실무 개발 방식 공유

개발을 가르치기보다,
실제 문제를 함께 정리합니다.

요구사항부터 검증까지, AI 코딩 도구 결과를 사람이 이해하고 확인하는 방식을 나눕니다.

내 프로젝트 · 회사 업무 · 과제 · 막힌 개발 문제 — 필요한 상황에 맞춰 함께 봅니다.

  1. 요구사항
  2. 분석
  3. 설계
  4. 테스트 시나리오
  5. 구현
  6. 테스트
  7. 검증

이런 경우에 도움이 됩니다

이런 상황이라면 함께 볼 수 있습니다

프로젝트 시작이 막막한 분

문법은 알지만 실제 요구를 받았을 때 무엇부터 해야 할지 어려운 경우

AI 코딩 도구 결과를 검증하기 어려운 분

코드가 만들어지지만 수정이 반복되거나 구조가 점점 흐려지는 경우

회사 업무를 자동화하고 싶은 분

Python, API, DB, 웹서버를 이용해 반복 업무를 줄이고 싶은 경우

과제나 포트폴리오를 준비하는 분

문제 정의부터 구현과 검증까지 전체 개발 프로세스를 경험하고 싶은 경우

현재 막힌 문제만 해결하고 싶은 분

전체 내용보다 지금 프로젝트에서 막힌 부분을 함께 분석하고 싶은 경우

AI 시대의 개발 방식이 궁금한 분

AI 코딩 도구를 어떻게 지시하고 검증해야 하는지 알고 싶은 경우

소개

교재 순서보다 실제 문제를 중심으로 함께 봅니다

정해진 순서대로 설명하기보다, 실제로 해결해야 하는 문제를 기준으로 함께 정리합니다.

단순히 기술 사용법만 다루지 않고, 문제를 어떻게 분석하고 설계하고 구현하고 검증하는지 함께 봅니다.

AI 코딩 도구가 만든 결과를 그대로 믿지 않고, 사람이 이해하고 판단할 수 있는 방식을 나눕니다.

특징

답보다 문제 해결 방식을 함께 짚어봅니다

01

실제 개발 프로세스를 보여줍니다

요구사항부터 검증까지 어떤 순서로 진행하는지 실제 흐름으로 설명합니다.

02

답보다 문제를 푸는 방식을 함께 봅니다

구현만 고치지 않고 분석, 설계, 테스트 시나리오까지 거슬러 확인합니다.

03

단계마다 검증합니다

고치고 나서도 다른 부분이 무너지지 않는지, 매 단계마다 확인합니다.

04

AI 코딩 도구 결과를 검증합니다

AI가 만든 코드가 실제로 맞는지, 사람이 직접 확인하는 방법을 다룹니다.

개발 프로세스

요구사항부터 검증까지 연결합니다

  1. 요구사항

    무엇을 만들어야 하는지 정리합니다.

  2. 분석

    누락, 중복, 충돌, 영향을 확인하고 방향을 선택합니다.

  3. 설계

    구조와 데이터 흐름을 정리합니다.

  4. 테스트 시나리오

    구현 전에 확인할 내용을 정합니다.

  5. 구현

    작은 단위로 만들고 확인합니다.

  6. 테스트

    의도대로 동작하는지 확인합니다.

  7. 검증

    처음 요구사항과 결과가 맞는지 확인합니다.

함께 다룰 수 있는 내용

필요에 따라 함께 다룰 수 있는 내용입니다

PART 1

개발 문제 정의

무엇을 만들어야 하는지, 범위와 우선순위를 정리합니다.

PART 2

분석

누락, 중복, 충돌을 확인하고 기존 시스템 영향을 봅니다.

PART 3

설계

API, DB, 데이터 흐름, 예외 처리를 정리합니다.

PART 4

테스트 시나리오

구현 전에 무엇을 검증할지 먼저 정합니다.

PART 5

AI를 이용한 구현

작은 단위로 구현하고 빌드, 테스트, 디버깅을 반복합니다.

PART 6

검증과 추적성

요구사항, 설계, 구현, 테스트 결과가 연결되는지 확인합니다.

PART 7

실제 프로젝트 적용

고객이 가진 프로젝트에 개발 프로세스를 적용합니다.

이런 상황이라면 함께 봅니다

  • 처음 프로젝트를 시작하는 경우
  • AI로 만든 코드가 계속 깨지는 경우
  • 회사 업무 자동화가 필요한 경우
  • 과제나 포트폴리오를 완성해야 하는 경우

기술 분야

기술보다 문제 해결 방식이 먼저입니다

Backend / Programming

  • Python
  • Java
  • Spring Boot
  • FastAPI
  • REST API
  • DB / SQL
  • 웹서버 구성
  • 업무 자동화

개발 설계

  • 분석
  • DB 설계
  • API 설계
  • 시스템 설계
  • 테스트 시나리오
  • 기존 시스템 분석

AI Development

  • ChatGPT
  • Claude Code
  • Codex
  • AI-Native Development
  • Context Engineering
  • AI 개발 Workflow
  • AI 결과를 검증하는 방법

방식

같은 내용을 모두에게 똑같이 적용하지 않습니다

1

현재 수준과 목표를 함께 확인합니다.

2

해결하려는 문제나 보유 프로젝트를 함께 봅니다.

3

필요한 부분만 골라 함께 진행합니다.

문의

AI 시대에는 무엇을 만들지 정의하고
결과를 검증하는 능력이 중요합니다.

현재 프로젝트, 회사 업무, 과제 상황을 기준으로 필요한 범위를 함께 정리합니다.

필요한 부분이 있다면 편하게 문의해 주세요.