잔재미코딩
AI Native
개발
얼마 안 남았습니다!
지금이 가장 저렴해요🧡
본 강의는 10월 12일 런칭한 강의로
얼리버드 할인 혜택을 제공하고 있습니다
스페셜 얼리버드🧡
26년 10월 19일 ~ 25일까지
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💛스페셜 얼리버드💛 마감까지 남은 시간
6일16시간53분40초
AI가 등장하기 전 풀스택 개발자는
분야마다 다른 언어, 프레임워크를 다 알아야 했습니다.
개발자 채용이 바뀌었습니다
이제 회사들은
AI native 개발자를 찾고 있습니다
문제를 정의하고, 기능을 설계하고, AI 결과를 검증하는
모든 과정을 설명할 수 있는 사람을 뽑습니다.
| 코딩테스트 → AI 활용 역량평가
이제는 결과물만 보지 않고,
AI로 문제를 푸는 과정까지 봅니다.
AI로 문제를 푸는 과정까지 봅니다.
실제 업무와 비슷한 문제를 AI로 정의하고, 문제 접근 방식과 구조적 사고, 설계 의도에 맞는 결과물 검증 단계까지 평가합니다.
지금까지 준비하던 방식으로는 AI 시대의 채용 기준을 맞추기 어렵습니다.
지금까지 준비하던 방식으로는 AI 시대의 채용 기준을 맞추기 어렵습니다.
2027 개발자에게 필요한 것
2027년, 개발자에게 요구되는 건
코딩 속도가 아닙니다
기술 스택을 전부 손으로 짤 줄 아는 사람보다,
AI와 함께 서비스 전체를 지휘할 수 있는 사람을 찾습니다.
<한 분야만 해봤어도 괜찮습니다>
지금이
AI native 개발자로
전환 할 기회
프론트엔드만 해봤다면 백엔드와 배포를, 백엔드만 해봤다면 화면과 인프라를.
내가 경험하지 않은 단계까지 내 설계로 바꾸는 법을 배웁니다.
한 분야만 경험하면, 나머지 단계는?
내가 경험하지 않은 단계는 AI가 기본값으로 채웁니다.
그 기본값을 검토하려면 단계마다 필요한 개념을 알아야 합니다.
그 기본값을 검토하려면 단계마다 필요한 개념을 알아야 합니다.
ZERO CODE → LIVE SERVICE
코드에서 실제 서비스 구현까지
AI Native 개발은 다릅니다
빈 프로젝트 폴더에서 시작해 공개 URL 배포로 끝납니다.
만들고 끝나는 데모가 아닌, 실제로 운영할 수 있는 서비스를 만듭니다.
3가지 서비스 결과물
이 세 가지 서비스를
혼자서 구현할 수 있습니다
같은 풀스택이어도 서비스마다 설계가 어떻게 달라지는지 직접 만들며 비교합니다.
PROJECT 01
SNS
읽기가 압도적으로 많은 서비스 · 팔로우와 타임라인
가장 중요한 기준 : 타임라인 조회 속도
가장 중요한 기준 : 타임라인 조회 속도
| 핵심 설계 질문 : 타임라인을 미리 만들까, 열어 볼 때 모을까?
주요 구현 기능 - • 회원가입·로그인, 프로필
- • 팔로우 / 언팔로우
- • 게시물 작성과 타임라인 피드
- • 좋아요·댓글, 타임라인 캐싱
학습 포인트 - • DAU를 요청량·저장량으로 바꾸는 규모 산정
- • 쓰기 시점 vs 읽기 시점 타임라인 생성 트레이드오프
- • Redis 캐싱과 읽기 최적화, 측정으로 검증
타임라인은 언제 만들까
DAU 1만 명이면 서버가 몇 대?
"빨라야 함"은 목표가 아니다
PROJECT 02
커뮤니티
기본기가 중요한 서비스 · 게시판, 댓글, 검색, 권한
가장 중요한 기준 : 권한과 검색의 정확성
가장 중요한 기준 : 권한과 검색의 정확성
| 핵심 설계 질문 : 유저 권한은 어디까지 줘야할까?
주요 구현 기능 - • 게시판 CRUD, 카테고리
- • 댓글·대댓글
- • 게시글 검색
- • 역할 기반 권한(작성자·관리자)
학습 포인트 - • 화면이 아닌 서버에서 하는 권한 검사
- • 인덱스와 N+1, 검색 성능 측정
- • 세션 vs JWT, 인증·인가 설계
버튼을 숨기는 것은 보안이 아니다
로그인 정보는 브라우저 어디에 둘까
요청 한 줄에 숨은 결정
PROJECT 03
이커머스
정합성이 중요한 서비스 · 주문, 재고, 결제
가장 중요한 기준 : 재고와 결제 데이터의 정확성
가장 중요한 기준 : 재고와 결제 데이터의 정확성
| 핵심 설계 질문 : 재고 1개에 주문 2건, 결제 응답이 없다면?
주요 구현 기능 - • 상품 목록·상세, 장바구니
- • 주문 생성과 재고 차감
- • 결제 연동과 결제 상태 관리
- • 주문 내역 조회
학습 포인트 - • 트랜잭션·격리 수준과 조건부 차감
- • 멱등성: 같은 요청은 한 번만 처리
- • 타임아웃·재시도, 결과를 모르는 결제 처리
재고 1개, 주문 2건이 동시에 오면
버튼을 두 번 눌러도 주문은 한 건
결제 응답이 안 오면 실패일까
바이브코딩 vs AI Native
데모에서는 돌아갑니다.
문제는 운영입니다
"만들어줘" 한 줄이면
재고, 결제, 권한 같은 핵심 규칙을 AI가 기본값으로 정합니다.
그 설계는 주문이 몰리는 날,
서비스를 운영하는 날 문제를 일으킵니다.
이 강의는 그 규칙을 AI보다 먼저 정하는 법을 다룹니다
WHAT YOU LEARN
풀스택 개발에 필요한 기술과
AI 활용 역량까지
14시간에 모두 담았습니다
AI가 만든 코드를 검토하는 데 필요한 개념을 단계별로 정리합니다.
AI native 개발 플로우
각 개발 단계마다 개념 → 적용 → 검토,
AI와 협업하는 개발 플로우
그 개념을 기준으로 AI에게 지시해 구현한 뒤, 결과물을 체크리스트로 검토합니다.
규모 산정 · 기능/비기능 요구사항 트랜잭션 · 격리 수준 · 멱등성 CI/CD · 로깅·메트릭 
목표·제약·완료 조건·검증 방법 명시 만들지 않을 기능 범위 지정 명세와 완료 조건 먼저 정하기 
보안·정합성·에러 처리 체크리스트 실행 결과와 데이터로 증거 확인 설계 결정과 코드 대조 
AI native 풀스택 6단계
요구사항 정의부터 검증까지,
서비스 전체를 지휘하는 6단계
개념 정리 → AI 구현 → 검증 체크리스트.
STEP 01 · 요구사항 정의
모호한 요구를 명세로
"SNS 만들어줘"에 숨은 결정을 내가 먼저 내립니다
개념 정리
기능/비기능 요구사항, 데이터 모델 초안, 사용자 수 → 요청량·저장량 규모 산정,
범위 밖(Out of scope)
범위 밖(Out of scope)
AI 구현
3개 서비스 요구사항을 AI와 토의해 문서로 정리하고, 완성한 문서로 프로젝트
골격과 기술 스택 구성
골격과 기술 스택 구성
검증 체크리스트
AI 리뷰로 누락되거나 서로 모순되는 요구사항을 찾았는가 성능·규모 목표가 “빠르게”가 아닌 숫자로 적혀 있는가 만들지 않을 기능이 범위 밖으로 명시되어 있는가
STEP 02 · 아키텍처
AI의 설계 제안, 근거로 선택하기
AI가 마이크로서비스를 제안하면, 규모를 근거로 거절할 수 있어야 합니다
개념 정리
분산 시스템의 속성, CAP·PACELC, DNS·로드 밸런서·캐시·큐·CDN
모놀리스 vs 마이크로서비스, 레이어드·클린·헥사고날
모놀리스 vs 마이크로서비스, 레이어드·클린·헥사고날
AI 구현
AI에게 대안과 트레이드오프를 요구하고,
요구사항을 근거로 3개 서비스 아키텍처 설계
요구사항을 근거로 3개 서비스 아키텍처 설계
검증 체크리스트
AI의 설계 제안이 서비스 규모에 비해 과하지 않은가 각 선택의 이유와 감수한 단점이 결정 기록으로 남아 있는가 구성도와 결정 근거가 하나의 설계 문서로 확정되었는가
STEP 03 · 백엔드
재고 1개, 주문 2건이 동시에 들어오면
데모에서 돌아가는 코드와 운영에서 버티는 코드는 다릅니다
개념 정리
REST·gRPC와 API 보안, DB 유형별 선택 기준, 인덱스·트랜잭션·격리 수준·N+1,
세션 vs JWT, Redis 분산 캐싱, Kafka 발행/구독과 멱등성
세션 vs JWT, Redis 분산 캐싱, Kafka 발행/구독과 멱등성
AI 구현
정리한 개념을 기준으로 3개 서비스 백엔드를 AI와 설계·구현하고,
결과 코드를 검토해 수정 요청
결과 코드를 검토해 수정 요청
검증 체크리스트
동시 주문에도 재고가 음수가 되지 않는가 같은 요청이 두 번 와도 한 번만 처리되는가 권한 검사가 서버에서 이뤄지는가 테스트 통과 보고가 아니라, 의미 있는 테스트인가
STEP 04 · 프론트엔드
익숙한 방식이 아닌 선택 기준으로
AI가 늘 쓰던 방식 말고, 페이지 성격에 맞는 방식을 고릅니다
개념 정리
컴포넌트 구조와 프레임워크 선택 기준, 서버 상태 vs 클라이언트 상태, API 연동과
인증 토큰 처리, CSR·SSR·SSG 선택 기준
인증 토큰 처리, CSR·SSR·SSG 선택 기준
AI 구현
3개 서비스의 핵심 화면을 페이지 성격에 맞는 렌더링 방식으로 설계·구현
검증 체크리스트
페이지마다 렌더링 방식을 근거를 가지고 골랐는가 로그인 토큰을 스크립트가 읽을 수 없는 곳에 저장했는가 핵심 사용자 흐름을 E2E 테스트로 확인했는가 접근성·성능·보안 체크리스트를 통과했는가
STEP 05 · 배포·운영
만들고 끝이 아닌, 운영할 수 있는 서비스로
“서버가 느려요”에 사양 업그레이드가 아니라 측정으로 답합니다
개념 정리
PaaS·컨테이너·서버리스·VM 비교, Docker와 CI/CD, 시크릿 관리, DNS·로드 밸런서·게이트웨이, 로깅·메트릭·알림·트레이싱
AI 구현
3개 서비스 배포 구성을 AI와 검토하고 공개 URL로 배포
검증 체크리스트
시크릿이 코드와 분리되어 있는가 문제가 생기면 이전 버전으로 롤백할 수 있는가 "느려요"에 답할 로그와 메트릭이 남는가 이중화와 별개로 백업·복구 절차가 있는가 비용과 확장 시나리오를 설명할 수 있는가
STEP 06 · 검증
AI의 완료 보고는 주장, 증거로 확인하기
“테스트 통과했습니다”를 실행 결과와 데이터로 확인합니다
개념 정리
검증 순서(실행 → 테스트 → 코드 읽기 → AI 재검토)
AI가 자주 틀리는 패턴, 결정 기록 답변 구조, 시스템 설계 면접 진행 순서
AI가 자주 틀리는 패턴, 결정 기록 답변 구조, 시스템 설계 면접 진행 순서
실습
모의 AI 활용 역량평가, 3개 서비스를 하나의 포트폴리오로 패키징
검증 체크리스트
“테스트 통과했습니다”를 실행 결과와 데이터로 확인했는가 요청하지 않은 기능이 슬쩍 들어오지 않았는가 설계와 다르게 구현된 부분을 결정 기록과 대조했는가 “왜 이렇게 만들었나요?”에 근거와 감수한 단점까지 답할 수 있는가
3가지 서비스 실습
각 같은 풀스택이어도
서비스마다 설계가 다릅니다
성격이 다른 3가지 서비스를 실습하며 서비스 특성에 따라 설계와 개발이 어떻게 달라지는지 배웁니다.
* 3개 서비스 모두 요구사항 → 아키텍처 → 백엔드 → 프론트엔드 → 배포까지 같은 흐름으로 완성합니다
수강 후 남는 것
코드만 남는 포트폴리오가 아니라,
설계 근거가 남는 포트폴리오
면접에서 "왜 이렇게 만들었나요?"라고 물으면
상황, 선택지, 설계 근거, 감수한 단점, 다시 검토할 조건으로 답할 수 있습니다.
× SNS · 커뮤니티 · 이커머스 3개 서비스
마지막 Part에서는 모의 AI 활용 역량평가로 채용 평가를 본뜬 새 과제를 제한 시간 안에 AI로 풀고, 평가자가 무엇을 보는지 해설합니다.
강사 소개
현업 20년 · 교육 10년
잔재미코딩
대기업에서 대규모 서비스를 개발·관리했고,
지금도 AI와 함께 여러 웹서비스를 직접 만들어 운영하는 개발자
- 10만 명+
- 온·오프라인
누적 유료 수강생 - 8권
- IT 전문서 집필
- 20년
- 현업 개발·관리 경력
강의 이력
인프런, 패스트캠퍼스, 클래스101, 멀티캠퍼스, K-디지털 국비교육
* 이 강의에서 다루는 회원, 결제, 권한은 강사가 직접 운영하는 서비스에서 매일 다루는 문제입니다.
이런 분께 추천합니다
AI와 함께
서비스 전체를
만들어 보고 싶은 개발자라면
본 강의에서 사용할
프로그램 안내드립니다.
프로그램 안내드립니다.
* Claude Code (Pro 플랜 이상)
* Codex (Pro 플랜 이상)
* 서비스 배포 후 운영에서 서버가 필요하다면 서버 비용이 추가로 들어갈 수 있습니다
* Codex (Pro 플랜 이상)
* 서비스 배포 후 운영에서 서버가 필요하다면 서버 비용이 추가로 들어갈 수 있습니다
* 프로그램은 제공되지 않습니다.
* 26년 10월 기준 정보
* 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라, 강의 내 화면(UI) 구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
* 본 강의는 촬영 시점의 버전을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며, 이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
* 강의에서 안내되는 AI 툴의 무료 크레딧 제공 여부 및 요금제 가격은 각 서비스 제공사의 정책에 따라 변경되거나 종료될 수 있습니다.
📍 이용 전 반드시 해당 서비스의 최신 정책 및 요금을 확인해 주시기 바랍니다.