TRAE+Claude Code AI 제품 기업급 응용 실전 과정, 제품 사고 + AI 도구 결합을 주력으로 바로 실행 가능한 기업급 AI 제품 워크플로 구축

강의 소개

TRAE+Claude Code AI 제품 기업급 응용 실전 과정, 제품 사고 + AI 도구 결합을 주력으로 AI 시대 제품 매니저를 대상으로 SIDE 4단계 폐쇄 루프 방법론 기반, 바로 실행 가능한 기업급 AI 제품 워크플로 구축.

과정은 업종 인식, 과정 사례에서 시작하여 전체 환경 배포를 직접 완성: Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCP, TRAE 워크스페이스와 플러그인 구성, 설치 구성 일반 문제 정리.

AI가 MRD를 읽고 요구 사항 발굴, 정보 수집 방법 학습, 한 문장 요구 사항을 명확한 요구 사항 목록으로 분해; 중점 실무 AI PRD 문서 작성, PRD 규범, 함정 요점 습득, 14차원 스캔으로 PRD 감사 완료.

확장 학습 페이지 사양서 작성, 6차원 감사; Claude Code로 HTML 프로토타입 빠르게 생성, HTML을 Pencil 파일로 변환, 사이트 맵, 디자인 리뷰 페이지 제작, 제품 데모 자료 구축.

동시에 사용자 스토리 표준 작성법 설명, AI 대량 사용자 스토리 생성, TAPD 동기화 프로세스 연결, 요구 사항과 스토리를 프로젝트 관리 플랫폼으로 동기화; AI 회의 토론 기록 정리, 지식 베이스 유지, 프로젝트 지식 자산 축적.

마지막으로 전체 프로젝트 링크 복기, SIDE 전 단계 산출물, 제품 반복 로드맵, 제품 함정 경험 요약, 졸업 설계 실무로 학습 성과 검증, AI를 제품 일상 전 과정에 진정으로 통합하여 제품 매니저 산출 효율 대폭 향상.

적합 대상

제품 매니저, AI 제품 매니저, AI로 효율화하고 기업급 AI 제품 워크플로 구축을 원하는 사람

제품 신입, PRD 작성 못하고 프로토타입 못 만들고 TAPD 프로젝트 협업에 익숙하지 않은 사람

TRAE, Claude Code, MCP 도구 체인을 배우고 AI 제품 전달을 실행하려는 종사자

개발, 테스트, 프로젝트 책임자, 제품 산출물을 이해하고 AI 협업 프로세스를 연결하려는 사람

표준화 SIDE 폐쇄 루프 방법론을 습득하고 기업 제품 출력을 규범화하려는 팀 리더

학습 성과

✅ AI 제품 발전 트렌드 이해, SIDE 4단계 폐쇄 루프 제품 방법론 완전 습득

✅ TRAE, Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCP 전체 환경 구성 독립 완료

✅ AI MRD 분석, 정보 수집, 모호한 요구 사항을 구조화 요구 사항 목록으로 전환 학습

✅ AI PRD 작성, 14차원 스캔 PRD 감사, PRD 일반 문제 회피 습득

✅ 페이지 사양서 작성과 6차원 감사 습득, 페이지 전달 표준 규범화

✅ Claude Code로 프로토타입 생성, HTML을 Pencil로 변환, 사이트 맵, 리뷰 데모 페이지 제작

✅사용자 스토리 작성 규범을 습득하고 AI로 사용자 스토리를 대량 생성

✅TAPD 동기화 프로세스를 연결하여 사용자 스토리를 자동 동기화하고 프로젝트 협업 완성

✅AI로 회의 결정을 축적하고 제품 지식 베이스를 구축하여 지식 관리 실현

✅완전한 프로젝트 회고와 제품 반복 기획을 습득하여 표준화된 기업 딜리버리 역량 형성

과정 목차

01.1, AI 제품 기업 실전 응용 과정 소개(1)

02.2, AI 제품 매니저가 미래인 이유(1)

03.3, 과정 사례 이해(1)

04.4, SIDE 방법론: 제품 매니저 관점의 4단계 폐쇄 루프(1)

05.5, 과정 도구 한 줄 소개(1)

06.6, AI 소프트웨어 설치(1)

07.7, Claude Code 설정(1)

08.8, Gitee 설정(1)

09.9, Pencil MCP 설정(1)

10.10, TAPD MCP 설정(1)

11.11, TRAE 작업 공간과 확장 플러그인(1)

12.12, 흔한 함정과 해결 방법(1)

13.13, Claude Code 첫 사용(1)

14.14, 세 가지 핵심 역량 체험(1)

15.15, 실습: AI로 MRD 읽고 세 가지 과제 완수(1)

16.16, 제품 매니저의 요구 사항은 어디서 오는가(1)

17.17, 사례 분석: 6가지 핵심 페인 포인트(1)

18.18, 정보 수집 3단계 방법(1)

19.19, 실습: 한 문장에서 요구 사항 목록까지(1)

20.20, PRD란 무엇인가: 보고 자료가 아닌 제품 청사진(1)

21.21, AI로 PRD 문서 작성(1)

22.22, PRD 핵심 제품 매니저 규범(1)

23.23, 실습: AI로 PRD 생성(1)

24.24, PRD 흔한 5가지 함정(1)

25.25, AI로 PRD 14차원 스캔(1)

26.26, 실습: AI로 PRD 감사(1)

27.27, 페이지 사양서란 무엇인가(1)

28.28, 페이지 사양서 표준 템플릿(1)

29.29, 사례 분석과 템플릿 선택(1)

30.30, 실습: AI로 페이지 사양서 작성(1)

31.31, 페이지에서 가장 놓치기 쉬운 것: 페이지 사양서 6차원 스캔(1)

32.32, 실습: AI로 페이지 사양서 감사(1)

33.33, 제품 매니저가 프로토타입을 만들어야 하는 이유(1)

34.34, 프로토타입 제작 원칙(1)

35.35, 빠른 시작: Claude Code로 프로토타입 생성(1)

36.36, 사례 프로토타입 분석(1)

37.37, 실습: AI로 메인 페이지 프로토타입 제작(1)

38.38, HTML을 Pencil로 변환해야 하는 이유(1)

39.39, HTML을 Pencil로 변환하는 상세 프로세스(1)

40.40, 실습: AI로 HTML 프로토타입을 .pen 파일로 변환(1)

41.41, 사이트맵이란 무엇인가(1)

42.42, AI로 사이트맵 생성(1)

43.43, AI로 디자인 리뷰 HTML 페이지 생성(1)

44.44, 실습: AI로 사이트맵+리뷰 페이지+5분 시연 시뮬레이션 생성(1)

45.45, 개발에 사용자 스토리가 필요한 이유(1)

46.46, 사용자 스토리 표준 템플릿(1)

47.47, 사용자 스토리 전경(1)

48.48, AI로 원클릭 사용자 스토리 생성(1)

49.49, 실습: 교환+사용 확인 프로세스를 위한 사용자 스토리 그룹 작성(1)

50.50, TAPD 동기화 전체 프로세스(1)

51.51, tapd-config.json 설정 방법(1)

52.52, TAPD Story는 어떻게 생겼나(1)

53.53, 실습: AI로 사용자 스토리를 TAPD에 동기화(1)

54.54, 사용자 스토리 동기화 검증 체크리스트(1)

55.55, 제품 매니저가 토론 기록을 잘 써야 하는 이유(1)

56.56, AI로 결정 축적(1)

57.57, 지식 베이스 유지 관리(1)

58.58, 지식 관리 흔한 실수 방지 가이드(1)

59.59, 실습: AI로 한 번의 토론 정리하기(1)

60.60, 프로젝트 전체 개요 복습(1)

61.61, SIDE 각 단계 산출물(1)

62.62, 프로덕트 매니저 실수 경험 총정리(1)

53.63, 제품 반복 로드맵(1)

64.64, 프로덕트 매니저를 위한 8가지 경험 조언(1)

65.65, AI 제품 졸업 설계(1)