Clip 1: 강의를 통해 얻어갈 수 있는 것

Clip 1: 강의를 통해 얻어갈 수 있는 것

학습 목표

• 바이브 코딩(AI Agent를 활용한 코딩)의 개념과 장점 이해하기

• 강의를 통해 만들게 될 실제 프로젝트 결과물 파악하기

• AI를 능숙하게 다루는 핵심 스킬 습득 방향 이해하기

• 효율적인 강의 수강 방법 알아보기

이 강의에서 배우는 것

1. 바이브 코딩(Vibe Coding) = AI Agent 사용법

Claude Code, Codex 같은 코딩 AI Agent를 사용하는 법을 배웁니다.

전통적인 코딩:
개발자가 직접 코드 작성 → 테스트 → 디버깅

바이브 코딩:
개발자가 의도 전달 → AI가 코드 구현 → 개발자가 검증

바이브 코딩의 의의:

• AI Agent가 코드 구현을 담당

• 개발자는 설계와 테스트에 집중

• 여러 Agent를 동시에 사용해서 생산성을 극대화할 수 있음

2. AI Agent 만드는 법

바이브 코딩을 통해 AI Agent를 직접 구축하는 방법을 배웁니다.

왜 바이브 코딩으로 AI Agent를 배우는가?

• AI Agent는 라이브 코딩으로 학습하는 것이 가장 효율적

• 바이브 코딩 도구 자체가 훌륭한 AI Agent

• Claude Code를 사용하면서 눈으로 직접 동작 방식 관찰

• 오픈소스 코드를 살펴보며 구체적 구현 학습

3. 이 강의의 독특한 학습 방식

재미있는 것부터 시작하는 역순 학습:

기존 강의 방식:
이론 → 기초 → 응용 → 프로젝트

이 강의 방식:
재미있고 쉽게 동작하는 프로젝트(MCP client) → RAG → MCP server(점점 더 좁게)

왜 이 방식인가?

• 바이브코딩 덕분에 재미있는 것(MCP client)부터 만들 수 있습니다

• 동작하는 결과물을 먼저 보고, 나중에 더 근본적인 것을 배웁니다

• 동기부여를 유지하며 학습 효율을 극대화합니다

단계별 코딩 접근법:

Part 1~3: 맨땅에 헤딩 방식
- 빠르게 구현하고 결과를 확인
- 중간 커밋 없음
- TDD 없음
- 순수하게 바이브코딩으로 빌드

Part 4~6: 체계적 개발 방식
- Codex MCP 활용
- Linear MCP 티켓 관리
- 자동 git 커밋
- TDD 적용

이렇게 나눈 이유:

• 학습자마다 기본 코딩 수준 차이가 있습니다

• 초반에는 결과물 만드는 재미에 집중

• 후반에는 실무 수준의 개발 프로세스 학습

• 단계적으로 복잡도를 높여 학습 부담 감소

강의 결과물

이 강의를 완료하면 다음과 같은 Agent를 직접 구현하게 됩니다:

Part3: RAG 기반 농협 대출 상품 추천 AI Agent

주요 기능:

• 실제 농협 대출 상품 검색

• RAG(Retrieval Augmented Generation) 기반 답변

• Agentic하게 도구 사용 결정

Part 5: LLM 기반 Slack Bot

기능:

• Slack 메시지 자동 응답

• LLM 기반 대화 처리

• 실시간 정보 제공

Part5: 공공 API 활용 MCP Server

특징:

• 공공 데이터 API 활용

• 직접 구현한 MCP Server

• 내가 사용하는 모든 AI 도구에 연결 가능

  • Claude

  • Claude Code

  • Cursor

  • 기타 MCP 지원 도구

AI Agent 의 Context를 능숙하게 다루는 방법

Claude Code의 핵심 개념 이해

Claude Code의 구성 요소를 AI Agent 개념에 대입하여 학습:

1. Slash Commands (슬래시 커맨드)

/commit → 특정 작업 실행
/test → 테스트 실행

→ AI Agent의 Tool/Function 개념

2. Sub-Agent (서브 에이전트)

작업 분담 → 병렬 처리 → 결과 통합

→ AI Agent의 멀티 에이전트 시스템 개념

3. Output-Style

출력 형식 지정 → 일관된 결과

→ AI Agent의 프롬프트 엔지니어링 개념

학습 효과:

• LLM이 컨텍스트를 사용하는 방식 이해

• AI Agent 구조와 동작 원리 파악

• 실전에서 바로 적용 가능한 패턴 습득

이 강의 자료를 Claude Code에게 제공하고 같이 학습하세요

PDF, PPT가 아닌 markdown 으로 강의 자료를 만들었습니다.

# Markdown 형식
- LLM이 가장 잘 이해하는 문서
- 구조화된 정보 전달
- 코드와 설명 통합

활용 방법:

1. 강의 영상 시청

2. 모르는 내용은 Markdown 문서 확인

3. Claude Code에게 문서 기반 질문

   "이 문서를 읽고 Sub-Agent가 별도의 컨텍스트 윈도우를 가진다는 의미를 자세히 설명해줘"

장점:

• 영상보다 더 자세한 내용 포함

• LLM과 대화하며 깊이 있는 학습 가능

• 필요한 부분 빠르게 검색 가능

강의 구성

이 강의는 4가지 주요 카테고리로 구성되어 있습니다:

효과적인 강의 수강:

1. 각 강의마다 카테고리 명확히 구분

2. 필요한 강의부터 먼저 수강

3. 순서에 구애받지 않고 학습

4. 궁금한 부분은 Markdown 문서 참고

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강의 클립별 카테고리 분류

클립	제목	바이브코딩	AI 리터러시	AI Agent 이론	AI Agent 실습
1-1-1	강의를 통해 얻어갈 수 있는 것	☐	☐	☐	☐
1-1-2	CLI기반 Claude Code 와 Codex로 할 수 있는 것	☑	☐	☐	☐
1-1-3	AI 에이전트 + MCP 기술이 주목받는 이유	☐	☑	☐	☐
1-1-4	Docs와 실습코드(Github)	☐	☐	☐	☐
1-2-1	설치와 기본 사용법	☑	☐	☐	☐
1-2-2	Local/Project/User 단위 mcp 연결하기	☑	☐	☐	☐
1-2-3	CLAUDE.md, AGENTS.md 세팅하기	☑	☐	☐	☐
1-3-1	Slash Command 만들기	☑	☐	☐	☐
1-3-2	Sub Agent 만들기	☑	☐	☐	☐
1-3-3	Hooks, Output Styles 설계하기	☑	☐	☐	☐
1-4-1	클로드코드로 자동화하기	☐	☑	☐	☐
1-4-2	슬래쉬 커맨드를 자동으로 업데이트하기	☐	☑	☐	☐
2-1-1	Agent vs Workflow 개념 이해하기	☐	☐	☑	☐
2-1-2	AI Agent architecture 자세히 살펴보기	☐	☐	☑	☐
2-2-1	LLM api 이해하고 호출해보기	☐	☐	☑	☐
2-2-2	세부 파라미터 (reasoning_effort, verbosity, max_token)	☐	☐	☑	☐
2-2-3	프롬프트 작성	☐	☐	☑	☐
2-3-1	Claude Code 등 에이전트가 어떻게 mcp를 활용하는지 보기	☐	☐	☑	☐
2-3-2	오픈소스 AI AGENT의 mcp 활용 코드 까보기	☐	☐	☑	☐
2-3-3	Tool 이해하기	☐	☐	☑	☐
2-3-4	MCP client 개념 이해하기	☐	☐	☑	☐
2-4-1	mcp client 를 구현하기 위한 PRD 프롬프트 만들기	☐	☐	☐	☑
2-4-2	mcp client 구현하기	☐	☐	☐	☑
3-1-1	Vector Search 이해하기	☐	☐	☑	☐
3-1-2	BM25 이해하기	☐	☐	☑	☐
3-1-3	PRD 프롬프트 만들기	☐	☐	☐	☑
3-1-4	Hybrid Search 구현하기	☐	☐	☐	☑
3-2-1	RAG 개념 이해하기	☐	☐	☑	☐
3-2-2	PRD 프롬프트 만들기	☐	☐	☐	☑
3-2-3	Langgraph RAG 구현하기	☐	☐	☐	☑
3-3-1	workflow -> Agentic의 개념 복기하기	☐	☐	☑	☐
3-3-2	Database와 Web Search를 툴로 사용하는 에이전트 구현하기	☐	☐	☐	☑
4-1-1	MCP server의 개념과 구조 이해하기	☐	☐	☑	☐
4-1-2	MCP server 코드 까보기: sequential thinking, notion, playwright	☐	☐	☑	☐
4-2-1	dummy MCP server 구현하기	☐	☐	☐	☑
4-2-2	Claude, Claude code 에 연결하기	☐	☐	☐	☑
4-3-1	Postgresql mcp server 구현체 보기	☐	☐	☑	☐
4-3-2	mock 스키마 만들고 데이터 합성해서 집어넣기	☐	☐	☐	☑
4-3-3	DB write tool 설계하기	☐	☐	☐	☑
4-3-4	클로드에 연결해서 써보기	☐	☐	☐	☑
5-1-1	슬랙 커뮤니티 CS 내역을 LLM 으로 합성하기	☐	☐	☐	☑
5-1-2	시스템 프롬프트 만들기	☐	☐	☐	☑
5-1-3	슬랙봇 구현 프롬프트 작성하기	☐	☐	☐	☑
5-1-4	슬랙봇 구현하고 AWS lambda 배포하기	☐	☐	☐	☑
5-1-5	슬랙에서 사용하면서 업데이트하기	☐	☐	☐	☑
5-2-1	data.go.kr 에서 국민연금공단 api 살펴보기	☐	☐	☐	☑
5-2-2	api -> mcp server 구현 프롬프트 작성하기	☐	☐	☐	☑
5-2-3	mcp server 구현하기	☐	☐	☐	☑
5-2-4	Claude에 연결해서 사용하면서 업데이트하기	☐	☐	☐	☑
5-3-1	awslabs/mcp 구현체 이해하기	☐	☐	☑	☐
5-3-2	mcp server 자동 생성하는 에이전틱 프로세스 만들기	☐	☐	☐	☑
5-3-3	data.go.kr 에서 api 골라서 자동 생성하기	☐	☐	☐	☑
5-3-4	smithery 스타일의 웹페이지 구현하기	☐	☐	☐	☑
6-1-1	best practice 찾아서 이해하기	☑	☐	☐	☐
6-1-2	바이브코딩 팁을 자동화시키기	☑	☐	☐	☐
6-1-3	클로드 코드 시스템 프롬프트 계층 이해하기	☑	☐	☐	☐
6-2-1	Context/Prompt Engineering 이해하기	☑	☐	☐	☐
6-2-2	AI의 PM이 되기	☑	☐	☐	☐
6-3-1	git worktree 이해	☑	☐	☐	☐
6-3-2	worktree 자동화 스크립트 생성하기	☑	☐	☐	☐
6-3-3	티켓 자동 생성하고 병렬 처리하기	☑	☐	☐	☐
6-4-1	바이브코딩의 리스크를 낮추기 위한 feature 선정 방법	☑	☐	☐	☐
6-4-2	바이브코딩으로 프로젝트를 시작하면 유리한 점	☑	☐	☐	☐
6-5-1	클로드코드를 나만의 AI 에이전트로 사용하기	☐	☑	☐	☐
6-5-2	메타 프롬프트	☐	☑	☐	☐

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강사 정보

• 작성자: 정구봉

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gb-jeong/

• 이메일: [e-mail]

강의 자료

• 강의 자료: https://goobong.gitbook.io/fastcampus

• Github: https://github.com/Koomook/fastcampus-ai-agent-vibecoding

• FastCampus 강의 주소: https://fastcampus.co.kr/biz_online_vibeagent