·근거 문단·답변 불가·추천 질문을 갖춘 앱을 만듭니다.

[오늘 만들 것]
교육용 문서 5개를 검색하고 답변 근거를 표시합니다.

[필수 조건]
1. knowledge_base 문서 5개
2. 질문 10개

[검증 기준]
1. 근거 없는 답변을 막는가
2. 파일명과 문단을 표시하는가
3. 충돌 문서를 경고하는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

업무 문서 RAG 앱

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「업무 문서 RAG 앱」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: apps/work_rag/streamlit_app.py
사용 도구: Cursor · Streamlit · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

업무 문서 RAG 앱

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

근거 없는 답변을 막는가
파일명과 문단을 표시하는가
충돌 문서를 경고하는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

업무 문서 RAG 앱

완료 체크

[ ] 산출물 apps/work_rag/streamlit_app.py이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

사용자 질문 로그에서 답변하지 못한 질문을 모읍니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Streamlit Cloud 배포 →

Module 37checkpoint필수

Streamlit Cloud 배포

GitHub 저장소·requirements·Secrets·로그를 사용해 샘플 앱을 공개 배포합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Streamlit Cloud 배포

왜 배우나요?

GitHub 저장소·requirements·Secrets·로그를 사용해 샘플 앱을 공개 배포합니다.

오늘 직접 할 일

샘플 데이터 기반 앱을 배포하고 오류 수정 후 자동 재배포를 확인합니다.

완료 후 남는 것

산출물: 배포 URL · DEPLOYMENT.md
사용 도구: GitHub · Streamlit Community Cloud
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Streamlit Cloud 배포

구현 전에 알아둘 개념

배포
requirements
Secrets
로그
재배포

도구의 역할

GitHub · Streamlit Community Cloud를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 배포은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Streamlit Cloud 배포

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

공개 가능한 샘플 데이터
GitHub 저장소

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Streamlit Cloud 배포

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 GitHub · Streamlit Community Cloud의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Streamlit Cloud 배포」 실습을 진행한다.

[목표]
GitHub 저장소·requirements·Secrets·로그를 사용해 샘플 앱을 공개 배포합니다.

[오늘 만들 것]
샘플 데이터 기반 앱을 배포하고 오류 수정 후 자동 재배포를 확인합니다.

[필수 조건]
1. 공개 가능한 샘플 데이터
2. GitHub 저장소

[검증 기준]
1. 실제 업무자료가 없는가
2. 비밀키가 저장소에 없는가
3. 새 환경에서 실행되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Streamlit Cloud 배포

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Streamlit Cloud 배포」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: 배포 URL · DEPLOYMENT.md
사용 도구: GitHub · Streamlit Community Cloud

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Streamlit Cloud 배포

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

실제 업무자료가 없는가
비밀키가 저장소에 없는가
새 환경에서 실행되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Streamlit Cloud 배포

완료 체크

[ ] 산출물 배포 URL · DEPLOYMENT.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

배포 전 체크리스트를 GitHub issue template으로 만듭니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Codex 업무 진단과 작업공간 →

Module 38practice필수

Codex 업무 진단과 작업공간

자신의 실제 업무 하나를 Codex가 읽고 이어갈 수 있는 작업공간으로 만듭니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Codex 업무 진단과 작업공간

왜 배우나요?

자신의 실제 업무 하나를 Codex가 읽고 이어갈 수 있는 작업공간으로 만듭니다.

오늘 직접 할 일

업무 유형·가진 자료·원하는 산출물·첫 질문을 정하고 inbox를 구성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: codex-workspace/ · decisions/work_diagnosis.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Codex 업무 진단과 작업공간

구현 전에 알아둘 개념

업무 진단
작업공간
inbox
산출물
첫 질문

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 업무 진단은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Codex 업무 진단과 작업공간

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

실제 업무 문제 1개
비식별 자료 3~10개

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Codex 업무 진단과 작업공간

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Codex 업무 진단과 작업공간」 실습을 진행한다.

[목표]
자신의 실제 업무 하나를 Codex가 읽고 이어갈 수 있는 작업공간으로 만듭니다.

[오늘 만들 것]
업무 유형·가진 자료·원하는 산출물·첫 질문을 정하고 inbox를 구성합니다.

[필수 조건]
1. 실제 업무 문제 1개
2. 비식별 자료 3~10개

[검증 기준]
1. 업무 범위가 한 문장인가
2. 자료와 산출물이 연결되는가
3. 민감정보가 제거됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Codex 업무 진단과 작업공간

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Codex 업무 진단과 작업공간」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: codex-workspace/ · decisions/work_diagnosis.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Codex 업무 진단과 작업공간

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

업무 범위가 한 문장인가
자료와 산출물이 연결되는가
민감정보가 제거됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Codex 업무 진단과 작업공간

완료 체크

[ ] 산출물 codex-workspace/ · decisions/work_diagnosis.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

같은 업무를 의사결정형과 자동화형으로 각각 진단해 비교합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 자료 목록과 DATA_INVENTORY →

Module 39practice필수

자료 목록과 DATA_INVENTORY

작업공간 파일을 중요도·형식·민감도·변환 필요 여부로 목록화합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

자료 목록과 DATA_INVENTORY

왜 배우나요?

작업공간 파일을 중요도·형식·민감도·변환 필요 여부로 목록화합니다.

오늘 직접 할 일

원문을 바꾸지 않고 DATA_INVENTORY와 변환 대기 목록을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: DATA_INVENTORY.md · decisions/conversion_queue.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

자료 목록과 DATA_INVENTORY

구현 전에 알아둘 개념

인벤토리
형식
민감도
중복
변환

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 인벤토리은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

자료 목록과 DATA_INVENTORY

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

PDF
DOCX
XLSX
HWP 또는 Markdown 샘플

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

자료 목록과 DATA_INVENTORY

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「자료 목록과 DATA_INVENTORY」 실습을 진행한다.

[목표]
작업공간 파일을 중요도·형식·민감도·변환 필요 여부로 목록화합니다.

[오늘 만들 것]
원문을 바꾸지 않고 DATA_INVENTORY와 변환 대기 목록을 만듭니다.

[필수 조건]
1. PDF
2. DOCX
3. XLSX
4. HWP 또는 Markdown 샘플

[검증 기준]
1. 원본이 수정되지 않았는가
2. 민감도가 표시됐는가
3. 읽지 못한 파일이 숨겨지지 않았는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 25줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

자료 목록과 DATA_INVENTORY

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「자료 목록과 DATA_INVENTORY」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: DATA_INVENTORY.md · decisions/conversion_queue.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

자료 목록과 DATA_INVENTORY

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

원본이 수정되지 않았는가
민감도가 표시됐는가
읽지 못한 파일이 숨겨지지 않았는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

자료 목록과 DATA_INVENTORY

완료 체크

[ ] 산출물 DATA_INVENTORY.md · decisions/conversion_queue.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

파일의 기준일과 문서 버전을 추가합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: AGENTS.md와 작업 규칙 →

Module 40practice필수

AGENTS.md와 작업 규칙

목적·범위·금지 사항·파일 우선순위·출력 형식·검증 명령을 프로젝트 규칙으로 고정합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

AGENTS.md와 작업 규칙

왜 배우나요?

목적·범위·금지 사항·파일 우선순위·출력 형식·검증 명령을 프로젝트 규칙으로 고정합니다.

오늘 직접 할 일

AGENTS.md 적용 전후 같은 요청을 수행하고 차이를 기록합니다.

완료 후 남는 것

산출물: AGENTS.md · outputs/agents_before_after.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

AGENTS.md와 작업 규칙

구현 전에 알아둘 개념

AGENTS.md
범위
금지선
SSOT
검증

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 AGENTS.md은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

AGENTS.md와 작업 규칙

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

프로젝트 목적
중요 파일
실행 명령

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

AGENTS.md와 작업 규칙

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「AGENTS.md와 작업 규칙」 실습을 진행한다.

[목표]
목적·범위·금지 사항·파일 우선순위·출력 형식·검증 명령을 프로젝트 규칙으로 고정합니다.

[오늘 만들 것]
AGENTS.md 적용 전후 같은 요청을 수행하고 차이를 기록합니다.

[필수 조건]
1. 프로젝트 목적
2. 중요 파일
3. 실행 명령

[검증 기준]
1. 규칙이 짧고 실행 가능한가
2. 금지선이 구체적인가
3. 완료 조건이 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

AGENTS.md와 작업 규칙

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「AGENTS.md와 작업 규칙」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: AGENTS.md · outputs/agents_before_after.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

AGENTS.md와 작업 규칙

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

규칙이 짧고 실행 가능한가
금지선이 구체적인가
완료 조건이 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

AGENTS.md와 작업 규칙

완료 체크

[ ] 산출물 AGENTS.md · outputs/agents_before_after.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

하위 폴더 전용 AGENTS.md가 필요한지 판단합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Codex 질문 루프와 next_actions →

Module 41practice필수

Codex 질문 루프와 next_actions

AI가 결론을 서두르지 않고 목적·근거·위험·완료 기준을 질문하게 합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Codex 질문 루프와 next_actions

왜 배우나요?

AI가 결론을 서두르지 않고 목적·근거·위험·완료 기준을 질문하게 합니다.

오늘 직접 할 일

질문과 답변을 결정 로그로 정리하고 우선순위가 있는 다음 액션을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: decisions/question_log.md · next_actions.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 45분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Codex 질문 루프와 next_actions

구현 전에 알아둘 개념

질문 루프
결정
보류
담당자
다음 액션

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 질문 루프은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Codex 질문 루프와 next_actions

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

업무 자료
원하는 의사결정

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Codex 질문 루프와 next_actions

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Codex 질문 루프와 next_actions」 실습을 진행한다.

[목표]
AI가 결론을 서두르지 않고 목적·근거·위험·완료 기준을 질문하게 합니다.

[오늘 만들 것]
질문과 답변을 결정 로그로 정리하고 우선순위가 있는 다음 액션을 만듭니다.

[필수 조건]
1. 업무 자료
2. 원하는 의사결정

[검증 기준]
1. 질문이 한 번에 하나인가
2. 보류 이유가 남는가
3. 다음 액션에 담당자와 기준이 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
- 질문은 반드시 한 번에 하나만 하고 내 답을 받은 뒤 다음 질문으로 넘어가라.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Codex 질문 루프와 next_actions

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Codex 질문 루프와 next_actions」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: decisions/question_log.md · next_actions.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Codex 질문 루프와 next_actions

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

질문이 한 번에 하나인가
보류 이유가 남는가
다음 액션에 담당자와 기준이 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Codex 질문 루프와 next_actions

완료 체크

[ ] 산출물 decisions/question_log.md · next_actions.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

다음 액션을 오늘·이번 주·나중으로 나눕니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 업무자료 지식베이스 만들기 →

Module 42assignment필수

업무자료 지식베이스 만들기

PDF·DOCX·Excel·HWP·이메일·웹자료를 raw·processed·knowledge_base로 자산화합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

업무자료 지식베이스 만들기

왜 배우나요?

PDF·DOCX·Excel·HWP·이메일·웹자료를 raw·processed·knowledge_base로 자산화합니다.

오늘 직접 할 일

문서 인덱스·표 요약·용어집·출처 노트를 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: knowledge_base/document_index.md · table_summary.md · terminology.md
사용 도구: OpenAI Codex · Python
예상 시간: 55분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

업무자료 지식베이스 만들기

구현 전에 알아둘 개념

raw
processed
knowledge_base
출처
문서 인덱스

도구의 역할

OpenAI Codex · Python를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 raw은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

업무자료 지식베이스 만들기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

비식별 업무자료 5~20개

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

업무자료 지식베이스 만들기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex · Python의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「업무자료 지식베이스 만들기」 실습을 진행한다.

[목표]
PDF·DOCX·Excel·HWP·이메일·웹자료를 raw·processed·knowledge_base로 자산화합니다.

[오늘 만들 것]
문서 인덱스·표 요약·용어집·출처 노트를 만듭니다.

[필수 조건]
1. 비식별 업무자료 5~20개

[검증 기준]
1. 원문과 가공본이 분리됐는가
2. 출처 경로가 있는가
3. 읽기 실패가 기록됐는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 22줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

업무자료 지식베이스 만들기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「업무자료 지식베이스 만들기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: knowledge_base/document_index.md · table_summary.md · terminology.md
사용 도구: OpenAI Codex · Python

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

업무자료 지식베이스 만들기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

원문과 가공본이 분리됐는가
출처 경로가 있는가
읽기 실패가 기록됐는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

업무자료 지식베이스 만들기

완료 체크

[ ] 산출물 knowledge_base/document_index.md · table_summary.md · terminology.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

문서 간 중복·충돌·최신 버전을 표시합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 하나의 자료를 여러 산출물로 전환 →

Module 43practice필수

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

기준 문서 하나를 보고서·이메일·SNS·랜딩·슬라이드·FAQ로 확장합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

왜 배우나요?

기준 문서 하나를 보고서·이메일·SNS·랜딩·슬라이드·FAQ로 확장합니다.

오늘 직접 할 일

공통 사실과 채널별 표현을 분리해 6개 산출물을 만듭니다.

완료 후 남는 것

산출물: outputs/content_pack/
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

구현 전에 알아둘 개념

기준 문서
채널 변환
사실 보존
톤
출력 형식

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 기준 문서은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

product_brief.md
brand.md

제공 자료

product_brief.md

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「하나의 자료를 여러 산출물로 전환」 실습을 진행한다.

[목표]
기준 문서 하나를 보고서·이메일·SNS·랜딩·슬라이드·FAQ로 확장합니다.

[오늘 만들 것]
공통 사실과 채널별 표현을 분리해 6개 산출물을 만듭니다.

[필수 조건]
1. product_brief.md
2. brand.md

[검증 기준]
1. 숫자와 고유명사가 유지되는가
2. 채널별 길이가 맞는가
3. 근거 없는 주장이 추가되지 않는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「하나의 자료를 여러 산출물로 전환」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: outputs/content_pack/
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

숫자와 고유명사가 유지되는가
채널별 길이가 맞는가
근거 없는 주장이 추가되지 않는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

하나의 자료를 여러 산출물로 전환

완료 체크

[ ] 산출물 outputs/content_pack/이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

수정된 기준 문서로 모든 산출물을 다시 동기화합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기 →

Module 44practice필수

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

기존 프로젝트를 실행하기 전에 구조·기능·미완성·위험·검증 방법을 조사합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

왜 배우나요?

기존 프로젝트를 실행하기 전에 구조·기능·미완성·위험·검증 방법을 조사합니다.

오늘 직접 할 일

Cursor에서 만든 앱을 읽고 우선순위가 있는 CODE_REVIEW를 작성합니다.

완료 후 남는 것

산출물: CODE_REVIEW.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 50분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

구현 전에 알아둘 개념

코드베이스 이해
실행 경로
위험
테스트
최소 수정

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 코드베이스 이해은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

Cursor 프로젝트
README
테스트 데이터

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기」 실습을 진행한다.

[목표]
기존 프로젝트를 실행하기 전에 구조·기능·미완성·위험·검증 방법을 조사합니다.

[오늘 만들 것]
Cursor에서 만든 앱을 읽고 우선순위가 있는 CODE_REVIEW를 작성합니다.

[필수 조건]
1. Cursor 프로젝트
2. README
3. 테스트 데이터

[검증 기준]
1. 실제 파일 근거가 있는가
2. 추측이 표시됐는가
3. 수정 전 검증 계획이 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: CODE_REVIEW.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

실제 파일 근거가 있는가
추측이 표시됐는가
수정 전 검증 계획이 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Cursor 프로젝트를 Codex로 검토하기

완료 체크

[ ] 산출물 CODE_REVIEW.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

보안·접근성·데이터 품질 중 하나를 골라 심화 검토합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Codex 리빌드 챌린지 →

Module 45assignment필수

Codex 리빌드 챌린지

동일 요구사항을 Codex로 다시 구현하고 Cursor 버전과 구조·품질·문서를 비교합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Codex 리빌드 챌린지

왜 배우나요?

동일 요구사항을 Codex로 다시 구현하고 Cursor 버전과 구조·품질·문서를 비교합니다.

오늘 직접 할 일

계획 승인 후 기능 하나를 재구축하고 테스트와 README를 갱신합니다.

완료 후 남는 것

산출물: codex-rebuild/ · outputs/cursor_codex_comparison.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 60분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Codex 리빌드 챌린지

구현 전에 알아둘 개념

계획
diff
테스트
리빌드
비교

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 계획은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Codex 리빌드 챌린지

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

APP_SPEC.md
Cursor 버전
테스트 시나리오

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Codex 리빌드 챌린지

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Codex 리빌드 챌린지」 실습을 진행한다.

[목표]
동일 요구사항을 Codex로 다시 구현하고 Cursor 버전과 구조·품질·문서를 비교합니다.

[오늘 만들 것]
계획 승인 후 기능 하나를 재구축하고 테스트와 README를 갱신합니다.

[필수 조건]
1. APP_SPEC.md
2. Cursor 버전
3. 테스트 시나리오

[검증 기준]
1. 요구사항이 유지되는가
2. 테스트가 통과하는가
3. 비교 기준이 구체적인가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 24줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Codex 리빌드 챌린지

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Codex 리빌드 챌린지」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: codex-rebuild/ · outputs/cursor_codex_comparison.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Codex 리빌드 챌린지

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

요구사항이 유지되는가
테스트가 통과하는가
비교 기준이 구체적인가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Codex 리빌드 챌린지

완료 체크

[ ] 산출물 codex-rebuild/ · outputs/cursor_codex_comparison.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

두 버전의 장점을 합친 최종 버전을 만듭니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증 →

Module 46checkpoint필수

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

실제 프로토타입의 목적·데이터·표현·실패 상태·개인정보·업무 적용 가능성을 공격합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

왜 배우나요?

실제 프로토타입의 목적·데이터·표현·실패 상태·개인정보·업무 적용 가능성을 공격합니다.

오늘 직접 할 일

고객·운영자·보안 담당자 관점에서 한 질문씩 답하고 수정 결정을 남깁니다.

완료 후 남는 것

산출물: decisions/second_grill_log.md · decisions/revision_plan.md
사용 도구: OpenAI Codex
예상 시간: 60분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

구현 전에 알아둘 개념

verified
assumed
pending-verification
source-missing
do-not-claim-yet
contains-sensitive-data

도구의 역할

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 verified은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

프로토타입
테스트 결과
첫 Grill-me 로그

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증」 실습을 진행한다.

[목표]
실제 프로토타입의 목적·데이터·표현·실패 상태·개인정보·업무 적용 가능성을 공격합니다.

[오늘 만들 것]
고객·운영자·보안 담당자 관점에서 한 질문씩 답하고 수정 결정을 남깁니다.

[필수 조건]
1. 프로토타입
2. 테스트 결과
3. 첫 Grill-me 로그

[검증 기준]
1. 사실과 해석이 구분되는가
2. 금지 주장이 남았는가
3. 수정하지 않을 항목도 이유가 있는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
- 질문은 반드시 한 번에 하나만 하고 내 답을 받은 뒤 다음 질문으로 넘어가라.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 25줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: decisions/second_grill_log.md · decisions/revision_plan.md
사용 도구: OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

사실과 해석이 구분되는가
금지 주장이 남았는가
수정하지 않을 항목도 이유가 있는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

두 번째 Grill-me: 프로토타입 검증

완료 체크

[ ] 산출물 decisions/second_grill_log.md · decisions/revision_plan.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

고객에게 보여주기 전 필요한 최종 승인 항목을 정의합니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: Red Team 오류·악용 테스트 →

Module 47assignment필수

Red Team 오류·악용 테스트

다른 팀 앱에 빈값·긴 입력·잘못된 파일·중복·네트워크 실패·개인정보·연속 클릭을 시도합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

Red Team 오류·악용 테스트

왜 배우나요?

다른 팀 앱에 빈값·긴 입력·잘못된 파일·중복·네트워크 실패·개인정보·연속 클릭을 시도합니다.

오늘 직접 할 일

재현 단계와 증거를 포함한 red team 보고서를 작성하고 핵심 오류를 수정합니다.

완료 후 남는 것

산출물: red_team_report.md · tests/regression_check.md
사용 도구: Cursor · OpenAI Codex · Browser
예상 시간: 70분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

Red Team 오류·악용 테스트

구현 전에 알아둘 개념

악용 테스트
재현
증거
심각도
회귀 테스트

도구의 역할

Cursor · OpenAI Codex · Browser를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 악용 테스트은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

Red Team 오류·악용 테스트

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

다른 팀 앱
테스트 체크리스트

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

Red Team 오류·악용 테스트

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 Cursor · OpenAI Codex · Browser의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「Red Team 오류·악용 테스트」 실습을 진행한다.

[목표]
다른 팀 앱에 빈값·긴 입력·잘못된 파일·중복·네트워크 실패·개인정보·연속 클릭을 시도합니다.

[오늘 만들 것]
재현 단계와 증거를 포함한 red team 보고서를 작성하고 핵심 오류를 수정합니다.

[필수 조건]
1. 다른 팀 앱
2. 테스트 체크리스트

[검증 기준]
1. 재현 단계가 있는가
2. 심각도 이유가 있는가
3. 수정 후 회귀 검증했는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 23줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

Red Team 오류·악용 테스트

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「Red Team 오류·악용 테스트」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: red_team_report.md · tests/regression_check.md
사용 도구: Cursor · OpenAI Codex · Browser

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

Red Team 오류·악용 테스트

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

재현 단계가 있는가
심각도 이유가 있는가
수정 후 회귀 검증했는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

Red Team 오류·악용 테스트

완료 체크

[ ] 산출물 red_team_report.md · tests/regression_check.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

가장 심각한 실패를 자동 검사로 바꿉니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.

다음 모듈: 최종 캡스톤과 데모데이 →

Module 48checkpoint필수

최종 캡스톤과 데모데이

문제·결정·구현·검증·한계를 한 프로젝트와 5분 데모로 설명합니다.

7 steps

Step 1

목표와 완성 결과 확인

published

Step 1

목표와 완성 결과 확인

최종 캡스톤과 데모데이

왜 배우나요?

문제·결정·구현·검증·한계를 한 프로젝트와 5분 데모로 설명합니다.

오늘 직접 할 일

10개 후보 중 하나를 완성하고 실행 가능한 저장소와 데모 자료를 제출합니다.

완료 후 남는 것

산출물: final-project/ · demo-script.md · final-retrospective.md
사용 도구: AI Studio · Cursor · Streamlit · OpenAI Codex
예상 시간: 110분

읽기만 하고 넘어가지 않습니다. 이 모듈은 실행 결과와 확인 기록이 있어야 완료됩니다.

Step 2

개념과 도구 지도

published

Step 2

개념과 도구 지도

최종 캡스톤과 데모데이

구현 전에 알아둘 개념

포트폴리오
데모
증거
한계
다음 액션

도구의 역할

AI Studio · Cursor · Streamlit · OpenAI Codex를 사용하되, AI가 만든 결과는 입력 데이터와 완료 기준으로 직접 확인합니다. 도구 이름이나 모델보다 문제를 설명하고 결과를 검증하는 루프가 우선입니다.

내 말로 설명하기

다음 문장을 채웁니다.

이 모듈에서 포트폴리오은(는) ________을 위해 필요하다.

Step 3

준비물과 샘플 데이터

published

Step 3

준비물과 샘플 데이터

최종 캡스톤과 데모데이

실습 재료 준비

필요한 입력과 조건

AGENTS.md
README
app
sample data
tests
decisions
CODE_REVIEW

제공 자료

이 모듈은 개인 프로젝트 자료 또는 앞 모듈의 산출물을 사용합니다.

시작 전 확인

실제 고객·직원 개인정보 대신 교육용 또는 비식별 자료를 사용합니다.
원본 자료는 별도 폴더에 보관하고 실습 중 덮어쓰지 않습니다.
API Key와 비밀번호는 코드·캡처·GitHub에 넣지 않습니다.
외부로 공유할 수 없는 자료는 공개 배포 실습에서 제외합니다.

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

published

Step 4

계획 세우기와 복사용 요청문

최종 캡스톤과 데모데이

구현 전에 계획부터 확인

아래 요청문을 AI Studio · Cursor · Streamlit · OpenAI Codex의 대화창에 붙여 넣습니다. AI가 제안한 범위와 파일을 확인한 뒤 실행으로 넘어갑니다.

prompt

나는 AI 네이티브 빌더 40H의 「최종 캡스톤과 데모데이」 실습을 진행한다.

[목표]
문제·결정·구현·검증·한계를 한 프로젝트와 5분 데모로 설명합니다.

[오늘 만들 것]
10개 후보 중 하나를 완성하고 실행 가능한 저장소와 데모 자료를 제출합니다.

[필수 조건]
1. AGENTS.md
2. README
3. app
4. sample data
5. tests
6. decisions
7. CODE_REVIEW

[검증 기준]
1. 다른 PC에서 실행되는가
2. 핵심 사용자 흐름이 성공하는가
3. 한계와 금지선이 설명되는가

바로 구현하지 말고 먼저 다음 순서로 도와줘.
1. 현재 폴더와 가진 자료를 확인한다.
2. 모르는 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한다.
3. 이번 모듈에서 만들 최소 범위를 제안한다.
4. 변경하거나 만들 파일과 실행·검증 방법을 제안한다.
내가 계획을 확인한 뒤 실행을 요청하겠다.

총 28줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.

계획 검토 질문

이번 모듈의 산출물과 직접 연결되는가?
불필요한 기능이 추가되지 않았는가?
원본 데이터와 비밀정보를 보호하는가?
실행과 검증 명령이 포함됐는가?

Step 5

직접 구현하고 실행하기

published

Step 5

직접 구현하고 실행하기

최종 캡스톤과 데모데이

합의한 범위 실행

prompt

앞에서 합의한 「최종 캡스톤과 데모데이」 계획 범위만 실행해줘.

완성해야 할 산출물: final-project/ · demo-script.md · final-retrospective.md
사용 도구: AI Studio · Cursor · Streamlit · OpenAI Codex

진행 규칙:
1. 기존 원본과 샘플 데이터는 덮어쓰지 않는다.
2. 한 번에 확인 가능한 크기로 작업한다.
3. 실행 명령과 실제 결과를 확인한다.
4. 실패하면 오류 원문, 원인, 수정 내용을 기록한다.
5. 검증 기준을 모두 확인한 뒤 변경 파일과 남은 한계를 요약한다.

수강생이 직접 확인할 것

1. AI가 만들거나 바꾼 파일을 연다.

2. 실행 명령을 직접 확인한다.

3. 정상 입력으로 핵심 흐름을 한 번 완료한다.

4. 결과 파일 또는 화면 캡처를 남긴다.

5. 이해되지 않는 코드나 판단은 설명을 요청한다.

Step 6

오류 미션과 검증

published

Step 6

오류 미션과 검증

최종 캡스톤과 데모데이

일부러 실패시켜 보기

필수 검증

다른 PC에서 실행되는가
핵심 사용자 흐름이 성공하는가
한계와 금지선이 설명되는가

오류 기록 형식

markdown

## 오류 기록
- 재현 입력:
- 실행 명령 또는 행동:
- 오류 원문:
- 원인 가설:
- 수정 내용:
- 재검증 결과:

오류 메시지를 지우거나 요약해서 전달하지 않습니다. 원문과 재현 조건을 함께 AI에게 제공하고, 수정 후 같은 입력으로 다시 확인합니다.

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

published

Step 7

산출물 제출과 업무 확장

최종 캡스톤과 데모데이

완료 체크

[ ] 산출물 final-project/ · demo-script.md · final-retrospective.md이 실제로 존재한다.
[ ] 정상 흐름을 직접 실행했다.
[ ] 오류 또는 경계값을 한 번 이상 확인했다.
[ ] AI가 만든 결과를 입력·근거·완료 기준으로 검토했다.
[ ] 작업 과정과 남은 한계를 짧게 기록했다.

확장 과제

실제 부서 적용을 위한 30일 개선 백로그를 만듭니다.

회고

이번 모듈에서 AI에게 맡긴 판단, 내가 직접 확인한 판단, 다음에 자동화할 부분을 각각 한 줄로 씁니다.