Vibecoding Discovery: Agentic Software Development Course
구름 바이브코딩 3기, AI와 함께 만드는 새로운 소프트웨어 개발 방식
“AI를 사용하는 개발자”를 넘어, “AI와 함께 제품을 만드는 빌더”를 위한 20일간의 여정
최근 생성형 AI는 단순한 질문 답변 도구를 넘어 소프트웨어 개발 방식 자체를 변화시키고 있습니다. 이제 개발자는 코드를 한 줄 한 줄 직접 작성하는 사람이 아니라, AI와 협업하여 문제를 정의하고 설계하며 빠르게 검증하는 빌더(Builder)로 변화하고 있습니다.
이번 과정은 현업 개발자, IT 실무자, 서비스 기획자, 그리고 AI 기반 창업을 준비하는 예비 창업자들의 코딩 에이전트 기반 프로젝트 수행 지식과 경험을 확장하기 위한 실무 중심 학습 과정이며, AI 시대의 현대적인 소프트웨어 엔지니어링을 직접 경험하는 프로젝트 중심 교육으로 운영됩니다.
학습 지향점: 에이전트 기반 개발 경험
코딩 에이전트의 등장과 함께 소프트웨어 산업 전반이 큰 변화를 겪고 있습니다. 어떤 변화는 긍정적인 신호로 보이지만 또 다른 변화는 부정적인 신호로 느껴지기도 합니다. 어떤 변화는 이미 성숙기에 접어들었지만 어떤 변화는 매일같이 가속되며 더 크고 넓은 범위에 영향을 미치고 있습니다.
이러한 변화의 과정에서 전통적인 소프트웨어 개발 능력 중 코드 작성 등 일부작업에 대한 평가 절하가 이뤄지고 아래와 같은 또 다른 작업 능력이 주목받고 있습니다.
- 문제를 정의하는 능력
- AI에게 올바른 작업을 지시하는 능력
- 여러 AI와 다양한 도구를 연결하는 능력
- 반복 가능한 개발 프로세스를 설계하는 능력
이번 과정은 이러한 능력을 미션과 프로젝트 수행 과정을 통해 자연스럽게 익히도록 설계되었습니다.
5단계 바이브코딩 탐험과 발견의 여정
이번 학습 과정에서 함께 도전할 5단계 여정
| Phase | 핵심 주제 | 결과물 |
|---|---|---|
| Phase 1 | AI 기반 개발 생산성 | Cursor, Claude Code, Codex 활용 |
| Phase 2 | AI Agent 기본기 | MCP, Tool Use, Function Calling |
| Phase 3 | Knowledge AI | RAG, Memory, LangGraph, Agents SDK |
| Phase 4 | Enterprise AI Agent | Multi-Agent, A2A, SaaS |
| Phase 5 | 실전 프로젝트 | AI Native SaaS 완성 |
바이브코딩 1일차 산출물: GPT 기획, Cursor 빌드, Pixel Grug
https://github.com/junsang-dong/goorm-260708-pixel-grug
일일 학습 운영 구조
20일 동안 총 80시간의 교육은 다음과 같은 구조로 운영됩니다.
1부 (2시간) : 개념 정립 & 미션 수행
매일 새로운 기술을 배우고 직접 실습합니다.
예를 들어
- 생성형 AI 이해
- 프롬프트 엔지니어링
- GitHub 활용
- Cursor 기반 바이브코딩
- React와 Vite
- API 활용
- 데이터 저장
- AI 에이전트 설계
- RAG
- MCP(Model Context Protocol)
- 클라우드 배포
등 현대적인 개발 방법을 단계적으로 익히게 됩니다.
각 세션은 짧은 강의와 즉시 따라 하는 실습, 그리고 개별 미션으로 구성됩니다.
2부 (2시간) : 실무 프로젝트
후반부는 프로젝트 시간입니다.
배운 내용을 실제 서비스에 적용하면서
- 설계
- 구현
- 테스트
- 개선
- 발표
작업을 수행하고 개선합니다.
이 때 강연자는 프로젝트 코치(Project Coach)의 역할을 수행합니다.
이번 과정에서 다루는 AI 소프트웨어 엔지니어링 핵심개념 10가지
- AI-colaboratory Development
- AI를 개발 과정의 핵심 파트너로 활용하는 개발 방식
- Vibe Coding
- 구현보다 문제 해결과 반복 개선에 집중하는 개발 문화
- Prompt Engineering
- AI와 효과적으로 협업하기 위한 요구사항 작성 능력
- AI Pair Programming
- AI와 함께 설계하고 구현하는 협업 방식
- GitHub 기반 협업
- 버전 관리와 프로젝트 기록 문화
- MVP 중심 개발
- 가장 작은 제품을 빠르게 완성하고 검증하는 전략
- API 기반 서비스 구성
- 외부 AI와 데이터를 연결하는 서비스 설계
- Agentic Workflow
- 계획, 실행, 검증을 AI 에이전트와 분담하는 개발 방식
- Knowledge Base & RAG
- 개인과 조직의 지식을 AI가 활용할 수 있도록 구조화하는 방법
- Continuous Improvement
- 완벽한 첫 버전보다 빠른 반복과 개선을 통한 제품 성장
개발 실무 경험자를 위한 프로젝트 미션
실무 경험자는 보다 깊이 있는 프로젝트를 선택하여 구현할 수 있습니다.
- 멀티 LLM 통합 AI Workspace
- GitHub Repository 분석 에이전트
- 코드 리뷰 AI Assistant
- 개발 문서 자동 생성 시스템
- 사내 FAQ 챗봇(RAG 기반)
- 업무 자동화 AI 에이전트
- 프로젝트 일정 관리 AI
- API Gateway 기반 AI 서비스
- 개인 개발 지식관리(Developer Knowledge OS)
- MCP 기반 도구 연동 실습
- DevOps 배포 자동화 대시보드
- AI 코드 품질 분석 도구
이 과정에서는 단순한 CRUD 애플리케이션보다 실제 현업에서 활용 가능한 구조를 경험하는 데 중점을 둡니다.
창업을 준비하는 학습자를 위한 프로젝트 미션
창업 희망자는 제품 기획과 시장 검증을 목표로 프로젝트를 진행합니다.
- AI 기반 SaaS MVP 제작
- AI 여행 콘텐츠 플랫폼
- 개인 맞춤형 학습 도우미
- AI 강의자료 생성 서비스
- 기업 문서 요약 플랫폼
- AI 고객 상담 챗봇
- AI 뉴스 큐레이션 서비스
- AI SNS 콘텐츠 자동 생성기
- AI 마케팅 분석 도구
- AI 업무 자동화 플랫폼
- AI 기반 구독형 서비스(Pro Membership)
- 개인 브랜드 구축 플랫폼
각 프로젝트는 실제 서비스 출시를 염두에 두고 기획합니다.
나의 삶을 개선하기 위한 문제 정의, 현실 검증
이번 과정에서는 나의 삶, 내가 속한 조직의 문제를 발굴하고 해결하는 방법으로서 바이브코딩 기법을 활용합니다.
따라서 이번 과정에서의 지향점은
- 나를 좌절시키는 문제를 정의한 뒤
- 범용 AI 어시스턴트, 에이전트, 그리고 바이브코딩 도구를 활용하여
- 당면 과제에 대한 해결책을 기획-개발-전달하는 것입니다.
이번 과정에서는 단순히 코드를 작성하는 방법이 아니라, AI 시대에 요구되는 새로운 개발 사고방식과 프로젝트 수행 능력을 함께 배우게 됩니다.
결론: 로드맵
교육을 마치면 단순한 실습 결과물이 아니라 다음과 같은 자산을 보유하게 됩니다.
- GitHub 기반 개발 포트폴리오
- 배포 가능한 AI 웹 애플리케이션
- 다양한 AI 모델을 활용한 개발 경험
- 프로젝트 중심 문제 해결 능력
- 현대적인 소프트웨어 엔지니어링 프로세스 이해
- AI 에이전트 기반 개발 경험
- 협업 가능한 개발 문화와 워크플로우
- 향후 업무와 창업에 활용할 수 있는 MVP
- 지속적으로 성장할 수 있는 개인 개발 환경
- AI 시대에 맞는 새로운 개발자의 사고방식
