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데이터·AI

AI 코딩·하네스·검증 루프

AI의 도움으로 구현하되 결과를 검증하고 재현 가능한 개발 흐름을 설계합니다.

기초 → 첫 프로젝트단계별 자기 점검회원가입 없이 읽기

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이 로드맵으로 학습 시작

어떤 일을 하나요?

바이브코딩으로 아이디어를 탐색하고, 명세·도구·상태·테스트를 묶은 하네스로 반복 작업을 관리합니다. 여러 직무에 적용하는 개발 방식입니다.

이런 관심이 있다면 살펴보세요

AI가 만든 코드를 이해하고 테스트하며 개발 과정 자체를 개선하고 싶은 사람

회사와 팀에 따라 같은 직무 이름의 담당 업무가 다를 수 있습니다.

학교 공부와 연결하기

공통 기초와 언어 하나를 함께 배우세요. AI가 낸 답을 그대로 암기하기보다 반례를 만들고 확인하는 습관을 기르세요.

처음 시작한다면 IT 공통 기초를 함께 보세요. 대학생은 관련 과목의 개념을 프로젝트로 확인하고, 주니어는 각 단계의 완료 기준에서 부족한 부분을 찾으세요.

YOUR LEARNING PATH

배우고, 만들어 보고, 확인하기

기간보다 직접 할 수 있는 일을 기준으로 이동하세요. 이미 할 수 있다면 다음 단계로 넘어가도 좋습니다.

  1. 01

    작은 문제 정의

    목표, 입력·출력, 예제, 완료 조건, 기본 코드 읽기

    완료 기준

    AI에게 요청하기 전에 성공·실패 예시를 적는다.

  2. 02

    바이브코딩과 검토

    작게 요청, 변경 diff 읽기, 실행, 오류 재현

    완료 기준

    생성된 코드의 핵심 흐름을 자신의 말로 설명한다.

  3. 03

    하네스 구성

    작업 목록, 프로젝트 지침, 도구 범위, 상태 기록, 테스트 실행

    완료 기준

    중간에 세션이 바뀌어도 다음 작업을 이어갈 수 있도록 기록한다.

  4. 04

    검증 루프 운영

    계획 → 구현 → 테스트 → 검토 → 수정, 중단 조건, 비용 한도

    완료 기준

    실패한 테스트를 수정하고 회귀 검증 결과와 변경 근거를 남긴다.

MAKE IT YOURS

첫 프로젝트

테스트가 있는 작은 앱을 AI와 함께 완성하기

명세, 직접 만든 테스트, AI 변경 검토, 실패 기록, 최종 실행 방법을 제출하세요. 실행 성공과 요구사항 충족은 따로 확인합니다.

결과물에 함께 남길 것

  • 무엇을 해결하려 했는지, 어떤 제약이 있었는지
  • 실행 방법과 정상·오류 상황의 검증 결과
  • 내가 결정한 부분, 참고한 자료, AI를 활용한 부분
  • 실패에서 배운 점과 다음에 개선할 한 가지

신입 기본 능력치

문제와 완료 조건

  • 목표, 입력, 출력과 성공 및 실패 예시를 요청 전에 작성합니다.
  • 실행 성공과 요구사항 충족을 구분해 완료 조건을 정합니다.

코드 이해

  • 언어 하나의 함수, 조건, 자료구조와 오류 처리를 읽고 설명합니다.
  • AI가 만든 코드의 핵심 흐름과 외부 의존성을 직접 확인합니다.

작은 변경과 검토

  • 작업을 검증 가능한 크기로 나누고 변경 diff를 읽습니다.
  • 요청과 관계없는 변경이나 빠진 예외 처리를 찾아 수정합니다.

실행과 테스트

  • 오류를 재현할 입력과 실행 조건을 기록합니다.
  • 요구사항에서 직접 테스트를 도출하고 반례와 회귀 조건을 확인합니다.

하네스와 상태

  • 작업 목록, 프로젝트 지침, 도구 범위와 상태 기록을 구성합니다.
  • 완료한 변경, 실패한 검증과 다음 작업을 남겨 세션을 이어갑니다.

운영 경계와 검증 루프

  • 계획, 구현, 테스트, 검토와 수정의 반복 순서를 정합니다.
  • 도구 권한, 비용 한도와 중단 조건을 정하고 결과를 확인한 뒤 다음 작업을 진행합니다.

면접 질문

정답을 암기하기보다 경험과 판단 근거를 설명하는 연습에 활용합니다.

신입 · AI에게 구현을 요청하기 전에 준비할 내용을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 목표와 입력 및 출력, 실패 예시와 완료 조건을 직접 정의하는지 봅니다.

신입 · AI가 만든 코드가 실행될 때 추가로 확인할 내용을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 요구사항 충족, 예외 처리와 부작용을 실행 성공과 별도로 검증하는지 봅니다.

신입 · 많은 파일이 바뀐 diff를 검토하는 방법을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 변경을 목적별로 확인하고 요청 범위 밖의 수정과 의존성을 찾아내는지 봅니다.

신입 · 생성 코드의 오류를 AI에 다시 전달하는 방법을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 재현 입력, 실행 조건과 실제 오류를 모아 원인을 확인할 자료로 전달하는지 봅니다.

신입 · 구현과 같은 실수를 반복하지 않는 테스트를 만드는 방법을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 명세와 독립적인 기대 결과를 사용하고 반례로 테스트의 검출 능력을 확인하는지 봅니다.

신입 · 세션이 바뀌어도 작업을 이어갈 기록을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 현재 상태, 검증 결과와 남은 작업을 구분하고 확인되지 않은 사항을 명시하는지 봅니다.

경력 · AI 수정이 기존 기능을 깨뜨린 경험을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 변경 영향과 실패 조건을 추적하고 수정 후 의미 있는 회귀 검증을 수행했는지 봅니다.

경력 · 장시간 작업의 하네스를 설계한 경험을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 작업 분할, 상태 저장과 재개 시 확인 절차를 구성하고 중복 실행을 통제했는지 봅니다.

경력 · 도구 실행 권한을 제한한 경험을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 작업에 필요한 접근 범위와 승인이 필요한 동작을 구분하고 실패 시 대응을 검증했는지 봅니다.

경력 · 반복 수정이 진전 없이 계속된 상황을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 실패 반복과 자원 사용을 관측하고 중단 조건에 따라 문제를 축소하거나 사람이 검토했는지 봅니다.

경력 · 모델이나 프롬프트 변경의 효과를 평가한 경험을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 같은 과제와 독립적인 평가 기준으로 품질, 시간과 비용을 비교하고 한계를 설명하는지 봅니다.

경력 · 여러 작업이 같은 파일을 수정하는 흐름을 관리한 경험을 설명해 주시면 됩니다.

면접관은 작업 경계와 의존성을 정하고 충돌, 통합과 최종 검증의 책임을 관리했는지 봅니다.

연차별 기대 기술

회사와 역할에 따라 필요한 경험은 다릅니다. 자신의 경험을 점검하는 기준으로 활용합니다.

1년차

  • 작은 앱의 입력과 출력, 실패 예시와 완료 조건을 문서로 정리합니다.
  • AI가 만든 함수와 데이터 흐름을 직접 읽고 설명합니다.
  • 작은 변경 단위로 diff를 확인하고 관련 없는 수정을 제거합니다.
  • 오류 입력을 재현하고 명세에서 도출한 테스트로 수정 결과를 확인합니다.
  • 작업 목록과 실행 방법, 검증 결과를 기록해 세션을 이어갑니다.
  • 도구 사용 범위와 반복 종료 조건을 정하고 완료 여부를 직접 판단합니다.

3년차

  • 기존 기능의 실패를 재현하는 회귀 테스트를 작성하고 AI 수정 후 확인합니다.
  • 프로젝트 지침과 작업 상태를 분리해 하네스의 재개 절차를 구성합니다.
  • 빌드, 테스트와 코드 검토 결과를 다음 작업의 조건으로 연결합니다.
  • 도구 호출 실패와 부분 완료에서 재시도 및 중복 실행 조건을 정합니다.
  • 같은 과제로 프롬프트 변경 전후의 요구사항 충족과 자원 사용을 비교합니다.
  • 비밀값과 불필요한 파일이 입력 및 로그에 포함되지 않도록 데이터 범위를 점검합니다.

5년차

  • 여러 단계 작업의 의존성과 산출물을 정의하고 통합 시 회귀 검증을 구성합니다.
  • 중단 후 재개 시 실제 파일 상태와 기록을 대조해 잘못된 완료 처리를 방지합니다.
  • 대표 실패 과제와 독립적인 기대 결과를 모아 평가 묶음을 관리합니다.
  • 모델과 도구 구성의 변경을 품질, 시간 및 비용 측정으로 비교합니다.
  • 반복 실패와 자원 한도에 따른 중단 및 사람 검토 절차를 설계합니다.
  • 생성 코드의 보안과 유지보수 문제를 리뷰하고 프로젝트 지침에 개선을 반영합니다.

7년차 이상

  • 여러 팀의 AI 개발 흐름에 필요한 검증 기준과 변경 책임을 조율합니다.
  • 도구 권한과 외부 동작의 승인 경계를 작업 위험과 복구 가능성으로 설계합니다.
  • 평가 과제의 대표성과 누락된 실패 유형을 점검하고 평가 체계를 갱신합니다.
  • 하네스 장애와 잘못된 결과의 원인을 분석해 상태 관리와 재개 절차를 개선합니다.
  • 자동화 범위와 사람 검토 지점을 품질 근거와 유지 비용으로 결정합니다.
  • 모델과 도구의 교체에 필요한 비교 검증, 단계적 적용과 복구 절차를 운영합니다.

부트캠프에서 익히기

직접 연습하고 더 읽기

공식 기술 참고 문서

Anthropic 장기 실행 에이전트 하네스

학습 순서와 완료 기준은 Devin.KR의 편집 제안입니다. 공식 문서는 기술을 더 확인하기 위한 자료이며, 제품 버전과 실습 환경은 문서에서 확인하세요.

2026-09-20 검토 · 이 경로는 학습을 돕는 안내이며 취업이나 자격 취득을 보장하는 과정은 아닙니다.