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style	section { font-family: 'Pretendard', 'Apple SD Gothic Neo', 'Noto Sans KR', sans-serif; font-size: 20px; color: #1a1a1a; } section.lead { display: flex; flex-direction: column; justify-content: center; text-align: center; } section.lead h1 { border-bottom: none; font-size: 2.4em; color: #ccc; } section.lead h2 { font-size: 1.3em; font-weight: 400; color: #ccc; } h1 { color: #1a1a1a; border-bottom: 2px solid #333; padding-bottom: 0.2em; } h2 { color: #333; } blockquote { border-left: 4px solid #555; color: #555; font-style: italic; } table { font-size: 0.88em; } strong { color: #000; } .source { font-size: 0.6em; color: #999; position: absolute; bottom: 30px; right: 40px; } code { font-size: 0.85em; } pre { font-size: 0.78em; line-height: 1.5; } .prompt-box { background: #f5f5f5; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 0.8em 1em; font-size: 0.82em; line-height: 1.6; }

바이브 코딩 도입 워크숍

지란지교소프트 AI Transformation — Day 1 & 2

워크숍 전체 흐름

시간	세션	핵심 활동
Day 1 오전 09:30~12:30	바이브 코딩 전환 파일럿	오픈소스(RealWorld) 프로젝트로 도구·프로세스 체험
	1단계 — 코드베이스 분석 & 도입 계획	AI 인터뷰 → 분석 → 문서화 → 스킬 전환
	2단계 — 테스트 자동화 도입	TDD 체험, UT/IT/E2E 구축
	3단계 — CI/CD 도입 (Git Hooks)	pre-commit · pre-push 품질 게이트
Day 1 오후 13:30~17:00	실제 프로젝트 도입 계획	자기 팀 프로젝트(포크)에 오전 프로세스 적용
	보안 컨설팅	AI 노출 리스크 분석, 안전 영역 구분
	코드베이스 분석 & 도입 계획	팀·조직 관점의 전략 수립
	문서화 & 팀 도입 로드맵	도입 계획서 완성
Day 2 2시간	발표 & 토론	4명×5그룹, 1인 5분 발표 + 그룹 토론

Why → What → How

세션	역할	핵심 질문
1강: State of Vibe Coding	Why	바이브 코딩이란 무엇이고, 왜 지금 전환해야 하는가
2강: Modern SW Engineering	What	모던 소프트웨어 엔지니어링 원칙과 Claude Code 활용법
3강: 이 워크숍	How	실제 프로젝트에 어떻게 도입하는가

오늘은 슬라이드를 보는 시간을 최소화하고, 나머지는 전부 자기 손으로 AI와 대화하며 실제 코드베이스를 다룬다

오늘의 목표

워크숍을 마치고 가져가는 세 가지:

1. 바이브 코딩 도입 프로세스 체험 오픈소스 프로젝트에서 분석 → 계획 → 문서화 전 과정을 AI와 협업

2. 자기 팀 프로젝트 바코 도입 계획서 실제 업무 프로젝트에 대한 구체적인 도입 전략

3. AI 협업 프로세스 설계 역량 2강의 이론을 실전으로 체화

워크숍 설계 철학

의도적으로 하지 않는 세 가지

템플릿을 제공하지 않는다 AI에게 "우리 프로젝트에 맞는 체크리스트를 만들어줘"라고 요청하는 것부터 시작한다 범용 템플릿은 AI 협업 역량을 연습할 기회를 빼앗는다

강의를 최소화한다 하루 중 강사가 앞에서 이야기하는 시간은 1시간 미만 막히는 곳에서 1:1 코칭을 받는 것이 시니어 개발자에게 훨씬 효과적이다

완주를 강요하지 않는다 프로세스의 깊이 를 체험하는 것이 단계를 많이 거치는 것보다 중요하다

하루의 구조

오전에 낯선 코드로 연습하고, 오후에 익숙한 코드에 적용한다 — 점진주의

실습 환경: YOLO 모드

오늘 실습에서는 Claude Code를 YOLO 모드 (권한 자동 승인)로 사용한다

설정 방법 — 터미널에서 아래 플래그로 실행:

claude --dangerously-skip-permissions

왜 YOLO 모드인가?

실습 중 파일 수정, 명령 실행마다 권한 확인 팝업이 뜨면 흐름이 끊긴다
YOLO 모드는 모든 도구(Bash, Edit, Write, MCP 등)를 자동 승인 한다
실습이 끝난 뒤 실무에서는 default 또는 acceptEdits 모드 권장

⚠️ YOLO 모드는 모든 권한 확인을 비활성화합니다. 실습용 격리 환경에서만 사용하세요.

오전: 바이브 코딩 전환 파일럿

09:30 ~ 12:30 (3시간, 휴식 포함)

워크숍 도구 3종

이 워크숍에서는 Claude Code에 세 가지 도구를 설치하여 사용한다

도구	역할	핵심 가치
oh-my-claudecode	멀티 에이전트 오케스트레이션	전문 에이전트 자동 위임 + 병렬 실행
OpenSpec	스펙 문서 작성 표준	스펙 먼저, 코드는 그 다음 (Source of Truth)
AI-DLC	개발 생명주기 워크플로우	3단계 적응형 워크플로우 + Human Approval

[개발자 의도 / Prompt]
       ↓
  oh-my-claudecode ── 전문 에이전트에게 작업 위임 (오케스트레이션)
       ↓
  AI-DLC ── 어떤 단계를 따를지 결정 (프로세스 규칙)
       ↓
  OpenSpec ── 스펙 문서를 어떻게 작성할지 결정 (문서 포맷)
       ↓
  Claude Code (AI 에이전트 실행)

oh-my-claudecode (OMC)

Claude Code를 팀 기반 멀티 에이전트 시스템 으로 확장하는 플러그인

전문 에이전트 카탈로그

카테고리	에이전트	역할
분석	`architect`, `planner`, `analyst`	설계, 계획, 요구사항 분석
구현	`executor`, `deep-executor`	코드 구현, 복잡한 자율 작업
검증	`code-reviewer`, `security-reviewer`	코드 품질, 보안 취약점 검출
도메인	`tdd-guide`, `build-fixer`, `writer`	TDD, 빌드 오류, 문서화

핵심 장점

작업에 맞는 전문 에이전트 자동 위임 — 사람이 직접 분류할 필요 없음
여러 에이전트 병렬 실행 으로 처리 속도 향상
haiku(빠른 조회) / sonnet(구현) / opus(설계·분석) 모델 자동 라우팅

https://github.com/anthropics/claude-plugins — Community Plugin

OMC 주요 명령어

워크숍에서 자주 사용할 명령어

명령어	기능	워크숍 활용
`/plan`	전략적 계획 수립	도입 계획, 아키텍처 설계
`/code-review`	포괄적 코드 리뷰	코드베이스 품질 분석
`/security-review`	보안 취약점 분석	오후 보안 컨설팅
`/tdd`	테스트 주도 개발	4단계 테스트 구축
`/analyze`	심층 분석·디버깅	코드베이스 분석
`/autopilot`	완전 자율 실행	문서 자동 생성

OMC 설치

# Claude Code CLI에서 플러그인 설치
claude plugin add oh-my-claudecode

# 초기 설정
/oh-my-claudecode:omc-setup

설치 후 확인할 것:

claude 명령어에서 /plan, /code-review 등 사용 가능 여부
에이전트 위임 동작 테스트: 간단한 코드 리뷰 요청

OpenSpec 설치

# npm으로 설치
npm install -g @fission-ai/openspec@latest

# 프로젝트 디렉토리에서 초기화
cd your-project
openspec init

설치 후 확인할 것:

specs/ 디렉토리가 생성되었는지
.openspec/ 설정 파일이 생성되었는지

https://github.com/Fission-AI/OpenSpec

AI-DLC 설치

프로젝트 폴더에서 아래 명령어를 실행하면 설치 완료

macOS / Linux:

curl -sL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/download/v0.1.6/ai-dlc-rules-v0.1.6.zip -o /tmp/aidlc.zip \
  && unzip -qo /tmp/aidlc.zip -d /tmp \
  && mkdir -p .claude \
  && cp /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .claude/CLAUDE.md \
  && mkdir -p .aidlc-rule-details \
  && cp -R /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details/* .aidlc-rule-details/ \
  && rm -rf /tmp/aidlc.zip /tmp/aidlc-rules
# 산출물 경로를 docs/로 통일
sed -i '' 's/aidlc-docs/docs/g' .claude/CLAUDE.md

Windows PowerShell:

Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/download/v0.1.6/ai-dlc-rules-v0.1.6.zip" -OutFile "$env:TEMP\aidlc.zip"; Expand-Archive "$env:TEMP\aidlc.zip" "$env:TEMP\aidlc" -Force; mkdir -Force .claude | Out-Null; cp "$env:TEMP\aidlc\aidlc-rules\aws-aidlc-rules\core-workflow.md" ".claude\CLAUDE.md"; mkdir -Force .aidlc-rule-details | Out-Null; cp -Recurse -Force "$env:TEMP\aidlc\aidlc-rules\aws-aidlc-rule-details\*" ".aidlc-rule-details\"; rm -Recurse -Force "$env:TEMP\aidlc.zip","$env:TEMP\aidlc"

설치 후 Claude Code를 재시작해야 .claude/CLAUDE.md 규칙이 로드됩니다. 실행 중이면 /exit로 종료 후 claude로 다시 시작하세요.

https://github.com/awslabs/aidlc-workflows

OpenSpec — 스펙 먼저, 코드는 그 다음

AI 코딩 어시스턴트를 위한 Spec-Driven Development(SDD) 표준

핵심 철학: AI가 코드를 작성하기 전에 구조화된 스펙 문서를 먼저 작성 → 스펙이 단일 진실 공급원

장점

문제	OpenSpec 해결
AI가 맥락을 잃고 코드를 반복 재작성	스펙 파일이 코드와 함께 버전 관리되어 맥락 보존
요구사항과 구현이 불일치	스펙 변경 → 코드 변경 순서 강제
"무엇을 만들어야 하는지" 합의 부족	스펙 문서로 사람-AI 간 명시적 합의
코드 리뷰 시 의도 파악 어려움	PR/커밋에 참조 스펙 섹션 명시

스펙 문서 구조 (specs/feature-name.spec.md) Overview → Goals → Non-Goals → User Stories → Technical Design → API Contracts → Testing Strategy → Open Questions

https://github.com/Fission-AI/OpenSpec

OpenSpec 사용 예시

기존 코드를 역분석하여 스펙 문서 생성

이 RealWorld 프로젝트의 기존 코드를 분석해서 인증(Authentication) 기능의 스펙 문서를 OpenSpec 포맷으로 작성해줘. 현재 구현되어 있는 코드를 기반으로 역분석해서 specs/authentication.spec.md로 저장해줘.

생성되는 스펙 문서 예시 (specs/authentication.spec.md)

# Authentication (기존 구현 역분석)
## Overview
JWT 기반 사용자 인증 시스템. 회원가입, 로그인, 토큰 갱신을 처리한다.
## Goals
- RealWorld API 스펙에 정의된 인증 엔드포인트 구현 (구현 완료)
## Non-Goals
- OAuth 소셜 로그인, 2FA (현재 미구현)
## Technical Design
- 현재 사용 중인 JWT 라이브러리, 토큰 만료 정책, 미들웨어 구조
## Testing Strategy
- 인증 플로우 통합 테스트: 회원가입 → 로그인 → 토큰 검증 → 보호된 API 접근

기존 코드에서 역분석한 스펙은 향후 코드 수정의 기준선 이 된다

AI-DLC — 적응형 개발 생명주기

AI 코딩 에이전트를 위한 3단계 적응형 라이프사이클 워크플로우

핵심 철학: 에이전트는 제안하고, 인간이 승인 하는 구조

단계	핵심 질문	활동	산출물 위치
INCEPTION	WHAT, WHY	요구사항 수집, 아키텍처 설계, 스펙 작성	`docs/inception/`
CONSTRUCTION	HOW	코드 구현, 테스트, QA, 코드 리뷰	`src/`, `tests/`
OPERATIONS	RUN	배포, 모니터링, 운영 최적화, 장애 대응	`docs/operations/`

장점

각 단계 완료 시 Human Approval 필수 — AI의 독단적 진행 방지
.claude/rules/에 마크다운 규칙 파일로 로드 — 설정이 간단
Claude Code, Cursor, Cline 등 다양한 AI 에이전트와 호환

https://github.com/awslabs/aidlc-workflows

AI-DLC 사용 예시

INCEPTION Phase — 코드베이스 분석 & 문서화

이 RealWorld 프로젝트에 AI-DLC 워크플로우를 적용하자. INCEPTION Phase를 시작해서 기존 코드를 분석하고, 아키텍처 문서와 스펙 문서를 OpenSpec 포맷으로 정리해줘.

CONSTRUCTION Phase — 테스트 & CI/CD 구축 (INCEPTION 승인 후)

INCEPTION Phase 승인. CONSTRUCTION Phase를 시작해서 이 프로젝트에 테스트 코드를 작성하고, GitHub Actions CI/CD 파이프라인을 구축해줘. specs/에 정리한 스펙을 기반으로 테스트 범위를 결정해.

단계별 산출물 구조

docs/
  inception/
    requirements.md       # 기존 기능 역분석 결과
    architecture.md       # 아키텍처 분석 문서
  operations/
    deployment.md         # 배포 절차
specs/
  authentication.spec.md  # 인증 기능 스펙 (역분석)
  articles.spec.md        # 글 CRUD 스펙 (역분석)

오전 파일럿 3단계(분석 → 계획 → 문서화) = AI-DLC INCEPTION Phase

통합 워크플로우 예시: OMC + OpenSpec + AI-DLC

RealWorld 앱 대상 — 분석 → 문서화 → 테스트 → CI/CD

Step 1  [AI-DLC]    INCEPTION Phase 시작
Step 2  [OpenSpec]  기존 코드 역분석 → 스펙 문서 작성
Step 3  [Human]     INCEPTION Phase 검토 및 승인 ✅
Step 4  [AI-DLC]    CONSTRUCTION Phase 전환
Step 5  [OMC]       /tdd로 테스트 코드 작성
Step 6  [OMC]       /autopilot으로 CI/CD 파이프라인 구축
Step 7  [OMC]       /code-review + /security-review로 검증
Step 8 [Human]     CONSTRUCTION Phase 승인 ✅

도구	오전 파일럿 활용	오후 실전 활용
OMC	`/analyze` 코드 분석, `/plan` 문서화 계획	`/security-review` 보안, `/code-review` 검증
OpenSpec	기존 기능 역분석 → `specs/` 스펙 문서화	팀 프로젝트 핵심 기능 스펙 정리
AI-DLC	INCEPTION(분석·문서화) + CONSTRUCTION(테스트·CI)	전체 라이프사이클 적용

문서화 → 스킬 전환

문서화가 끝나면, 그 문서를 Claude 스킬 로 만들어 반복 작업을 자동화한다

3단계 산출물 (문서)              스킬로 전환
─────────────────────        ─────────────────────
CLAUDE.md                  → 항상 로드 (프로젝트 컨텍스트)
specs/*.spec.md            → 스킬이 참조하는 스펙 문서
docs/architecture.md → 스킬이 참조하는 설계 문서
Runbook                    → /deploy, /troubleshoot 스킬

문서 구조화 원칙 — Claude 공식 가이드 기준:

하나의 큰 문서 대신 작고 집중된 파일 로 분리
CLAUDE.md: 항상 로드되는 핵심 컨텍스트 (빌드 명령, 코딩 규칙)
.claude/rules/: 주제별 모듈형 규칙 (경로 조건부 로드 가능)
.claude/skills/: 반복 가능한 워크플로우 (필요 시에만 로드)

Claude 스킬 만들기

.claude/skills/<스킬명>/SKILL.md 파일을 작성하면 슬래시 명령어로 호출 가능

SKILL.md 기본 구조:

---
name: review-spec
description: OpenSpec 스펙 문서를 검토하고 누락된 항목을 찾는다
---

specs/ 디렉토리의 스펙 문서를 검토해줘.
각 스펙이 다음 섹션을 포함하는지 확인:
Overview, Goals, Non-Goals, User Stories,
Technical Design, API Contracts, Testing Strategy

누락된 섹션이 있으면 기존 코드를 분석하여 초안을 작성해줘.

스킬 작성 시 공식 문서를 참조:

스킬 가이드: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills
프론트매터 옵션: name, description, allowed-tools, context, model
문서 참조: 스킬 내에서 [파일](상대경로) 링크로 보조 문서 연결

스킬은 "문서를 읽는 AI"를 "문서를 활용하는 AI"로 전환한다

RealWorld 프로젝트

동일한 스펙(Medium.com 클론)을 다양한 기술 스택으로 구현한 오픈소스 프로젝트 모음

왜 RealWorld인가?

실전적 복잡성 — CRUD, 인증, 페이지네이션, 팔로우 등 실무 수준의 기능
표준 API 스펙 — Hurl 기반 자동화 테스트로 구현 정확성 검증 가능
다양한 스택 — 참가자 각자의 전문 분야에서 실습 가능

https://github.com/gothinkster/realworld (★ 82,930)

구현체	스택	Stars	최종 Push	비고
golang-gin	Go + Gin + GORM	2,668	2026-01	CI 활성
aspnetcore	C# + ASP.NET Core	2,067	2026-01	CI 활성
spring-boot	Java + Spring Boot + MyBatis	1,507	2024-07	수동 검증 필요
node-express	Node.js + Express + Mongoose	3,782	2024-05	수동 검증 필요
node-express-prisma	Node.js + Express + Prisma + TS	177	2023-01	공식 구현
kotlin-spring	Kotlin + Spring Boot	477	2023-05	수동 검증 필요

검증 방법: Hurl 표준 API 테스트

# 1. 구현체를 클론하고 로컬에서 실행
# 2. RealWorld 표준 API 테스트 실행
git clone https://github.com/gothinkster/realworld.git
cd realworld
HOST=http://localhost:PORT/api ./specs/api/run-api-tests-hurl.sh

모든 테스트가 통과하면 해당 구현체는 RealWorld API 스펙을 준수하는 것으로 검증

프로젝트 초기 설정

# 1. 선택한 RealWorld 구현체를 GitHub에서 Fork한 뒤 내 포크를 클론
git clone <내-포크-url>
cd <project>

# 2. OpenSpec 설치
npm install -g @fission-ai/openspec@latest
openspec init

# 4. AI-DLC 설치 (원클릭)
curl -sL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/download/v0.1.6/ai-dlc-rules-v0.1.6.zip -o /tmp/aidlc.zip \
  && unzip -qo /tmp/aidlc.zip -d /tmp \
  && mkdir -p .claude \
  && cp /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .claude/CLAUDE.md \
  && mkdir -p .aidlc-rule-details \
  && cp -R /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details/* .aidlc-rule-details/ \
  && rm -rf /tmp/aidlc.zip /tmp/aidlc-rules
# 산출물 경로를 docs/로 통일
sed -i '' 's/aidlc-docs/docs/g' .claude/CLAUDE.md

Windows는 AI-DLC 설치 슬라이드의 PowerShell 명령어 참조

Fork → 클론 → 도구 설치 → 실습 시작. 내 포크이므로 자유롭게 push 가능

핵심 3단계

분석·문서화 → 테스트 자동화 → CI/CD 구축까지, 바이브 코딩으로 프로젝트 기반을 완성한다

인터뷰 퍼스트 패턴

모든 단계에서 공통으로 사용하는 프롬프팅 기법

AI에게 바로 "해줘"가 아니라, 먼저 "나에게 질문해줘"

1단계: 코드베이스 분석 & 도입 계획 (약 60분)

AI에게 프로젝트 구조 분석 → 아키텍처, 모듈, 의존성 파악
분석 결과 기반으로 바이브 코딩 도입 전략 설계
우선순위 결정, 리스크 분석, AI 활용 영역 구분
프로젝트 문서화 (CLAUDE.md, README, OpenSpec 스펙, AI-DLC 산출물)

이 RealWorld 프로젝트에 바이브 코딩을 도입하는 연습을 하려고 해. 코드베이스를 분석하고 도입 계획을 세운 다음, 프로젝트 문서화까지 진행할 거야. 시작하기 전에 나에게 심층 인터뷰를 해줘: · 이 프로젝트 구조에서 내가 이미 파악한 것과 아직 모르는 것 · 바이브 코딩 도입에서 특히 집중하고 싶은 영역 · AI가 잘 다룰 수 있는 영역과 사람이 해야 하는 영역의 구분

1단계 (계속): 문서화 & 스킬 전환

문서화가 끝나면, 문서를 Claude 스킬 로 전환하여 반복 작업을 자동화

문서	목적	스킬 전환
CLAUDE.md	AI 협업 컨텍스트	항상 로드 (스킬 불필요)
OpenSpec (`specs/*.spec.md`)	기능 스펙 — 단일 진실 공급원	`/review-spec` 스킬이 참조
Architecture Doc	설계 결정과 구조	`/analyze` 스킬이 참조
Runbook	빌드, 배포, 장애 대응	`/deploy`, `/troubleshoot` 스킬

프로젝트 문서화가 끝났어. 이제 이 문서들을 활용하는 Claude 스킬을 만들자. .claude/skills/ 디렉토리에 SKILL.md를 작성해줘. 스킬 작성은 Claude Code 공식 스킬 가이드를 따라줘. 먼저 어떤 스킬이 이 프로젝트에 유용할지 제안해줘.

문서는 AI가 읽는 것, 스킬은 AI가 활용하는 것 — 문서화 후 반드시 스킬로 전환

☕ 10분 휴식

2단계: 테스트 자동화 도입 (약 40분)

기존 테스트 분석, AI와 협업하여 핵심 경로 테스트 작성
단위 테스트(UT), 통합 테스트(IT), E2E 테스트 구축
TDD 체험: AI에게 테스트 먼저 작성하도록 요청

이 프로젝트에 테스트 자동화를 도입하려고 해. 먼저 심층 인터뷰를 해줘: · 현재 테스트가 있는지, 있다면 어떤 수준인지 · 가장 먼저 테스트해야 하는 핵심 경로 (인증, CRUD 등) · 단위 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트 중 우선순위

3단계: CI/CD 도입 — Git Hooks (약 30분)

Git Hooks를 활용한 로컬 CI/CD 파이프라인 구축

Hook	실행 시점	체크 항목
pre-commit	`git commit` 실행 시	단위 테스트(UT) + 린트(Lint) 체크
pre-push	`git push` 실행 시	통합 테스트(IT) + E2E + 테스트 커버리지 체크

이 프로젝트에 Git Hooks 기반 CI/CD를 도입하려고 해. pre-commit에서는 단위 테스트와 린트 체크를, pre-push에서는 통합/E2E 테스트와 커버리지 체크를 수행하도록 구축해줘. 먼저 인터뷰해줘: · 이 프로젝트에서 사용하는 테스트 프레임워크와 린터 · 커버리지 임계값 (예: 80%) · pre-commit이 너무 오래 걸리지 않도록 UT 실행 시간 확인

클라우드 CI/CD 없이 로컬 Git Hooks만으로 코드 품질 게이트를 구축한다

🍽️ 점심 (12:30 ~ 13:30)

오후: 실제 프로젝트 도입 계획

13:30 ~ 17:00 (3.5시간, 휴식 포함)

오전 vs 오후

	오전 — 파일럿	오후 — 실전
대상	오픈소스 (RealWorld)	자기 팀 실제 프로젝트 (포크)
관점	"이 프로젝트" — 개인 실습	"우리 팀" — 리더의 전략 수립
프롬프트	오픈소스 맥락	실무 맥락 + 팀/조직 관점
추가 단계	—	보안 컨설팅, 팀 도입 로드맵
목표	도구와 프로세스에 익숙해지기	팀 도입 계획서 완성

오후 프로젝트 초기 설정

# 1. 포크한 프로젝트 클론
git clone <내-포크-url>
cd <project>

# 2. 원본 리포지토리 리모트 삭제 (실수로 원본에 푸시 방지)
git remote -v                  # 리모트 목록 확인
git remote remove upstream     # 포크 시 자동 생성된 upstream 제거

# 3. OpenSpec + AI-DLC 설치 (오전과 동일)
npm install -g @fission-ai/openspec@latest
openspec init

# 4. AI-DLC 설치 (원클릭)
curl -sL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/download/v0.1.6/ai-dlc-rules-v0.1.6.zip -o /tmp/aidlc.zip \
  && unzip -qo /tmp/aidlc.zip -d /tmp \
  && mkdir -p .claude \
  && cp /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .claude/CLAUDE.md \
  && mkdir -p .aidlc-rule-details \
  && cp -R /tmp/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details/* .aidlc-rule-details/ \
  && rm -rf /tmp/aidlc.zip /tmp/aidlc-rules
# 산출물 경로를 docs/로 통일
sed -i '' 's/aidlc-docs/docs/g' .claude/CLAUDE.md

Windows는 AI-DLC 설치 슬라이드의 PowerShell 명령어 참조

실제 업무 코드를 다루기 전에 리모트 정리 부터 — 원본에 실수로 푸시하는 사고 방지

13:30 ~ 14:00 | 보안 컨설팅 (30분)

실제 업무 코드를 AI에 노출하는 것에 대한 우려 — 회피하지 않고 정면으로 다룬다

AI에게 직접 보안 우려사항 상담
리스크 매트릭스 작성
AI에 노출해도 안전한 영역 vs 제외할 영역 구분

우리 팀 프로젝트에 바이브 코딩을 도입하려고 하는데, 보안 측면에서 상담해줘. 먼저 우리 상황을 파악하기 위해 인터뷰해줘: · 프로젝트에서 다루는 데이터의 민감도 · 시크릿/API 키 관리 현황 · 조직의 보안 정책이나 컴플라이언스 요구사항

보안 문제를 AI 도입의 장벽이 아니라, AI와 함께 해결하는 문제 로 전환

14:00 ~ 15:30 | 코드베이스 분석 & 도입 계획 (1.5시간)

오전과 동일한 프로세스, 다른 관점

우리 팀 프로젝트에 바이브 코딩을 도입하려고 해. 먼저 코드베이스를 분석해야 하는데, 분석 전에 심층 인터뷰를 해줘. · 이 프로젝트의 목적과 도메인 맥락 · 현재 개발 프로세스와 팀 구성 · 가장 자주 변경되는 영역과 고통 포인트 · 레거시 부채가 가장 심한 영역

도입 계획을 세우려고 해. 먼저 심층 인터뷰를 통해 우리 팀 상황을 파악해줘. · 팀원들의 AI 도구 경험 수준과 수용도 · 빠른 성과를 보여줄 수 있는 영역 (quick win) · 절대 리스크를 감수할 수 없는 영역 (no-go zone)

☕ 10분 휴식

15:40 ~ 16:30 | 문서화 & 팀 도입 로드맵 (50분)

CLAUDE.md를 넘어 팀에 실제 필요한 문서 전체 + OpenSpec/AI-DLC 산출물 + 팀 도입 로드맵 수립

우리 팀 프로젝트의 문서화를 체계적으로 하려고 해. CLAUDE.md, README.md, Design Doc, Architecture Doc, Runbook 등 AI 협업과 팀 운영에 필요한 문서를 만들려고 하는데, 스펙 문서는 OpenSpec 포맷(specs/*.spec.md)으로, 단계별 산출물은 AI-DLC 구조(docs/)에 따라 정리하자. 먼저 나에게 인터뷰해줘: · 현재 문서화가 부족하여 팀에 고통을 주는 영역 · 새 팀원이 합류할 때 항상 설명해야 하는 것들 · AI가 절대 건드리면 안 되는 파일이나 설정

바코 도입 계획을 팀에 실제 적용하기 위한 로드맵을 만들려고 해. 먼저 인터뷰해줘: · 팀에서 가장 먼저 시도해볼 파일럿 태스크 후보 · 도입 성과를 측정할 수 있는 지표 · 도입 후 3개월 내 달성하고 싶은 목표

16:30 ~ 17:00 | Day 1 마무리 (30분)

오늘 작업 정리 및 저장 (git commit)
Day 2 발표 안내
AI에게 발표 자료 초안 작성 요청하는 시간

Day 2: 발표 세션

2시간

발표 형식

4명씩 5개 그룹, 그룹당 약 24분

1인 5분 발표

시간	내용
1분	자기 팀 프로젝트 소개
2분	바코 도입 계획 핵심 내용
1분	인사이트 & 예상 도전 과제
1분	AI 협업 과정에서의 발견

형식 자유: 슬라이드, CLAUDE.md 화면 공유, 계획서 등
그룹 토론 4분 + 그룹 간 전환 휴식

평가가 아니라, 20명의 리더가 서로의 접근법에서 배우는 시간

사전 준비

참가자 준비 사항 (워크숍 1주 전)

필수 설치

Claude Code CLI 설치 및 API 키 설정
Hurl 설치 (RealWorld 표준 API 테스트용)
Git + GitHub 계정 준비
주력 개발 환경 (IDE, 런타임 등)
OpenSpec / AI-DLC 사전 확인

사전 학습

1강, 2강 내용 복습
Claude Code 기본 사용법 숙지 (/init, /compact, /clear)
추천 목록에서 자기 스택 RealWorld 프로젝트 사전 Fork 및 빌드 확인

오후 세션 준비

자기 팀 프로젝트 포크 완료 및 로컬 빌드 확인
(필요 시) 보안 관련 사전 승인 확보

강사 준비 사항

프로젝트 검증

추천 RealWorld 구현체 각각 클론 → 빌드 → API 테스트 실행 검증
각 구현체에 OpenSpec + AI-DLC 설치 및 동작 사전 검증
Python/PHP 스택 참가자용 대안 구현체 조사 및 검증

보조 강사 역할 분담

참가자를 4~5명 그룹으로 나눠 각 보조 강사가 담당
담당 그룹의 기술 스택 사전 파악

트러블슈팅 대비

스택별 빈출 빌드 에러 및 해결책 목록
Claude Code API 속도 저하 시 대안
Claude Code 토큰 리밋 도달 시 예비 계정 전환 안내 준비
네트워크 환경 사전 테스트

원칙에서 실천으로

오늘이 끝나면

각자의 노트북에 자기 팀 프로젝트에 대한 바이브 코딩 도입 계획서 가 있다

AI가 만들어준 것이 아니라, AI와 대화하며 자기가 만든 것 이다

그 과정에서 체화한 AI 협업 설계 역량이 오늘의 진짜 산출물이다

바이브 코딩 도입은 도구 설치가 아니라 프로세스 설계 다 오늘 그 첫 번째 설계를 함께 한다

FilesExpand file tree

presentation.md

Latest commit

History

presentation.md

File metadata and controls

바이브 코딩 도입 워크숍

지란지교소프트 AI Transformation — Day 1 & 2

워크숍 전체 흐름

Why → What → How

오늘의 목표

워크숍 설계 철학

의도적으로 하지 않는 세 가지

하루의 구조

실습 환경: YOLO 모드

오전: 바이브 코딩 전환 파일럿

09:30 ~ 12:30 (3시간, 휴식 포함)

워크숍 도구 3종

oh-my-claudecode (OMC)

OMC 주요 명령어

OMC 설치

OpenSpec 설치

AI-DLC 설치

OpenSpec — 스펙 먼저, 코드는 그 다음

OpenSpec 사용 예시

AI-DLC — 적응형 개발 생명주기

AI-DLC 사용 예시

통합 워크플로우 예시: OMC + OpenSpec + AI-DLC

문서화 → 스킬 전환

Claude 스킬 만들기

RealWorld 프로젝트

추천 구현체 목록

검증 방법: Hurl 표준 API 테스트

프로젝트 초기 설정

핵심 3단계

인터뷰 퍼스트 패턴

1단계: 코드베이스 분석 & 도입 계획 (약 60분)

1단계 (계속): 문서화 & 스킬 전환

☕ 10분 휴식

2단계: 테스트 자동화 도입 (약 40분)

3단계: CI/CD 도입 — Git Hooks (약 30분)

🍽️ 점심 (12:30 ~ 13:30)

오후: 실제 프로젝트 도입 계획

13:30 ~ 17:00 (3.5시간, 휴식 포함)

오전 vs 오후

오후 프로젝트 초기 설정

13:30 ~ 14:00 | 보안 컨설팅 (30분)

14:00 ~ 15:30 | 코드베이스 분석 & 도입 계획 (1.5시간)

☕ 10분 휴식

15:40 ~ 16:30 | 문서화 & 팀 도입 로드맵 (50분)

16:30 ~ 17:00 | Day 1 마무리 (30분)

Day 2: 발표 세션

2시간

발표 형식

1인 5분 발표

사전 준비

참가자 준비 사항 (워크숍 1주 전)

필수 설치

사전 학습

오후 세션 준비

강사 준비 사항

프로젝트 검증

보조 강사 역할 분담

트러블슈팅 대비

원칙에서 실천으로

오늘이 끝나면