1장. 일꾼에서 매니저로 - Super Work Framework
- AI의 한계와 인간의 한계 이해하기
- 컨텍스트 vs 지식: 역할 분담의 핵심
- 프롬프트 엔지니어링에서 에이전트 매니징으로
AI와 함께 만드는 나의 첫 번째 프로덕트
에이전트 시대를 준비하는 넓고 얕은 지식 + AI 협업 가이드
커리큘럼 한눈에 보기
에이전트 시대에 맞춰 비즈니스, 개발, 운영을 모두 아우르는 통합 로드맵입니다. 각 파트는 반드시 알아야 할 최소 개념과, AI 도구 실습으로 구성됩니다.
Part 1: AI 협업 마인드셋
2장. AI 도구 생태계와 발전 단계
- AI 6단계 발전 과정 (도입→확산→협업→에이전트→생태계→초지능)
- 현재 도구들: GPT vs Claude vs Gemini
- 에이전트 시대 준비하기
Part 2: 비즈니스 기획 필수 지식
3장. 아이디어부터 검증까지
- 문제 정의와 솔루션 설계
- 시장 분석의 기본 (TAM, SAM, SOM이 뭔지만 알기)
- AI로 경쟁사 분석하기
4장. 비즈니스 모델과 수익 구조
- Unit Economics 기초 (CAC, LTV 개념만)
- 수익 모델 5가지 패턴
- AI로 사업계획서 작성하기
Part 3: 프로덕트 개발 필수 지식
5장. 개발 기초 개념 (코딩은 AI가 한다)
- API가 뭔지, 데이터베이스가 뭔지
- 서버리스, 클라우드 개념
- GitHub과 버전 관리 기초
6장. AI 코딩 도구 완전 정복
- 브라우저 기반: REPLIT으로 바로 코딩하기
- 에디터 통합: GitHub Copilot + VSCode 조합
- 터미널 기반: Claude Code로 명령어 코딩
- VS Code 확장: ClaudeDev로 전체 프로젝트 개발
- 구글 생태계: Gemini CLI 활용법
- OpenAI 생태계: OpenAI Codex 실습
- 도구별 장단점과 언제 뭘 써야 할지
7장. No-Code/Low-Code + AI 통합 개발
- Firebase로 백엔드 없이 앱 만들기
- Next.js + AI로 웹사이트 구축
- 실습: 같은 프로젝트를 각 도구로 만들어보기
Part 4: 프로젝트 관리와 실행
8장. 혼자서도 프로젝트 매니징
- 애자일 vs 워터폴 (언제 뭘 쓸지만 알기)
- OKR과 마일스톤 설정
- AI로 일정 관리와 위험 대응
9장. 품질 관리와 테스트
- MVP 개념과 출시 전략
- 사용자 피드백 수집과 개선
- AI로 버그 찾기와 성능 측정
Part 5: 마케팅과 성장
10장. 마케팅 기초 (전문가 아니어도 되는)
- 타겟 고객 정의와 페르소나
- 채널별 특성 (SEO, SNS, 광고)
- AI로 콘텐츠 마케팅하기
11장. 성장 지표와 분석
- 핵심 지표 (MAU, Retention, Conversion)
- Google Analytics 기본 설정
- AI로 데이터 분석과 개선점 찾기
Part 6: 에이전트 시대 대비
12장. AI 에이전트의 이해
- 에이전트 구성요소: 환경, 센서, 효과기, 지식베이스, 목표
- 프롬프트 → 에이전트: 단계적 지시에서 목표 중심으로
- 에이전트 활용 사례: 비즈니스/개발/운영 에이전트
13장. 커스텀 GPTs와 에이전트 만들기
- GPTs 커스터마이징 실습
- 업무용 에이전트 설계와 배포
- 에이전트 성능 개선과 학습
Part 7: 투자와 확장
14장. 투자유치 준비
- VC가 보는 평가 기준 12가지
- IR 덱 구성과 스토리텔링
- AI로 재무 계획 수립하기
15장. 에이전트 시대의 스케일업
- 플랫폼 기업 → 에이전트 플랫폼 기업으로의 전환
- 앱 기업 → 에이전트 기업으로의 진화
- 에이전트 생태계에서 살아남는 전략
Part 8: 미래 대비 전략
16장. AI 6단계별 대응 전략
- 각 단계별 비즈니스 변화 예측
- 솔로프레뉴어에서 에이전트 오케스트레이터로
- 초지능 AI 시대 준비하기
17장. 실전 케이스 스터디
- 통합 프로젝트: 6가지 AI 코딩 도구로 같은 앱 만들기
- 도구별 특화 프로젝트
- 에이전트 활용 실제 사례와 트러블슈팅
도구별 특화 프로젝트
- REPLIT으로 빠른 프로토타입
- Claude Code로 CLI 도구 개발
- ClaudeDev로 풀스택 앱
- Gemini CLI로 구글 서비스 연동
이것만 알면 된다
- AI는 컨텍스트를, 인간은 판단과 목표를 담당한다
- 비즈니스·개발·마케팅의 최소 개념만 이해해도 실행 가능
- 도구 선택은 상황과 목표에 따라 달라진다
도구별 실습 포인트
- 같은 기능을 6가지 도구로 구현해보며 체득
- 협업·속도·확장성 중 중요한 지표를 먼저 정의
- 실제 배포까지 이어지는 엔드투엔드 실습
에이전트 시대엔 이렇게
- 프롬프트 작성자를 넘어 AI 오케스트레이터로 전환
- 커스텀 에이전트를 업무 파이프라인에 연결
- AI 거버넌스와 성능 모니터링 체계를 도입
AI 코딩 도구 비교표
| 도구 | 장점 | 단점 | 적합한 상황 | 필수 스킬 |
|---|---|---|---|---|
| REPLIT | 브라우저에서 바로 개발, 협업 용이 | 복잡한 프로젝트엔 제한적 | 빠른 프로토타이핑, 학습 | 기본 프로그래밍 개념 |
| GitHub Copilot | IDE 통합, 코드 품질 높음 | 월 구독비, 에디터 필요 | 전문 개발, 코드 리뷰 | VSCode 사용법 |
| Claude Code | 터미널 기반, 시스템 통합 | 명령어 익숙해야 함 | CLI 도구, 자동화 스크립트 | 터미널 기초 |
| ClaudeDev | 전체 프로젝트 개발 가능 | VSCode 전용, 설정 복잡 | 풀스택 개발 | VSCode + Git |
| OpenAI Codex | 다양한 언어 지원 | API 비용, 설정 필요 | 특화된 개발 도구 | API 개념 |
| Gemini CLI | 구글 서비스 연동 강력 | 구글 생태계 의존 | 구글 클라우드 개발 | GCP 기초 |
궁극적 목표
6가지 AI 코딩 도구를 상황에 맞게 선택하고, 에이전트 시대에는 AI 오케스트레이터로 성장하기
커리큘럼 전반에 걸쳐 AI 도구 선택 기준, 협업 방식, 에이전트 운영 전략을 반복적으로 연습하며 "AI 오케스트레이터"의 사고방식을 체득합니다.