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Description
AI가 코드를 짜주는 시대가 되었지만, 막상 AI 코딩 도구를 사용해서 개발해보면 "생각보다 생산성이 안 오르네?"라는 생각이 들곤 합니다. AI에게 그때그때 프롬프트만 던지는 방식으로는, 결과물의 품질도 들쭉날쭉하고 컨텍스트도 계속 새로 설명해줘야 하는 비효율이 반복되기 때문입니다.
문제는 도구가 아니라 AI와 어떻게 협업할 것인가에 대한 체계입니다. 이에 대한 해결책으로 하네스 엔지니어링과 루프엔지니어링을 비롯해 AWS의 AI 네이티브 개발 방법론인 AI-DLC(AI-Driven Development Lifecycle)와 같은 방법론들이 등장했습니다.
이러한 방법론들은 AI와 사람 간의 협업을 체계화된 프로세스로 정의합니다. 단순히 코드를 생성시키는 것을 넘어, AI가 프로젝트의 컨텍스트와 거버넌스 규칙(Steering)을 이해한 상태에서 사람과 함께 반복적으로 협업 루프를 도는 방식입니다.
이번 세션에서는 Ubuntu 환경에서 AI 개발 도구 Kiro를 활용해 AI-DLC 협업 방식을 직접 체험해봅니다.
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AI-DLC 협업 루프 이해: 프롬프트 중심의 즉흥적인 AI 사용을 넘어, AI-DLC의 체계화된 프로세스를 통해 AI와 사람이 반복적으로 협업하는 루프의 구조를 이해합니다.
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Ubuntu, Kiro 환경에서 거버넌스 체계 구성 실습: Ubuntu 위에서 Kiro를 활용해 AI-DLC의 Steering 기반 거버넌스 체계를 직접 구성해보며, AI가 프로젝트 컨텍스트와 규칙을 일관되게 따르도록 만드는 방법을 실습합니다.
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협업 하네스 엔지니어링 습득: AI와의 협업 개발에 필요한 skills, tools를 정의하고 연결하는 하네스(harness) 엔지니어링 개념을 익혀, 재사용 가능한 AI 협업 환경을 만드는 법을 배웁니다.
청중 사전 지식 Prior knowledge for audience
AI 개발 도구로 개발해본 경험, AI 트렌드 및 하네스 엔지니어링에 대한 관심
| 행동 강령 Code of Conduct | 확인 Confirm |
|---|---|
| 난이도 Difficulty | Beginner 초급 |