Goorm AI Assistant Course: Final Project
PDF: AI Assistant Builder’s Journey by Jun.NextPlatform
https://drive.google.com/file/d/1D1xhl5NDxQsCa81fRQZ-Dlch-YErGSJ4/view?usp=sharing
수료 시점의 지식과 경험
AI 어시스턴트 학습 과정을 통해 전달된 지식과 경험의 종류
- Claude Desktop 등 프리미엄 생성형 AI 활용, 프롬프트 엔지니어링
- 에이전트 기반의 바이브코딩(Cursor 등)
- HTML/CSS/JavaScript, React/Vite
- REST API, LLM API(GPT, Claude, Gemini 등)
- 데이터 분석, RAG, MCP
- LangGraph, AI Agent
- GitHub, 서버리스 배포
파이널 프로젝트 주제 TOP 3 제안
지금까지 배운 기술을 하나의 서비스로 통합되는 파이널 프로젝트 주제 제안
- 프로젝트 1. AI Developer Workspace
- 프로젝트 2. AI Research Assistant
- 프로젝트 3. AI Assistant Builder
6단계 프로젝트 수행 방식
- 주제 선정: 프로젝트 주제 선택, 나만의 지식과 경험 투영, 차별화
- 사업 분석: 경쟁 제품 벤치마킹, 비즈니스 모델 캔버스 작성
- 기술 기획: 지식/경험 누적 프로젝트에서 초기 기술명세서 작성
- 제품 빌드: 에이전트 빌더 또는 바이브코딩 도구에서 빌드, 디버깅
- 코드 배포: 깃허브 코드 배포, 서버리스 환경에 앱 배포
- 사례 공유: 완료 기술명세서 기반 제품설명서 슬라이드 제작, 공유, 배포
프로젝트 1. AI Developer Workspace
“나만의 AI 개발 비서”
한 줄 소개
개발자를 위한 ChatGPT + Claude + GitHub + 문서검색이 하나로 통합된 AI Assistant
주요 기능
Dashboard
오늘의 작업
최근 프로젝트
최근 대화
즐겨찾기
Multi LLM
GPT
Claude
Gemini
Perplexity
모델 선택
자동 라우팅
GitHub
Repository 분석
README 생성
Issue 요약
Commit 분석
Wiki 생성
AI Coding
코드 생성
리팩토링
버그 수정
설명 생성
Knowledge Base
Markdown
기술문서
검색(RAG)
MCP
Filesystem
GitHub
Browser
기술 스택
React
Vite
OpenAI API
Claude API
Gemini API
GitHub API
LangGraph
RAG
MCP
학습 포인트
★★★★★
이번 과정의 거의 모든 기술을 활용할 수 있습니다.
프로젝트 2. AI Research Assistant
“업무 조사 전문가”
한 줄 소개
인터넷 자료를 조사하고 분석하여 보고서를 작성하는 AI
예시
“2026년 AI 시장 조사”
↓
웹 검색
↓
뉴스 수집
↓
중복 제거
↓
요약
↓
표 생성
↓
최종 보고서
Workflow
질문 입력
↓
Planner
↓
Web Search
↓
자료 수집
↓
LLM 분석
↓
Fact Check
↓
Report
포함 기능
검색
뉴스 분석
PDF 요약
유튜브 요약
표 생성
인용
Markdown Export
확장 기능
Perplexity
OpenAI
Claude
Gemini
자동 비교
사용 기술
React
Perplexity API
OpenAI
LangGraph
Markdown
RAG
학습 포인트
★★★★☆
AI Workflow를 이해하기에 매우 좋습니다.
프로젝트 3. AI Assistant Builder
“누구나 AI Assistant를 만드는 플랫폼”
한 줄 소개
ChatGPT를 만드는 것이 아니라
ChatGPT를 만드는 도구를 만드는 프로젝트
사용자는
“여행 도우미”
↓
“주식 전문가”
↓
“마케팅 컨설턴트”
↓
“법률 상담”
같은 Assistant를 직접 만든다.
Builder 화면
이름
설명
System Prompt
모델 선택
Temperature
도구 선택
아이콘
↓
Publish
Assistant 생성
Tool 선택
Web Search
Calculator
Filesystem
GitHub
Image
RAG
Memory
Session
Long Memory
Knowledge
Marketplace
내 Assistant
공유
복제
즐겨찾기
기술
React
Vite
OpenAI
Claude
Gemini
LangGraph
MCP
RAG
Supabase
학습 포인트
★★★★★
AI Agent의 핵심 개념을 가장 깊이 이해할 수 있습니다.
프로젝트별 난이도 비교
| 프로젝트 | 난이도 | AI 기술 활용 | 실무성 | 발표 효과 |
|---|---|---|---|---|
| AI Developer Workspace | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| AI Research Assistant | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| AI Assistant Builder | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
강연자 추천 프로젝트 수행 방식
세 프로젝트를 하나의 생태계로 연결하는 방식
AI Assistant Builder
│
├── AI Research Assistant
│
├── AI Developer Workspace
│
├── Travel Assistant
│
├── Stock Assistant
│
├── Learning Assistant
│
└── Customer Support Assistant
“AI Assistant Builder”를 플랫폼으로 만들고, 그 위에서 각자가 자신만의 전문 AI 어시스턴트를 제작하는 구조입니다. 이 방식은 이번 20일간 배운 멀티 LLM, RAG, MCP, LangGraph, GitHub 연계, React/Vite 기반 프런트엔드 설계까지 자연스럽게 통합할 수 있습니다.
