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입문AI와 함께 개발하기

원하는 동작을 말로 설명하고 AI의 결과를 확인하며 소프트웨어를 만드는 방법을 배웁니다. 목표는 사람이 정하고, 결과도 사람이 확인합니다.

1-1 · 시작·기획

학습 목표사전 지식개념 이해실제 사용 사례단계별 실습코드와 프롬프트자주 발생하는 문제와 해결핵심 요약완료 확인참고자료
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학습 목표

  • AI를 활용한 개발의 역할과 적용 조건을 설명할 수 있다.
  • 만들고 싶은 기능 하나와 사용할 사람을 한 문장으로 적으세요.
  • AI가 수정한 파일과 확인하지 못한 기능을 표로 기록하세요.

사전 지식

처음 배우는 분도 시작할 수 있습니다. 작업에 쓸 아이디어 하나와 메모할 공간을 준비하세요.

개념 이해

AI와 함께 개발할 때는 원하는 동작을 말로 설명하고 결과를 직접 확인하며 소프트웨어를 만듭니다. 운전 목적지를 알려주는 것처럼 목표는 사람이 정하고, 도착 여부도 사람이 확인합니다.

전통적인 프로그래밍과 AI 개발

직접 코드를 쓰는 개발은 구현 방법을 세밀하게 정합니다. AI 개발은 요구와 피드백을 많이 쓰지만 설계·검증의 책임은 그대로 남습니다.

자연어와 코드 생성

AI는 전달받은 설명과 파일에서 문맥을 추정해 코드 후보를 만듭니다. 실제 데이터나 사용자의 의도를 모두 알고 있는 것은 아닙니다.

장점과 한계

반복 화면과 초안은 빠르게 만들 수 있습니다. 모호한 요구, 오래된 API, 권한과 동시성 문제는 사람이 놓치기 쉬워 확인이 필요합니다.

코딩 지식이 없는 경우

포트폴리오·소개 페이지·작은 도구부터 시작할 수 있습니다. 결제·의료·개인정보를 다루는 서비스는 관련 전문 검토와 운영 능력이 추가로 필요합니다.

검증과 프로토타입

화면이 움직이는 시제품과 실제 운영 서비스는 다릅니다. 운영에는 접근 제어, 실패 처리, 복구, 비용 관찰이 필요합니다.

실제 사용 사례

할 일 목록의 버튼이 화면에서 사라지는 것만으로 저장 성공은 아닙니다. 새로고침해도 유지되는지, 다른 사용자의 목록이 보이지 않는지까지 확인해야 서비스 기능이 됩니다.

단계별 실습

실습은 운영 서비스가 아닌 별도 연습 프로젝트에서 진행하세요. 기존 파일이 있다면 변경 전 기록을 남깁니다.

  1. 만들고 싶은 기능 하나와 사용할 사람을 한 문장으로 적으세요.
  2. 메모만 저장하는 시제품과 로그인 후 사용자별 메모를 저장하는 운영 기능을 구분하세요.
  3. AI에 화면 초안을 요청한 뒤 버튼·빈 화면·실패 상황을 각각 확인하세요.
  4. AI가 수정한 파일과 확인하지 못한 기능을 표로 기록하세요.

코드와 프롬프트

아래 요청에서 대괄호 부분을 내 프로젝트에 맞게 바꾼 뒤 AI 도구에 전달하세요.

AI에게 요청하기
아이디어: [내 아이디어]. 코딩을 처음 배우는 사람에게 설명하면서 가장 작은 시제품을 설계해줘. 구현 전에 필요한 화면과 데이터, 위험한 기능을 구분하고 완료 확인 행동을 적어줘. 모르는 사항은 추정과 사실을 구분해줘.

자주 발생하는 문제와 해결

문제와 원인해결 방법과 확인 기준
예쁜 화면만 보고 완성으로 판단함새로고침·잘못된 입력·다른 계정 접근을 직접 확인합니다.
오류 내용을 전혀 이해하지 못함오류 원문에서 비밀정보를 지우고 발생 행동과 함께 설명을 요청합니다.

핵심 요약

  • 목표와 검증은 사람이 책임집니다.
  • 작은 기능을 만들고 결과를 확인하는 반복이 핵심입니다.

완료 확인

참고자료

확인 기준일: 2026-10-20. 요금·사용 한도·제품 기능·설정 경로는 변경될 수 있으므로 작업 직전 공식 문서와 설치 버전을 확인하세요.

  • 웹 표준과 브라우저 API ↗

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입문

개발을 시작하기 전 기본 개념

앱을 식당에 비유하면 화면은 메뉴판, 서버는 주문을 처리하는 주방, 데이터베이스는 장부입니다. 서로의 역할을 나누어 이해하면 AI의 설명과 오류를 더 쉽게 읽을 수 있습니다.

입문

아이디어를 서비스로 구체화하기

MVP는 적게 만든 부실한 서비스가 아니라, 가장 중요한 가설을 확인할 수 있는 최소 기능 제품입니다. 누구의 어떤 문제를 해결했는지 관찰 가능한 기준이 있어야 합니다.

입문

어떤 AI 도구를 선택해야 할까?

도구를 고를 때는 모델 점수보다 지금 하려는 작업과 파일·터미널·배포 환경에 맞는지를 먼저 봅니다. 대화형 AI, 코드 편집기, 코딩 에이전트, 브라우저 제작 도구는 서로 다른 작업 공간입니다.