AI 엔지니어를 위한 프로덕트 엔지니어링(w. Claude Code)
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판매가 229,000원
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월 19,083원
얼리버드
25년 2월 24일 ~ 3월 2일까지
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월 45,000원
정가
490,000원
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5일19시간15분18초
Agentic AI 시대, AI 프로덕트 개발과 워크플로우를 구축하면서
이런 순간 한 번쯤 겪어보지 않았나요?
문제의 원인은
기존 프로덕션 환경에서 AI Product의 의도와 제약을
무시한 하네스 설계와 운영 방식에 있습니다.
기존 프로덕션 환경에서
AI Product의 의도와 제약을
무시한 하네스 설계와 운영 방식에 있습니다.
AI Product 워크플로우 구축에 필요한
하네스 엔지니어링 기술을 주목해야 하는 이유
컨텍스트 구축부터 Agentic AI Product 운영 자동화까지,
기업 프로덕션 환경에서 Agentic AI 도입에 필요한 하네스 개발 노하우를 모두 담았습니다!
컨텍스트 구축부터
Agentic AI Product 운영 자동화까지,
기업 프로덕션 환경에서 Agentic AI 도입에 필요한 하네스 개발 노하우를 모두 담았습니다!
그래서 준비했습니다!
AI 엔지니어를 위한 프로덕트 엔지니어링
w. Claude Code
Agentic AI Product 개발을 위한
모든 엔지니어링 테크닉!
사내 규칙과 인프라 제약에 맞춰 Claude Code를 완전하게 통제하면서
하네스를 포함한 모든 프로덕트 엔지니어링 방법을 학습합니다.
사내 규칙과 인프라 제약에 맞춰
Claude Code를 완전하게 통제하면서
하네스를 포함한 모든 프로덕트 엔지니어링 방법을 학습합니다.
01 강의 핵심 포인트
Point 1.
Agentic AI Product를 설계하기 위한
Claude Code 개발 워크플로우 구축 및 운영
Agentic AI Product를 설계하기 위한
Claude Code 개발 워크플로우 구축 및 운영
컨텍스트 주입부터 가드레일 구성, 역할 분리, 워크플로우 구성, 배포까지
동작하는 AI 서비스를 Claude Code로 완전하게 이식합니다.
동작하는 AI 서비스를 Claude Code로 완전하게 이식합니다.
Point 2.
Agentic AI Product 설계 과정 필수!
[하네스 엔지니어링] 4가지 프로젝트 구현
Agentic AI Product 설계 과정 필수!
[하네스 엔지니어링] 4가지 프로젝트 구현
기존 AI 프로덕트를 Claude Code로 이식하면서 필요한
대표 4가지 하네스를 모두 구축해보는 프로젝트 실습을 진행합니다.
대표 4가지 하네스를 모두 구축해보는 프로젝트 실습을 진행합니다.
Point 3.
프로덕트의 완성도를 스스로 높일 수 있는
6가지 메커니즘 학습
프로덕트의 완성도를 스스로 높일 수 있는
6가지 메커니즘 학습
Claude Code 베이스로 AI Agent화 된 AI 프로덕트가
스스로 정확도를 올릴 수 있는 6가지 메커니즘을 학습합니다.
스스로 정확도를 올릴 수 있는 6가지 메커니즘을 학습합니다.
여러분은 수강 후 이렇게 변해있을 거에요!
이 강의를 통해 현장에서 운영 중인 AI 서비스를
Claude Code로 AI Agent화 하는 방법을 이해하게 됩니다!
02 학습 로드맵
03 커리큘럼 자세히 보기
01
Claude Code에 기존 코드 베이스 가르치기
기존 AI 프로덕트/서비스의 의도와 제약을 이해하여 매 세션 재설명 없이
참조할 수 있는 컨텍스트 자산(Claude.MD)을 구축합니다.
ㅣ 학습 내용
단일 Claude 사용의 한계
단일 Claude 사용자가 부딪히는 한계를 이해하고 Claude Code의 주요 개념을 학습합니다.
주입 컨텍스트로서의 Claude.md
md 파일의 버전 별 응답 품질 차이와 Karpathy Guidliness 원리를 차용하는 방법을 이해합니다.
문서 파일을 하네스화
프로젝트의 구조·규칙·의존성을 JSON '지식 그래프'로 추출하여, 어떤 AI가 와도 즉시 맥락을 파악하는 빙법을 배웁니다.
메모리 구조화
협업에 도움이 되는 메모리와 그렇지 않은 메모리를 나눠 관리하는 방법을 학습합니다.
암묵 제약 명시화(신규 제약)
기존 이해 범위를 벗어난 설계를 제안할 때 Claude.md에 명시하여 경고하도록 제약하는 방법을 학습합니다.
ADR 자동 생성
비즈니스 요구사항을 의사결정 기록으로 압축하고 결정마다 ADR을 자동으로 생성합니다.
서브 에이전트의 4가지 역할과 SDD
방대한 기존 코드베이스에서 Claude Code가 제멋대로 구현을 방지할 수 있는 방법을 학습합니다.
ㅣ 프로젝트. 가이드 문서 없는 LLM 프로덕트 Repo에 컨텍스트 하네스 구축
오픈소스 LLM 프로덕트 Repo(TypeScript, MIT 라이선스)에 컨텍스트 하네스를 구축합니다.
학습 포인트
∙ 컨텍스트 엔지니어링과 자산화 원리 이해
∙ SDD(스펙 주도 개발) 패턴 체득
∙ 개인 자산과 팀 공유 자산의 경계 분리
주요 구현 기능
∙ Claude.md의 하네스 문서화
∙ ADR과 서브 에이전트 설정
∙ 컨텍스트 자산 점검 체크리스트 통과하였는지 확인
02
일관된 동작과 안전장치 구현하기
운영하고 있는 AI 서비스 코드베이스에서 품질·속도·표준을 동시에 유지하는 작업 패턴과
안전 장치를 구현하는 방법을 학습합니다.
ㅣ 학습 내용
개발 단계에서 발생하는 4가지 안티 패턴
개발 단계에서 Claude Code 도입 시 발생하는 대표 4가지 병목과 이를 해결하는 방법을 학습합니다.
안티 패턴 답습 방지
기존 코드베이스 안티 패턴이 생성되는 새로운 코드에 복제되는 현상을 막아내는 방법을 학습합니다.
환각을 줄이기 위한 6가지 패턴 학습
Claude Code에게 발생하는 환각을 줄이기 위한 2가지 종류, 6가지 패턴을 학습합니다.
Skill.md 기본 개념 학습
Skill.md의 구조와 plan-first·TDD·리뷰 사슬 원리를 학습합니다.
코드리뷰에서 수정까지 완료하는 Skill 만들기
특정 상황(eg. PR)에서 항상 동일하게 동작하는 스킬을 직접 만들어봅니다.
Hooks 작성
시크릿 누출·DB 마이그레이션·prod 접근을 막는 pre-commit/post-edit Hook 작성 방법을 학습합니다.
정량적 평가 기반 측정 및 트리거 설정
커버리지의 함정에서 벗어나 검증 기준 60% 미만 시 야간 작업 자동 중단 트리거를 설정합니다.
ㅣ 프로젝트. 버그가 심긴 PR에서 문제 자동 적발 하네스 구축
3가지 유형의 버그를 자동으로 적발하고 사람이 수정할 버그는 ‘사람 리뷰 큐’ 로 라우팅합니다.
학습 포인트
∙ 결정적 게이트와 확률적 장치 분리 원리
∙ 다중 파일 변경 시 제어 규칙
∙ Skills, Hook, 컴파일러 등 겹겹히 쌓아 올려 하네스 성능 향상
주요 구현 기능
∙ 버그 브랜치 3종 문제 해결
∙ 자동 차단 및 사람 리뷰 큐 자동 라우팅 파이프라인 구축
03
MCP로 외부 시스템 통합하기
보안 권한과 토큰 비용을 최소화하여 AI 에이전트를 외부 인프라와 안전하게 통합하고,
장애 발생 시 자동 복구되는 시스템 구축 기술을 학습합니다.
ㅣ 학습 내용
외부 시스템 통합에서 발생하는 4가지 안티 패턴
외부 시스템 통합 단계에서 발생하는 대표 4가지 병목과 MCP 이식의 필요성을 학습합니다.
MCP 서버 설계와 보안
외부 시스템 MCP의 설계 원칙과 보안 경계를 학습합니다.
긴급 핫픽스 상황 세션 컨텍스트 손실
핫픽스 발생 시 Claude.md에 최소한의 핵심 맥락만 주입하여 컨텍스트 손실 문제를 해결합니다.
외부 호출 5가지 요소 기반 하네스 구축
Claude Code가 외부 호출 코드 구성 시 토큰 비용, 레이트리밋, 스트리밍, 타임아웃을 고려할 수 있는 하네스를 구성합니다.
Agent의 자율 운영을 위한 6가지 요소 학습
가장 빈번하게 발생하는 LLM API 폭주 상황 속 Agent를 자율적으로 운영하기 위한 6가지 요소를 학습합니다.
MCP 서버 연결과 에러 처리
불일치 되는 케이스를 살펴보고 이를 해결하는 트러블슈팅 플레이북을 자산으로 학습합니다.
ㅣ 프로젝트. 가이드 문서 없는 LLM 프로덕트 Repo에 컨텍스트 하네스 구축
오픈소스 LLM 프로덕트 Repo(TypeScript, MIT 라이선스)에 컨텍스트 하네스를 구축합니다.
학습 포인트
∙ 프로토콜 기반의 이식 가능한 인프라 연동 원리 학습
∙ 보안 및 권한 최소 스코프 설정 방식 이해
∙ 비결정적 모델 환경에서 결정적 아키텍쳐 통제
주요 구현 기능
∙ 다중 MCP(코드 호스팅 + 모니터링) 인프라 통합 레이어 구현(하네스 구축)
∙ 비용 폭주 및 무한 루프 차단 가드레일 설정
∙ 에이전트 독단을 막는 승인 차단 막 구현
04
기술 부채 관리와 에이전트 자가 개선
Claude Code로 운영 자동화와 기술 부채 해결의 효율성을 극대화하고, '최종 도메인 리스크 판단'은
AI에게 독점시키지 않고 사람이 통제하는 방법을 학습합니다.
ㅣ 학습 내용
운영 자동화 단계에서 발생하는 4가지 안티 패턴
운영 자동화 단계에서 발생하는 대표 4가지 병목과 이를 Cladue Code로 해결하는 방법을 학습합니다.
리뷰어 에이전트 하네스 강화
AI의 설계 위반과 과도한 코드 변경(실패)을 유도하여, 하네스를 실전에서 겹겹이 보완·고도화하는 방법을 학습합니다.
적대적 리뷰어 다중화
Claude 내부에서 역할을 적대적으로 분담한 다중 리뷰어 (보안/성능/도메인 등)를 직접 구성하여 리뷰합니다.
기술 부채 추적 기반 자동 백로그 구성 및 큐 분리
기술 부채를 정확히 측정하고, 이 중 AI가 안전하게 고칠 수 있는 '낮은 위험의 작업'만 자동으로 걸러내어 처리합니다.
Plugins로 하네스를 팀에 배포
안전 장치로 구성한 CLAUDE.md·Skills·Hooks· Subagents를 플러그인으로 묶어 배포합니다.
하네스 노후화 진단과 도구 종속성 탈피
특정 도구(eg. Claude Code)에 종속되지 않는 하네스를 구축하고, 노후화 진단과 KPI 점검으로 AI 자율 운영의 내구성을 관리합니다.
ㅣ 프로젝트. 부채 관리 시스템 및 아키텍쳐 위반 자동 방어 하네스 구축
기술 부채 발생 시 부채 측정부터 ADR 생성까지 자율 운영 가능한 사이클을 만들어가는 방법을 학습합니다.
학습 포인트
∙ 지표 기반의 자율적 기술 부채 추적
∙ 저위험·가역성·테스트 격리 조건 하의 리스크 분리 및 라우팅 제어
∙ 실전적 피드백 루프를 통한 하네스 견고화
주요 구현 기능
∙ 기술 부채 정량 측정 및 백로그·ADR 자동화 파이프라인
∙ 저위험·가역성·테스트 격리 조건 하의 라우팅 시스템
∙ 규칙 확장형 아키텍처 위반 방어 게이트 (리뷰어 하네스)
04 강사 소개
“AI 엔지니어가 Cladue Code를 실제 업무에 쓰면,
어디까지 생산성을 끌어올릴 수 있을까요? ”
안녕하세요, AI 엔지니어로 일 하고 있는 이현정입니다.
실무에서 생성형 AI를 다루다 보면 비슷한 고민을 자주 마주하게 됩니다. 모델 성능 자체보다도, 실제 업무 흐름 안에 어떻게 연결할지, 반복 작업을 어떻게 자동화할지, 그리고 개발과 운영을 어떤 기준으로 안정화할지가 더 어려운 문제로 남는 경우가 많습니다.
저 역시 RAG 챗봇 PoC, 평가 체계, Agentic AI MVP 구축 프로젝트를 수행하며 비슷한 시행착오를 여러 번 겪었습니다.
특히 '도구를 써보는 것'과 '현업에서 실제로 돌아가게 만드는 것'
사이에는 생각보다 큰 간격이 있다는 점을 계속 확인해 왔습니다. 그래서 이번 강의에는 Claude Code를 단순히 기능 소개 수준이 아니라 AI 엔지니어가 실제 프로젝트에서 바로 활용할 수 있는 방식으로 정리해 담고자 했습니다.
✔ Claude Code를 활용해 반복적인 개발 작업과 검증 과정을 줄이는 실무 활용 방식
✔ AI Agent, 업무자동화, 데이터 파이프라인 프로젝트에서 적용할 수 있는 구체적인 개발 워크플로우
✔ 운영과 검증까지 고려해 실무 품질로 연결하는 방법
기술이 빠르게 바뀌는 시기일수록 막연한 유행어보다, 실제 현장에서 써본 방식과 판단 기준이 더 중요하다고 생각합니다.
이 강의가 Claude Code를 어떻게 실무에 연결해야 할지 고민하는 분들께 현실적인 출발점이 될 수 있기를 바랍니다.
어디까지 생산성을 끌어올릴 수 있을까요? ”
안녕하세요, AI 엔지니어로 일 하고 있는 이현정입니다.
실무에서 생성형 AI를 다루다 보면 비슷한 고민을 자주 마주하게 됩니다. 모델 성능 자체보다도, 실제 업무 흐름 안에 어떻게 연결할지, 반복 작업을 어떻게 자동화할지, 그리고 개발과 운영을 어떤 기준으로 안정화할지가 더 어려운 문제로 남는 경우가 많습니다.
저 역시 RAG 챗봇 PoC, 평가 체계, Agentic AI MVP 구축 프로젝트를 수행하며 비슷한 시행착오를 여러 번 겪었습니다.
특히 '도구를 써보는 것'과 '현업에서 실제로 돌아가게 만드는 것'
사이에는 생각보다 큰 간격이 있다는 점을 계속 확인해 왔습니다. 그래서 이번 강의에는 Claude Code를 단순히 기능 소개 수준이 아니라 AI 엔지니어가 실제 프로젝트에서 바로 활용할 수 있는 방식으로 정리해 담고자 했습니다.
✔ Claude Code를 활용해 반복적인 개발 작업과 검증 과정을 줄이는 실무 활용 방식
✔ AI Agent, 업무자동화, 데이터 파이프라인 프로젝트에서 적용할 수 있는 구체적인 개발 워크플로우
✔ 운영과 검증까지 고려해 실무 품질로 연결하는 방법
기술이 빠르게 바뀌는 시기일수록 막연한 유행어보다, 실제 현장에서 써본 방식과 판단 기준이 더 중요하다고 생각합니다.
이 강의가 Claude Code를 어떻게 실무에 연결해야 할지 고민하는 분들께 현실적인 출발점이 될 수 있기를 바랍니다.
본 강의에서 사용하는 개발 환경 안내드립니다.
* Claude Code CLI (+계정, 구독 또는 API 키 필요)
* 샘플 RAG 프로덕트 레포(TypeScript/Node.js + 외부 LLM API)
* Git · GitHub · GitHub Actions(CI)
* VS Code (편집, diff)
* 샌드박스 — mock LLM/모니터링 API · 더미 Slack · 읽기전용 토큰
실습 중 에러가 나거나 궁금한 점이 있다면?
질의응답 채널을 통해 빠르게 강사님에게 질문하세요!
* 강사님께서 직접 질문에 답변해주시는 기간은 2026년 7월 31일 ~ 2029년 5월 11일까지 운영됩니다.
* 강사님이 현업 중 답변 하시기에 답변까지 영업일 기준 7일 내외 시간이 소요될 수 있습니다.
* 강의와 무관한 질문에 대해서는 답변이 필수로 제공되지 않습니다.
* Claude Code CLI (+계정, 구독 또는 API 키 필요)
* 샘플 RAG 프로덕트 레포(TypeScript/Node.js + 외부 LLM API)
* Git · GitHub · GitHub Actions(CI)
* VS Code (편집, diff)
* 샌드박스 — mock LLM/모니터링 API · 더미 Slack · 읽기전용 토큰
실습 중 에러가 나거나 궁금한 점이 있다면?
질의응답 채널을 통해 빠르게 강사님에게 질문하세요!
* 강사님께서 직접 질문에 답변해주시는 기간은 2026년 7월 31일 ~ 2029년 5월 11일까지 운영됩니다.
* 강사님이 현업 중 답변 하시기에 답변까지 영업일 기준 7일 내외 시간이 소요될 수 있습니다.
* 강의와 무관한 질문에 대해서는 답변이 필수로 제공되지 않습니다.
Question.1
Q. 어떤 분들께 이 강의를 추천하시나요?
Q. 어떤 분들께 이 강의를 추천하시나요?
· 프로덕트 라이프사이클을 끝까지 끌어본 적 있는 시니어/미들 엔지니어인데, Claude Code와는 아직 서먹한 분
· Claude Code 입문은 졸업했고, 팀과 Production까지 가져가고 싶은 분
· 팀에 AI 작업 표준과 안전장치를 깔아야 하는 테크리드/플랫폼 담당자
· 환각·비용·보안·부채 때문에 AI 자동화를 production에 못 올리고 있는 분
· Claude Code 입문은 졸업했고, 팀과 Production까지 가져가고 싶은 분
· 팀에 AI 작업 표준과 안전장치를 깔아야 하는 테크리드/플랫폼 담당자
· 환각·비용·보안·부채 때문에 AI 자동화를 production에 못 올리고 있는 분
Question.2
강의에서 배우는 내용들이
실무에서 어떻게 활용되고 있나요?
강의에서 배우는 내용들이
실무에서 어떻게 활용되고 있나요?
· CLAUDE.md·Skills·Hooks·Subagents·Plugins는 팀이 같은 방식으로 AI와 협업하게 만드는 표준입니다. 한 명이 만든 안전장치를 Plugins로 묶으면 모두가 같은
"바닥"을 갖습니다.
· MCP는 모니터링·코드 호스팅·알림·LLM API 등 외부 시스템을 안전하게 잇는 표준 프로토콜로, 실무에서 토큰 스코프 최소화·감사 로그·유출 경계 설계가 필수입니다.
· 결정적 게이트 + 평가(eval/LLM-as-Judge) 는 환각을 사전 차단하고 비결정 출력을 추적하는 방식으로, 금융·이커머스 등 규제·품질 민감 도메인의 production에서 이미 쓰이고 있습니다.
· 장기 자율 작업의 비용·헬스체크 관리는 AI 에이전트를 24시간 굴리는 모든 조직의 현실 문제입니다.
· MCP는 모니터링·코드 호스팅·알림·LLM API 등 외부 시스템을 안전하게 잇는 표준 프로토콜로, 실무에서 토큰 스코프 최소화·감사 로그·유출 경계 설계가 필수입니다.
· 결정적 게이트 + 평가(eval/LLM-as-Judge) 는 환각을 사전 차단하고 비결정 출력을 추적하는 방식으로, 금융·이커머스 등 규제·품질 민감 도메인의 production에서 이미 쓰이고 있습니다.
· 장기 자율 작업의 비용·헬스체크 관리는 AI 에이전트를 24시간 굴리는 모든 조직의 현실 문제입니다.
Question.3
강의 커리큘럼을 학습하여
현업에서 어떻게 활용할 수 있을까요?
강의 커리큘럼을 학습하여
현업에서 어떻게 활용할 수 있을까요?
· 비어 있던 .claude/를 팀 공유 자산(기술결정·실패기록·도메인 용어·컨벤션 + ADR)으로 채울 수 있게 됩니다.
· PR 전 항상 동일하게 도는 코드리뷰→수정 Skill과, 시크릿 누출·prod 접근을 막는 Hooks로 작업의 바닥을 올려 나갑니다.
· 모니터링·Slack·코드 호스팅을 MCP로 안전하게 연결하고, 토큰 스코프·감사 로그로 유출 경계를 설계할 수 있게 됩니다.
· 장기 자율 작업에 토큰 예산·실패 루프 차단·헬스체크·온콜 연계를 붙여 비용 폭주를 막을 수 있게 됩니다.
· 만든 모든 안전장치를 Plugins로 팀에 한 번에 배포하고, Claude Code가 진화해도 흡수·내구화 할 수 있게 됩니다.
· PR 전 항상 동일하게 도는 코드리뷰→수정 Skill과, 시크릿 누출·prod 접근을 막는 Hooks로 작업의 바닥을 올려 나갑니다.
· 모니터링·Slack·코드 호스팅을 MCP로 안전하게 연결하고, 토큰 스코프·감사 로그로 유출 경계를 설계할 수 있게 됩니다.
· 장기 자율 작업에 토큰 예산·실패 루프 차단·헬스체크·온콜 연계를 붙여 비용 폭주를 막을 수 있게 됩니다.
· 만든 모든 안전장치를 Plugins로 팀에 한 번에 배포하고, Claude Code가 진화해도 흡수·내구화 할 수 있게 됩니다.
Question.4
일반적인 Claude Code 강의와
이 강의가 가지고 있는 차별점은 무엇인가요?
일반적인 Claude Code 강의와
이 강의가 가지고 있는 차별점은 무엇인가요?
· "시작하기"가 아니라 "0→운영까지" 다루는 구조 : 단 하나의 샘플 프로덕트가
분석 설계→개발→통합→운영으로 성장합니다. 프로젝트 모음이 아니라
라이프사이클 구성을 배울 수 있게 됩니다.
· 단계별 안티패턴 진단 프레임 학습 : 각 단계에서 "잘못 쓰면 어디가 망가지는가"를 먼저 진단하고, 재사용 가능한 진단 프레임을 repo 자산으로 남길 수 있게 됩니다.
· 결정적 채점 방법 학습 : AI 출력 품질이 아니라 grep·체크리스트·기대값으로 "게이트가 실제로 작동하는가"를 판정합니다. (다른 강의엔 없는 방식)
· 운영 단계를 통째로 : 비용 폭주·기술부채·헬스체크·보안·KPI까지. 대부분의 강의가 얕게 만지는 영역을 한 챕터로 다룹니다.
· 잘 쓰는 법 + 잘못 쓰면 어디가 망가지는가 : 안전장치를 "바닥을 올린다"는 하드닝 철학으로 다루고, 의도적 우회 시연까지 보여줍니다.
· 도구 비종속 : 공개 스킬 이식·MCP·cross-provider 리뷰로, Claude Code가 진화하거나 다른 도구로 갈아타도 자산이 남게 설계합니다.
· 단계별 안티패턴 진단 프레임 학습 : 각 단계에서 "잘못 쓰면 어디가 망가지는가"를 먼저 진단하고, 재사용 가능한 진단 프레임을 repo 자산으로 남길 수 있게 됩니다.
· 결정적 채점 방법 학습 : AI 출력 품질이 아니라 grep·체크리스트·기대값으로 "게이트가 실제로 작동하는가"를 판정합니다. (다른 강의엔 없는 방식)
· 운영 단계를 통째로 : 비용 폭주·기술부채·헬스체크·보안·KPI까지. 대부분의 강의가 얕게 만지는 영역을 한 챕터로 다룹니다.
· 잘 쓰는 법 + 잘못 쓰면 어디가 망가지는가 : 안전장치를 "바닥을 올린다"는 하드닝 철학으로 다루고, 의도적 우회 시연까지 보여줍니다.
· 도구 비종속 : 공개 스킬 이식·MCP·cross-provider 리뷰로, Claude Code가 진화하거나 다른 도구로 갈아타도 자산이 남게 설계합니다.
Question.5
프로그램 사용 주의사항
프로그램 사용 주의사항
· 26년 7월 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.
· 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.
AI 엔지니어를 위한 프로덕트 엔지니어링 (w.Claude Code)