많은 사람이 튜토리얼을 따라 코드를 복제할 수 있지만 독립적으로 프로젝트를 개발하려면 어디서부터 시작해야 할지 모르고, 기능을 구축한 뒤에도 배포, 결제, 운영 수익화 단계에서 막혀 결국 뜨거운 아이디어가 로컬 Demo에서 멈추고 맙니다. 이 8주 실전 캠프는 AI 개발자의을 정면으로 겨냥하며, 개발과 상업화에 깊이 몰두한 8명의 업계 멘토가 전 과정을 함께 달리며 프로젝트의 마지막 1킬로미터를 채워줍니다.

과정은 세 가지 실전 모듈로 나뉘며, 먼저 체계적인 커리큘럼으로 개발 환경, 데이터베이스, Web 서비스 등 기초 역량을 다집니다. 미니게임, 음성 비서, 데이터 분석 도구 등 6개의 연습 프로젝트로 실무 감각을 다듬고, 두 가지 중량급 메인 제품인 AI 프로그래밍 플랫폼과 기업급 지식 관리 시스템을 제로에서 구축하며 요구사항 설계→프론트엔드·백엔드 개발→RAG 벡터 DB 통합→클라우드 배포→결제 연동 비즈니스 클로즈드 루프 전 과정을 완주하고, 추가로 공식 계정 AI 콘텐츠 자동화 워크플로우 보너스까지 제공합니다.

과정은 AI 프로그래밍 기초가 있고 제품 수익화를 실현하려는 개발자, 창업 제품 담당자와 직장 기술 인력을 대상으로 합니다. 수료에는 종이 과제가 필요 없으며, 공용 인터넷에서 접속 가능한 출시 제품, 결제 경로 연동 완료, 제품 로드쇼 완료를 졸업 기준으로 삼아 이력서에 쓸 수 있는 실제 비즈니스 프로젝트를 산출하고, 진정으로 '코드를 작성할 줄 아는 것'에서 'AI 제품을 판매해 수익을 내는 것'으로 도약합니다.

이 과정의 체계적인 훈련을 통해 요구사항 분해부터 제품 출시까지의 완전한 프로젝트 경험을 얻고, AI 프로그래밍 환경 구성, 데이터베이스 설계, 프론트엔드·백엔드 개발, RAG 검색 증강 생성, 클라우드 배포와 결제 연동 등 핵심 기술을 습득하게 됩니다. 더 중요한 것은, 과정에서 제공하는 6개의 연습 프로젝트와 2개의 메인 제품이 모두 실제 비즈니스 시나리오에서 나온 것으로, 학습 과정에서 점차 자신의 포트폴리오를 구축해 이후 외주 수주나 창업을 위한 보여줄 수 있는 실전 성과를 쌓을 수 있다는 점입니다. AI 제품 개발로 빠르게 전환하고 싶은 직장인에게 이 결과 지향적 부트캠프는 매우 가성비 높은 가속 통로입니다.

• 1.환경 도구 총람
• 2.Git 소개 다운로드 설치 및 구성
• 3.Nodejs 소개 다운로드 설치 및 구성
• 4.VSCode 소개 다운로드 및 설치
• 5.GLM4.7 수석 AI 엔지니어
• 6.cc-switch 경량 모델 전환 신기
• 7.ClaudeCode 소개 설치 및 구성
• 8.Chrome 브라우저 소개 및 설치

• 9.AI로 객체지향 프로그램과 자동화 도구 구축
• 10.AI로 데이터베이스와 API 서비스 연결

• 11.MVP 최소 기능 제품 모델 구축
• 12.웹 3대장 소개
• 13.정적 웹 페이지 구조 구축
• 14.정적 웹 페이지를 프로젝트 프레임워크로 이식
• 15.데이터베이스와 클라우드 스토리지 기능 소개
• 16.Supabase 소개, 계정 가입 및 환경 준비
• 17.Supabase 데이터 테이블 설계
• 18.백엔드 관리 시스템 구축
• 19.chrome-devtools-mcp 도구 소개 및 설정
• 20.동적 프론트엔드 게임 라이브러리 구축
• 21.프론트엔드 게임 Play 페이지 기능 완성
• 22.관리자 백엔드 로그인 기능 구현
• 23.Vercel 소개 및 계정 가입
• 24.프로젝트 Vercel 배포
• 25.도메인 구매 및 설정 - 중국 내 접속 불가 문제 해결

• 26.강의 소개 및 프로젝트 목표
• 27.개발 환경 구축: Git, Node.js 및 VSCode
• 28.개발 환경 구축: Claude Code 설치 및 설정
• 29.개발 환경 구축: API 키 설정 및 Chrome 설치
• 30.핵심 기능 기본 구현
• 31.프로젝트 코드를 exe 실행 파일로 패키징
• 32.Claude 프로그래밍 팁 정리
• 33.Feishu 통합 다차원 테이블 설정 개발
• 34.컨텍스트 관리 및 Feishu 그래픽 설정
• 35.설치 패키지 패키징 및 배포 테스트
• 36.기능 개선: 대규모 모델 음성 결과 오류 수정
• 37.대규모 모델 오류 수정 및 모델 선택 설정
• 38.민감 정보 보호 및 프로젝트 디렉터리 정리

• 39.순펑 물류 데이터 분석
• 40.사무용품 구매 시스템
• 41.Obsidian 일일 보고서 생성기
• 42.로컬 드로잉 원스톱 프로세스

• 43.요구사항 분석 및 비즈니스 포지셔닝
• 44.데이터베이스 설계
• 45.백엔드 개발
• 46.프론트엔드 개발
• 47.AI 통합 & 배포 및 출시
• 48.수익화 클로즈드 루프

• 49.콘텐츠 수집 모듈 구축
• 50.벡터 데이터베이스와 검색
• 51.지식베이스 기반 지능형 Q&A 개발
• 52.Agent 워크플로 자동화
• 53.제품 패키징 및 배포

• 54.보너스 사례 - 자신에게 맞는 적립식 펀드 선별하기

💡 학습 팁:튜토리얼 내용은 게시 당시의 업계 관행을 기반으로 하며, 학습 시 현재 플랫폼의 최신 규칙을 함께 참고하는 것이 좋습니다.