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PRD: 개발자를 위한 바이브 코딩 워크숍

시니어 개발자 15명 단위 | 4시간 (예: 14:00~18:00)

1. 배경

시니어 개발자 15명 규모를 가정한 사전 설문 결과, 다음 현실이 확인되었다:

  • 테스트가 최대 병목(47%) — CI 자동화 없는 팀이 33%
  • AI 환각 우려(87%) — AI 결과물을 신뢰할 수 있는 검증 프로세스 부재
  • 컨텍스트 부족이 AI 도입 장애물 1위(60%) — 코드베이스 정보를 AI에게 효과적으로 전달하지 못함
  • Claude 100% 사용 중 — AI 도구 자체는 이미 팀 단위 도입 완료

AI 도구를 쓰고 있지만, 안전하게 개발 파이프라인에 통합하는 방법을 모르는 상태다. 이 워크숍은 그 갭을 메운다.

2. 목표

핵심 목표

참가자가 자기 스택의 오픈소스 프로젝트에 AI 기반 개발 파이프라인을 직접 구축하고, 그 경험을 바탕으로 실무 전환 계획서를 작성한다.

성공 기준

기준 목표
3단계 실습 완수 (문서화 → 테스트 → CI/CD) 참가자 80%+
핵심 스킬 3개 이상 체험 참가자 100%
AI 협업 프로세스 체화 (인터뷰 퍼스트 패턴) 참가자 100%
전환 계획서(migration-plan.md) 완성 참가자 80%+
사후 만족도 80%+

실패 방지 (Non-Negotiable)

  • 환경 세팅에 시간 낭비하지 않는다 — 사전 준비로 해결, 당일 10분 내 해결 안 되면 페어링
  • 강의 비중이 과다하지 않는다 — 강사 발표 30분 미만, 나머지 전부 실습

3. 대상 참가자

항목 현황
인원 15명
경력 전원 3년+ (610년 40%, 1115년 20%)
역할 FE 40%, BE 20%, ML/AI 20%, FS/Mobile/DevOps 각 7%
주 언어 Python 53%, Go 47%, React/Next.js 33%
서비스 전원 B2B
인프라 GitHub Actions 73%, AWS ECS/EKS 80%
AI 도구 Claude 100%, 팀 정책 운영 80%

시사점: 기초 설명 불필요. 실무 적용 중심 설계. 스택 다양하므로 범용 프롬프트 위주.

4. 실습 프로젝트

RealWorld 오픈소스 구현체를 사용한다. 참가자가 자기 스택에 맞는 구현체를 자유 선택하여 Fork한다.

이유: 실무 코드 외부 반출 제약(27%) 대응 + 표준화된 API 스펙으로 교차 검증 가능

5. 워크숍 구조

14:00  오프닝 & 환경 확인 (20분)
14:20  1단계: 문서화 (80분)
15:40  2단계: 테스트 구현 (70분)
16:50  3단계: CI/CD 구축 (50분)
17:40  마무리: 튜토리얼 작성 & 전환 계획서 생성 (20분)
18:00  종료

휴식은 자유 — 참가자 자율에 맡김

오프닝 & 환경 확인 (20분)

  • 바이브 코딩 소개 및 학습 도구로서의 AI 유용성 설명
  • 사전설문 결과 분석 내용 간략 소개
  • 워크숍 3단계 구조와 전체 흐름 소개
  • 환경 확인: Claude Code, OMC, OpenSpec, GitHub CLI 설치 상태 확인
  • Claude Code YOLO 모드(--dangerously-skip-permissions) 설정

1단계: 문서화 (80분)

RealWorld 프로젝트를 분석하고, AI가 활용할 수 있는 문서와 스킬을 생성한다.

Step 활동 산출물
1-1 리얼월드 앱 소개 및 구현체 선별 Fork된 프로젝트
1-2 GitHub 이슈 기능 활성화 —
1-3 /init으로 CLAUDE.md 생성 CLAUDE.md
1-4 openspec init + OpenSpec 문서화 OpenSpec 스펙 문서
1-5 생성된 문서로 Claude 스킬 생성 .claude/skills/

2단계: 테스트 구현 (70분)

AI와 협업하여 테스트를 작성하고, 린트를 설정하고, Makefile로 통합한다.

Step 활동 산출물
2-1 단위 테스트(UT) 생성 테스트 코드
2-2 E2E 테스트 생성 E2E 테스트 코드
2-3 린트 설정 린트 설정 파일
2-4 Makefile로 테스트·린트 명령어 통합 Makefile
  • 테스트 커버리지 목표: 80%
  • AI 생성 테스트는 반드시 사람이 검토 후 실행 (Human-in-the-loop)

3단계: CI/CD 구축 (50분)

Git Hooks로 로컬 품질 게이트를 구축한다.

Hook 실행 시점 체크 항목
pre-commit git commit 린트 체크 + 단위 테스트 실행
pre-push git push E2E 테스트 + 커버리지 체크

마무리 (20분)

활동 산출물
클로드 코드 로그 분석 → 튜토리얼 문서 작성 튜토리얼 문서
generate-plan 스킬로 전환 계획서 생성 migration-plan.md

6. 사용 도구

도구 역할 비고
Claude Code AI 코딩 에이전트 YOLO 모드 (실습 전용)
oh-my-claudecode (OMC) 멀티 에이전트 오케스트레이션 /plan, /code-review, /tdd
OpenSpec 스펙 문서 작성 표준 openspec init
GitHub CLI (gh) GitHub 이슈·PR 관리 이슈 활성화, PR 생성
generate-plan 스킬 전환 계획서 자동 생성 필수 10개 섹션

7. 핵심 방법론

인터뷰 퍼스트 패턴

모든 단계에서 AI에게 "해줘"가 아니라 "나에게 질문해줘" 로 시작한다.

  • AI가 질문을 통해 프로젝트 맥락을 파악 → 컨텍스트 구축
  • 내 답변이 분석 범위를 제한 → 범위 한정
  • 정확한 정보를 전달 → 환각 가능성 감소

근거: 설문에서 컨텍스트 부족이 AI 도입 장애물 1위(60%)

Human-in-the-loop 검증

AI 출력을 맹신하지 않고, 검토 단계를 프로세스에 내장한다.

AI가 코드 생성 → 사람이 검토 → 승인 후 실행 → 결과 확인 → 수정 요청

근거: 설문에서 AI 환각 우려 1위(87%)

8. 사전 준비 요구사항

참가자 (워크숍 1주 전)

  • Claude Code CLI + API 키 설치
  • oh-my-claudecode (OMC) 설치
  • OpenSpec 설치 (npm install -g @fission-ai/openspec@latest)
  • GitHub CLI (gh) 설치 및 로그인
  • RealWorld 구현체 Fork 및 로컬 빌드 확인
  • (보안팀 승인 필요 시) 도구 설치 승인 사전 확보

강사

  • 추천 RealWorld 구현체 빌드·테스트 검증
  • Wi-Fi 환경 테스트 (15명 동시 API 호출)
  • Claude API 예비 계정 준비
  • generate-plan 스킬 파일 배포 준비
  • TA 역할 분담 및 스택별 그룹 사전 배정

9. 보안 고려사항

제약 유형 비율 대응
코드/민감정보 외부 반출 불가 27% RealWorld 오픈소스로 실습
승인된 SaaS만 허용 27% Claude Code는 로컬 CLI
보안팀 승인 필요 33% 설치 목록 워크숍 2주 전 공유

10. 제외 범위 (Non-Goals)

항목 이유
AI 기초 개념 교육 전원 Claude 사용 중, 기초 불필요
실무 프로젝트 직접 적용 보안 제약 대응 — RealWorld로 실습 후 계획서로 연결
운영 환경 배포 워크숍 범위 초과, Git Hooks 로컬 CI까지만
비개발자 대상 내용 별도 워크숍 트랙으로 분리

11. 산출물 목록

# 산출물 생성 시점
1 CLAUDE.md 1단계
2 OpenSpec 스펙 문서 1단계
3 Claude 스킬 (.claude/skills/) 1단계
4 단위 테스트 + E2E 테스트 2단계
5 린트 설정 + Makefile 2단계
6 Git Hooks (pre-commit, pre-push) 3단계
7 튜토리얼 문서 마무리
8 migration-plan.md (전환 계획서) 마무리

12. 참조 자료

자료 경로
기획 심층 인터뷰 결과 interview-summary.md
개발자 설문 분석 survey/vibe_coding_workshop_analysis.md
지란지교 워크숍 프레젠테이션 reference/presentation.md
바이브코딩 튜토리얼 (Go) reference/vibe-coding-tutorial.md
전환 계획서 생성 스킬 reference/generate-plan/