클래스 소개로
7시간 워크샵
AI로 나만의 앱·서비스를 만드는 프로젝트형 실습 과정
실제 사례로 배우는 OpenAI Codex 업무 자동화
Codex 제품형 작업공간과 OpenAI API 흐름을 실제 업무 사례로 익히는 심화 실습
온보딩 이후 필요한 도구 사용, Responses API, function calling, AGENTS.md 운영, GitHub 저장 흐름을 실제 사례에 맞춰 확장합니다. 업무 자동화 결과물을 만들고 검증하는 데 집중합니다.
약 7시간 · 사례 기반 실습
이 클래스에서 다루는 것
- Codex를 업무 자동화 워크스페이스로 쓰기 위한 폴더, 규칙, 검증 루프를 잡습니다.
- OpenAI Responses API와 function calling 흐름을 기존 Claude 기반 예제와 비교해 이해합니다.
- AGENTS.md, Git/GitHub, API 키, 로컬 실행 환경을 업무 산출물 기준으로 정리합니다.
- 사례별로 조사, 문서화, 데이터 정리, 제안 전략, 자동화 산출물을 만드는 흐름을 실습합니다.
- 작업 결과를 저장하고 재현 가능한 형태로 남겨 팀 업무에 넘길 수 있게 만듭니다.
Codex 온보딩 이후 더 깊게 실습하는 7시간 워크샵입니다. 전체 모듈과 Step 원문은 공개 프리뷰에서 확인할 수 있습니다.
수강생이 느끼게 될 변화
- 1전환 — Claude Code 예제를 OpenAI Codex와 Responses API 관점으로 바꿔 이해합니다.
- 2실행 — 기능 설명이 아니라 실제 업무 산출물을 만드는 루프로 익힙니다.
- 3검증 — 실행 결과, 파일 변경, API 응답을 확인하며 안정적으로 반복합니다.
- 4축적 — 산출물과 규칙을 GitHub에 남겨 다음 업무의 출발점으로 씁니다.
전체 구조
Part 1 · Codex 업무 자동화 기초
작업공간, AGENTS.md, 파일 변경, 검증 루프를 업무 자동화 기준으로 세팅합니다.
Part 2 · OpenAI API와 도구 호출
Responses API, function calling, 이전 응답 연결 흐름을 실습 가능한 형태로 다룹니다.
Part 3 · 실제 사례 확장
리서치, 제안, 자료 정리, 자동화 사례를 통해 팀에서 재사용할 수 있는 산출물을 만듭니다.