바로바로 챗GPT X 덕테이프 X 코덱스

첫걸음부터 발돋움까지 코드 없이 바로 시작하는 Dify

CHAPTER 1 생성형 AI와 앱 개발의 기초
1.1 생성형 AI 시대를 따라잡다
___1.1.1 왜 지금 AI 앱 개발이 주목받을까?
___1.1.2 생성형 AI란
1.2 생성형 AI 앱 개발 시대로
___1.2.1 생성형 AI 앱이란
___1.2.2 생성형 AI 앱의 구조
1.3 누구나 할 수 있는 AI 앱 개발
___1.3.1 Dify 잠재력을 활용하자
1.4 생성형 AI 앱 개발에 도전하자
___1.4.1 이 책의 학습 목표

CHAPTER 2 Dify 사용 준비
2.1 Dify 개요
___2.1.1 Dify란 어떤 도구인가?
___2.1.2 Dify는 어떻게 사용하는가?
2.2 Dify를 시작하자
___2.2.1 Dify 계정 만들기
___2.2.2 Dify 스튜디오 둘러보기

CHAPTER 3 챗봇 만들기
3.1 챗봇
___3.1.1 챗봇이란
___3.1.2 Dify 챗봇의 특징
3.2 간단한 챗봇을 만들자
___3.2.1 간단한 챗봇 만들기
___3.2.2 챗봇 설정하기
___3.2.3 챗봇 테스트하기
___3.2.4 모델 변경하기
___3.2.5 작성한 앱 게시하기
___3.2.6 앱 서비스 비활성화하기
3.3 RAG를 알아보자
___3.3.1 RAG는 뭘까?
3.4 RAG 챗봇을 만들자
___3.4.1 지식 생성하기
___3.4.2 RAG용 챗봇 만들기
___3.4.3 챗봇에 지식 추가하기
___3.4.4 앱 미리보기 및 공개하기
3.5 웹 사이트 문서를 참조하는 챗봇을 만들자
___3.5.1 지식을 웹 사이트(URL)에서 불러와 활용하기
___3.5.2 Jina Reader와 API 연계하기
___3.5.3 크롤링한 정보를 지식으로 변환하기
___3.5.4 지식 이름 변경하기
___3.5.5 웹 페이지의 지식을 추가한 챗봇 만들기

CHAPTER 4 텍스트 생성기 만들기
4.1 텍스트 생성기
___4.1.1 텍스트 생성기란
___4.1.2 일괄 실행 활용하기
4.2 SNS 게시물 생성기를 만들자
___4.2.1 SNS 게시물 생성기 만들기
___4.2.2 텍스트 생성기 설정하기
___4.2.3 변수 설정하기
___4.2.4 디버그 및 미리보기
___4.2.5 텍스트 생성기의 출력 활용하기
___4.2.6 일괄 실행으로 한 번에 모아서 처리하기
4.3 이메일 뉴스레터 생성기를 만들자
___4.3.1 이메일 뉴스레터 생성 앱 만들기
___4.3.2 변수 설정하기
___4.3.3 짧은 텍스트 추가하기

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웹 애플리케이션 개발 : 생성형 AI를 활용한 수학 수업용

1부 무작정 웹 개발 시작하기
1장 들어가기 전에
1.1 웹 애플리케이션이란? 10
1.2 우리는 왜 웹 애플리케이션 개발에 도전해야 하는가? 11

2장 무작정 웹 개발 시작하기
2.1 Streamlit이란? 36
2.2 Streamlit으로 웹 애플리케이션 배포하기 37
2.3 Streamlit 환경 살펴보기 40

2부 웹 개발에 익숙해지기
3장 웹 개발에 익숙해지기
3.1 생성형 AI로 웹 애플리케이션 수정하기 50
3.2 파이썬 라이브러리, pip install 이해하기 71
3.3 Commit & Push에 익숙해지기 80
3.4 Streamlit 애플리케이션에 페이지 추가하기 92
3.5 한글 폰트 설정하기 113

3부 웹 애플리케이션과 수업 설계
4장 웹 애플리케이션 기획하기
4.1 애자일 개발 방법론 128
4.2 요구사항 도출 및 관리 기법: 사용자 스토리, 페르소나, 사용자 스토리 맵핑 131
4.3 최소 기능 제품 제작하기 137

5장 웹 애플리케이션 개발 및 수업 설계 실습
5.1 교육과정 성취기준 찾아 정리하기 143
5.2 활동 설계하기(사용자 스토리, 페르소나, 사용자 스토리 맵핑 작성) 145
5.3 수업안 설계하기 148

다중 에이전트 시스템을 위한 컨텍스트 엔지니어링

▣ 01장 : 프롬프트에서 컨텍스트로 - 의미 청사진 구축
1.1 컨텍스트 엔지니어링이란
__1.1.1 수준 1: 기본 프롬프트(컨텍스트 없음)
__1.1.2 수준 2: 더 나은 컨텍스트(선형 컨텍스트)
__1.1.3 수준 3: 좋은 컨텍스트(목표 지향적 컨텍스트)
__1.1.4 수준 4: 고급 컨텍스트(역할 기반 컨텍스트)
__1.1.5 수준 5: 의미 청사진
1.2 SRL: 선형 시퀀스에서 의미론적 구조로
1.3 SRL 시연을 위한 파이썬 노트북
__1.3.1 메인 함수: visualize_srl
__1.3.2 의미역 정의
__1.3.3 작도 엔진: _plot_stemma 함수와 캔버스 설정
__1.3.4 동적 위치 지정과 스테마(그래프) 그리기
__1.3.5 SRL 예제 실행하기
1.4 회의 분석 엔지니어링 사례 연구
__1.4.1 계층 1: 범위 설정('무엇을')
__1.4.2 계층 2: 조사 수행('어떻게')
__1.4.3 계층 3: 조치 결정('다음에 무엇을')
1.5 요약
1.6 연습문제
1.7 참고문헌
1.8 더 읽을거리

▣ 02장 : 표준 통신 규약에 기반한 다중 에이전트 시스템 구축
2.1 MCP를 활용한 MAS 작업흐름 설계
2.2 MCP로 MAS 구축하기
__2.2.1 클라이언트 초기화
__2.2.2 프로토콜 정의
__2.2.3 에이전트 구축
__2.2.4 오케스트레이터 구축
__2.2.5 시스템 실행
2.3 오류 처리 및 검증
__2.3.1 LLM을 위한 견고한 구성요소 구축
__2.3.2 MCP 메시지 검증
__2.3.3 에이전트 전문화 제어 및 검증 추가
__2.3.4 검증 루프를 갖춘 최종 오케스트레이터
__2.3.5 견고한 최종 시스템 실행
2.4 AI 아키텍처의 진화
2.5 에이전트 시스템 구축을 위한 도구
2.6 요약
2.7 연습문제
2.8 참고문헌
2.9 더 읽을거리

▣ 03장 : 맥락 인식 다중 에이전트 시스템 구축
3.1 이중 RAG MAS 설계
__3.1.1 페이즈 1: 데이터 준비
__3.1.2 페이즈 2: 실행
3.2 RAG 파이프라인 데이터 수집(컨텍스트와 지식)
__3.2.1 설치 및 설정
__3.2.2 파인콘 색인 초기화
__3.2.3 데이터 준비: 컨텍스트 라이브러리(절차적 RAG)
__3.2.4 데이터 준비: 지식 베이스 (사실 관계 RAG)
__3.2.5 데이터 처리 및 업로드(...


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이것이 멀티 에이전트다

| Part 01 | 멀티 에이전트 시스템의 기초

Chapter 01 | 멀티 에이전트 이해
1.1 에이전트의 등장과 구조
____1.1.1 에이전트의 개념과 구성 요소
____1.1.2 에이전트란 무엇인가?
1.2 멀티 에이전트로의 확장
____1.2.1 싱글 에이전트와 멀티 에이전트
____1.2.2 멀티 에이전트 유형
1.3 멀티 에이전트 실행 구조
____1.3.1 에이전트 간 상호작용 패턴
____1.3.2 AgentContext와 상태 전달
1.4 에이전트 간 직접 통신 A2A
____1.4.1 A2A의 구조와 통신 방식
____1.4.2 A2A 설계 고려 사항

Chapter 02 | 멀티 에이전트 동작 원리
2.1 오케스트레이터의 역할과 구조
2.2 MCP 및 FastMCP 기반 구현
____2.2.1 MCP 구조와 동작 원리
____2.2.2 Cursor 및 Claude Desktop에서 활용
____2.2.3 FastMCP 기반 실행 구조
2.3 운영 환경 고려 사항과 최적화
____2.3.1 보안 및 규정 준수
____2.3.2 품질 관리와 모델 평가
____2.3.3 성능과 비용 최적화

Chapter 03 | 실습 환경 준비
3.1 OpenAI API 발급
3.2 Claude API 및 Tavily API 발급
____3.2.1 Claude API 키 발급 및 환경 변수 등록
____3.2.2 Tavily API 발급 및 환경 변수 등록
3.3 Slack Webhook URL 획득
____3.3.1 Slack API 로그인 및 워크스페이스 생성
____3.3.2 Webhook URL 생성
3.4 Python 및 Cursor 설치
____3.4.1 Python 설치
____3.4.2 Cursor 설치

| Part 02 | 싱글 에이전트 실전 구현

Chapter 04 | 영업 데이터 분석과 시각화
4.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치
4.2 데이터 처리
____4.2.1 설정 관리
____4.2.2 데이터 수집
____4.2.3 벡터 지식 관리
____4.2.4 시각화 계획 수립
4.3 시각화 구현
____4.3.1 MCP 서버 통합
____4.3.2 차트 스펙 생성
____4.3.3 차트 렌더링
____4.3.4 통합 테스트
4.4 MCP 서버 등록 및 결과 확인

Chapter 05 | 개인정보 탐지와 마스킹
5.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치
5.2 에이전트 구현
____5.2.1 애플리케이션 진입점 설정
____5.2.2 워크플로우 조율
____5.2.3 개인정보 탐지
____5.2.4 약...


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AI를 이기는 개발자 커리어 관리 가이드

베타리더 후기
프롤로그

PART I 이력서 작성 가이드
CHAPTER 1 이력서 작성 기본 원칙
1.1 이력서에 대한 관점 전환
__1.1.1 정보가 아니라 메시지로 작성하라
__1.1.2 채용 시장을 거래의 장으로 이해하라
__1.1.3 기능이 아니라 포지셔닝으로 판매하라
1.2 이력서 작성을 위한 실천 원칙
__1.2.1 지속적으로 다듬는 문서로 관리하라
__1.2.2 경험을 재해석하고 발굴하라
__1.2.3 읽히는 구조로 설계하라

CHAPTER 2 이력서를 잘 쓰는 방법은 변하지 않았다
2.1 500년 전에도 같았던 이력서의 핵심
__2.1.1 레오나르도 다빈치가 남긴 역사적 이력서
__2.1.2 500년 전이나 지금이나 변하지 않는 세 가지 핵심
__2.1.3 왜 이 이야기를 강조할까
2.2 이력서가 변할 때마다 변하지 않은 것들
__2.2.1 시대별 이력서 형식의 변화와 그 평가 기준
__2.2.2 변하지 않는 핵심
__2.2.3 최신 도구를 활용할수록 본질에 더 집중해야 한다

CHAPTER 3 채용 시장의 변화와 대응 전략
3.1 채용 트렌드 분석
__3.1.1 지원 과정은 쉬워졌지만, 합격은 어려워졌다
__3.1.2 개발자 수는 늘었지만, 차별화는 어려워졌다
__3.1.3 검증 방식이 달라졌다
__3.1.4 AI 시대, 개발자에게 요구되는 역량이 달라졌다
__3.1.5 공식 공고 외에도 기회는 있다
__3.1.6 무엇을 바꿀 수 있는가
3.2 서류 합격률의 현실과 대응 전략
__3.2.1 같은 경험, 다른 결과
__3.2.2 전략을 바꾸면 결과가 바뀐다
__3.2.3 바꿀 수 없는 것과 바꿀 수 있는 것
__3.2.4 맞춤형 이력서 작성
__3.2.5 나는 제대로 하고 있는가

CHAPTER 4 이력서 작성 도구 선택
4.1 도구 비교 분석
__4.1.1 Microsoft Word
__4.1.2 Google Docs
__4.1.3 Notion
__4.1.4 Figma
__4.1.5 LaTeX(Overleaf 등)
__4.1.6 Canva
__4.1.7 이력서 전용 플랫폼(원티드, 랠릿, 로켓펀치 등)
__4.1.8 왜 버저닝이 중요한가
4.2 빠른 도구 선택 가이드

CHAPTER 5 이력서 안티패턴
5.1 사소하지만 신뢰를 잃는 디테일
__5.1.1 눈에 띄는 긴 URL 42
__5.1.2 접근이 불가한 링크<...


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AI 바이브 코딩 마스터

Chapter 1. 코딩 없이 만드는 세상이 왔다
1.1 바이브 코딩이란? "느낌만 전달하면 된다"
1.2 10분 체험: 첫 웹사이트 만들어보기
1.3 이 책으로 만들 수 있는 것들 미리보기
1.4 필요한 준비물: 브라우저와 상상력뿐
1.5 성공 사례: 실제로 Lovable로 만들어진 서비스들
1.6 바이브 코딩의 현실적 한계와 해결책
1.7 FAQ
RECAP

Chapter 2. 바이브 코딩의 프롬프트 설계
2.1 프롬프트의 정의
2.2 프롬프트의 구조적 패턴: 템플릿과 프레임워크
2.3 프롬프트 해부학: 7요소 프레임워크
2.4 성공적인 프롬프트의 기준: C.L.E.A.R. 원칙
2.5 실전 테크닉: 수정과 제어
2.6 복잡한 문제를 해결하는 6가지 고급 전략
2.7 설계자 + 검토자 + 개발자
RECAP

Chapter 3. 바이브 코딩 도구 완벽 가이드
3.1 도구 생태계 지도: 클라우드형·대화형·IDE형
3.2 Lovable: 가장 쉬운 시작점
3.3 대화형 AI로 코드 만들기(Gemini, Claude, ChatGPT)
3.4 한 단계 더: Cursor & Antigravity로 코드 직접 편집하기
3.5 도구 비교와 선택 가이드: 내 프로젝트에 맞는 도구는?
RECAP

Chapter 4. Level 1: 자기소개 페이지 만들기
4.1 프로젝트 설계: 무엇을 담을 것인가
4.2 첫 프롬프트: "자기소개 웹사이트를 만들어줘"
4.3 디자인 수정: "색상을 바꿔줘", "폰트를 키워줘"
4.4 콘텐츠 보강하기
4.5 반응형 디자인: "모바일에서도 예쁘게 보이게 해줘"
4.6 완성과 공유: URL 만들고 배포하기
4.7 스스로 해보기: 도전 과제
RECAP

Chapter 5. Level 2: 가게 홈페이지 만들기
5.1 비즈니스 사이트의 필수 요소
5.2 메인 프롬프트: 업종별 템플릿 활용
5.3 다른 업종에 적용하기
5.4 검색 최적화: "검색이 잘 되게 해줘"
5.5 스스로 해보기: 도전 과제
RECAP

Chapter 6. Level 3: 로그인/회원가입과 장바구니
6.1 왜 인증이 필요할까?
6.2 프로젝트 시작: "문구샵을 만들어 줘"
6.3 이메일/비밀번호 회원가입: "회원가입 페이지를 만들어 줘"
6.4 소셜 로그인: "구글/카카오로 로그인하게 해줘"
6.5 "내 정보" 페이지: "프로필을 관리하게 해줘"<...


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죽음의 스프링 배치 6

SYSTEM INIT
0장: 스프링 배치 종결의 서막
시스템 처형 전 무기 점검
DEATH BATCH

SYSTEM BUILD
1장: 스프링 배치 종결의 첫걸음
작전 1: 바이너리 초이스 - 스프링 배치의 두 가지 Step 유형
작전 2: Job 파라미터와 스프링 배치 스코프
작전 3: 스프링 배치 리스너와 활용

SYSTEM EXECUTE
2장: 파일 처리로 시스템을 처형하라
작전 1: FlatFileItemReader
작전 2: FlatFileItemWriter
작전 3: JSON 파일 읽고 쓰기

SYSTEM DOMINATE
3장: 대량 학살이 시작된다… 데이터베이스 심판의 시작
작전 1: 관계형 데이터베이스 읽고 쓰기
작전 2: NoSQL 읽고 쓰기
작전 3: 위임 ItemWriter와 ItemReader

SYSTEM TAKEOVER
4장: 배치 Step을 강탈하라
작전 1: ItemStream의 정체가 드러나다
작전 2: ItemProcessor - 읽기와 쓰기 사이, 데이터 숙청을 집행하라
작전 3: FaultTolerant

AI가 일하는 법

옮긴이 머리말 vi
베타리더 후기 viii
머리말 xi
감사의 글 xvi

CHAPTER 1 출발: AI 개요 1
CHAPTER 2 AI의 역사 27
CHAPTER 3 과거의 머신러닝 51
CHAPTER 4 신경망: 뇌를 닮은 AI 74
CHAPTER 5 합성곱 신경망: 눈을 갖게 된 AI 98
CHAPTER 6 생성형 AI: 창의성을 갖게 된 AI 118
CHAPTER 7 대형 언어 모델: 마침내 탄생한 진정한 AI 141
CHAPTER 8 AI의 의미 173

용어집 192
참고 자료 210
찾아보기 214

Do it! 바이브 코딩 + 안티그래비티

^^첫째마당 AI를 활용한 개발에 적응하기

_1장 안티그래비티와 프롬프트 기초^^
__1-1 AI 에이전트 시대와 안티그래비티
___챗봇을 넘어 AI 에이전트로 진화하는 생성형 AI
___AI 에이전트와 바이브 코딩
___안티그래비티란?
___과거의 AI 도구와 안티그래비티의 차이

__1-2 안티그래비티의 구조와 핵심 요소
___안티그래비티의 작동 방식
___안티그래비티의 아티팩트
___안티그래비티의 아키텍처
___안티그래비티의 요금제와 토큰

__1-3 원하는 결과를 만드는 프롬프트 설계법
___프롬프트를 작성하는 ROCK 법칙
___ROCK 법칙을 활용한 프롬프트 작성법
___마일스톤과 완료 조건 설정하기
___효율적인 작업을 위한 3단계 안전장치

^^_2장 안티그래비티 시작하기^^
__2-1 안티그래비티 설치하고 설정하기
___[Do it! 실습] 안티그래비티 설치하기
___[Do it! 실습] 안티그래비티 설정하기

__2-2 안티그래비티 인터페이스 살펴보기
___안티그래비티의 화면 구성
___[Do it! 실습] 안티그래비티에 간단한 질문하기
__2-3 안티그래비티로 바이브 코딩하기
___안전하게 바이브 코딩 활용하기
___[Do it! 실습] 바이브 코딩으로 타이머 프로그램 만들기
___[Do it! 실습] 인라인 명령어와 코멘트 기능으로 특정 부분 수정하기

^^_3장 안티그래비티 실전 활용법^^
__3-1 안티그래비티에 맥락 전달하기
___[Do it! 실습] @멘션으로 AI 에이전트에게 정보 제공하기
___[Do it! 실습] @멘션의 다양한 참조 메뉴 사용하기
__3-2 안티그래비티와 협업하기
___[Do it! 실습] 규칙 설정해서 AI 에이전트에게 협업 기본기 알려 주기
___규칙 설정 시 주의 사항
___[Do it! 실습] 인덱스 레퍼런스로 AI 에이전트의 환각 현상 줄이기
^^둘째마당 안티그래비티로 간단한 프로그램 만들기

_4장 레트로 게임 만들기^^ ...


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코틀린 코루틴 리액티브 프로그래밍 : Flow와 Channel

1장 개발 환경 설정
1.1. 인텔리제이 아이디어 설치 및 둘러보기
1.1.1. 인텔리제이 아이디어 설치하기
1.2. 코틀린 프로젝트 생성하고 화면 구성 살펴보기
1.2.1. 프로젝트 생성하기
1.2.2. IDE 구성 살펴보기
1.3. 첫 Flow 만들고 수집하기
1.3.1. 코루틴 라이브러리 추가하기
1.3.2. 첫 Flow 만들기
1.4. Flow 디버깅 환경 설정하기
1.4.1. 실행 중인 스레드 출력하기
1.4.2. 실행 중인 코루틴 이름 출력하기
1.5. 요약

2장 리액티브 프로그래밍의 등장
2.1. 복잡해지는 애플리케이션
2.2. 이전의 방식과 한계
2.2.1. 명령형 프로그래밍
2.2.2. 명령형 프로그래밍의 한계
2.3. 리액티브 프로그래밍의 등장
2.3.1. 리액티브 프로그래밍
2.3.2. 비동기 메시지 통신
2.3.3. 리액티브 프로그래밍의 의의와 한계
2.4. 리액티브 프로그래밍 도입 전 고려해야 할 사항
2.4.1. 가파른 학습 곡선
2.4.2. 높은 도입 비용
2.5. 명령형과 리액티브 방식의 적절한 균형의 필요성
2.6. 요약
코루틴의 비동기 처리와 리액티브 프로그래밍의 비동기 처리
코루틴의 Flow API와 기존의 리액티브 프로그래밍 라이브러리의 차이

3장 리액티브 프로그래밍과 코루틴 Flow
3.1. 리액티브 프로그래밍을 구성하는 핵심 개념들
3.1.1. 데이터 스트림
3.1.2. 옵저버 패턴
3.1.3. 선언형 프로그래밍 패러다임
3.2. 코루틴 Flow API의 구성 요소
3.2.1. Flow 빌더 사용해 데이터 방출하기
3.2.2. 터미널 연산자 사용해 데이터 수집해 처리하기
3.2.3. 중간 연산자와 선언형 프로그래밍
3.2.4. 전체 과정 정리
3.3. 요약
리액티브 스트림의 등장
리액티브 스트림과 코루틴 Flow

4장 Flow 빌더
4.1. Flow 빌더로 Flow 만들기
4.1.1. flow 함수
4.1.2. flowOf 함수
4.1.3. asFlow 함수
4.1.4. 람다식에 대한 asFlow 함수
4.2. Flow 인터페이스 구현해 Flow 생성하기
4.3. Flow의 실행 컨텍스트 확인하고 전환하기
4.3.1. Flow가 동작하는 방식
4.3.2. flowOn 함수 사용해 업스트림의 실행 컨텍스트 전환하기
4.4. flowOn 함수 ...


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클린 아키텍처 with 파이썬 : 유지보수 쉽고, 테스트 가능하며, 확장 가능한 구조로 전환하는 실전 설계 전략

[PART 1 파이썬 클린 아키텍처 기초]

1장. 클린 아키텍처 핵심: 파이썬 개발의 변화
_1.1 기술적 요구 사항
_1.2 파이썬에서 클린 아키텍처가 필요한 이유: 계획과 민첩성의 균형에서 얻는 장점
_1.3 클린 아키텍처란 무엇인가?
_1.4 클린 아키텍처와 파이썬: 자연스러운 조합
_1.5 요약
_1.6 참고 자료

2장. SOLID 기초: 견고한 파이썬 애플리케이션 구축
_2.1 기술적 요구 사항
_2.2 집중적이고 유지보수하기 쉬운 코드: 단일 책임의 힘
_2.3 확장 가능한 시스템 구축: 파이썬에서 개방-폐쇄형 설계 수용
_2.4 인터페이스 분리 원칙: 클라이언트에 맞춘 인터페이스 설계
_2.5 경직에서 유연으로: 파이썬에서 상속과 인터페이스 재고
_2.6 유연성을 위한 결합 해제: 파이썬에서 의존성 역전
_2.7 요약
_2.8 참고 자료

3장. 파이썬의 타입 강화: 클린 아키텍처 견고하게 만들기
_3.1 기술적 요구 사항
_3.2 파이썬의 동적 환경에서 타입 인식 이해
_3.3 파이썬 타이핑 시스템 활용
_3.4 자동화된 정적 타입 검사 도구 활용
_3.5 요약
_3.6 참고 자료

[PART 2 파이썬에서 클린 아키텍처 구현]

4장. 도메인 주도 설계: 핵심 비즈니스 로직 설계
_4.1 기술적 요구 사항
_4.2 DDD로 도메인 계층 식별하고 모델링
_4.3 파이썬으로 엔터티 구현
_4.4 애그리게이트와 팩토리로 도메인 모델 강화
_4.5 도메인 독립성 보장
_4.6 요약
_4.7 참고 자료

5장. 애플리케이션 계층: 유스 케이스에서의 조율
_5.1 기술적 요구 사항
_5.2 애플리케이션 계층의 역할 이해
_5.3 유스 케이스 인터랙터 구현
_5.4 요청 및 응답 모델 정의
_5.5 외부 서비스로부터의 분리 유지
_5.6 요약
_5.7 참고 자료

6장. 인터페이스 어댑터 계층: 컨트롤러와 프레젠터
_6.1 기술적 요구 사항
_6.2 인터페이스 어댑터 계층 설계
_6.3 파이썬에서 컨트롤러 구현
_6.4 인터페이스 어댑터를 통한 경계 강화
_6.5 데이터 형식화를 위한 프레젠터 구축
_6.6 요약
_6.7 참고 자료

7장. 프레임워크 및 드라이버 계층: 외부 인터...


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누구나 코딩하는 시대, 1일 10분 바이브 코딩

[PART 01 코드 사피엔스: 바이브 코딩의 시작]
CHAPTER 01 인공지능과 만난 코드, 코딩의 판이 바뀌다
_코드란 무엇일까? 레고 블록 조립하기
_코드로 나의 일상을 돕다
_코드는 사람의 감각과 직관을 담는다
_앱 '사용자'에서 직접 만드는 '창작자'로
_자연어로 코딩하는 시대, 바이브 코딩이란?

CHAPTER 02 바이브 코딩을 위한 완벽한 작업실 꾸리기
_컴퓨터와 대화하기 위한 필수 준비물, 파이썬
_전 세계 개발자들이 가장 사랑하는 작업실: visual studio code
_클릭 몇 번으로 끝나는 파이썬 설치
_VS Code와 익스텐션 설치하기
_개발 도구에 인공지능 비서 더하기
_깃허브 가입하고 깃허브 코파일럿 설치하기

CHAPTER 03 두근두근 첫 번째 바이브 코딩: 숫자 맞추기 게임!
_첫 도전을 위한 폴더와 파일 만들기
_인공지능에게 자연어로 프롬프트 요청하기
_숫자 맞추기 게임 실행하기
_오류를 넘어 첫 번째 바이브 코딩 완성하기

[PART 02 실생활을 바꾸는 AI 코딩 프로젝트]
CHAPTER 04 코딩을 몰라도 괜찮아, 바이브 코딩이 있으니까
_1단계: 상상하기 - 무엇을 만들지 이야기로 써보기
_2단계: 소통하기 - 설명서가 포함된 코드를 주문하기
_3단계: 실행하기 - 두려움 없이 재생 버튼을 누르기
_4단계: 대화하기 - 오류는 실패가 아니라 질문
_5단계: 확장하기 - 전문가처럼 다듬어 볼까?

CHAPTER 05 일상을 업그레이드하는 8가지 맞춤형 앱 만들기
_프로젝트 1 내 손으로 직접 뽑는 '로또 번호 생성기'
_프로젝트 2 포털 검색은 그만! '실시간 환율 조회기'
_프로젝트 3 관심 종목을 한눈에 '주가 모니터링 봇'
_프로젝트 4 외출 전 필수 확인 '오늘의 날씨 알림이'
_프로젝트 5 바쁜 아침을 위한 '핵심 뉴스 요약기'
_프로젝트 6 내 머릿속을 정리해주는 'To-do 앱'
_프로젝트 7 똑똑한 복습 코치 '영어 단어 암기 앱'
_프로젝트 8 음성을 텍스트로 변환 '회의록 자동 작성기'

[PART 03 검은 화면 대신 웹으로 개발해보는 나만의 앱]
CHAPTER 06 세상에서 가장 쉬운 웹 개발, 스트림릿
_복잡한 웹 개발의 구원자, 스트림릿이란?
_스트림릿으로 만들어보는 첫 웹 화면, Hello Wor...


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아마존 웹 서비스 AWS Discovery Book

파트 01 클라우드와 아마존 웹 서비스
01 클라우드 컴퓨팅이란?
02 우리는 왜 클라우드 컴퓨팅을 배워야 하는가?
03 클라우드 서비스 모델: IaaS, PaaS, SaaS 그리고 그 이상
04 클라우드가 제공하는 일곱 가지 핵심 가치
05 AWS에 대하여
06 AWS 주요 서비스
07 (실습) AWS로의 안전한 항해 시작하기
08 에필로그: 무림의 고수

파트 02 클라우드의 초석-컴퓨팅, 스토리지, 그리고 보안
01 모든 것의 기반, 서버와 스토리지
02 정보 자산의 파수꾼, 보안과 방화벽
03 AWS 글로벌 인프라 핵심 용어
04 가상 서버의 모든 것, Amazon EC2
05 Amazon EBS
06 아마존 보안 그룹
07 (실습) EC2와 EBS를 이용해서 나만의 서버 만들기
08 (실습) 보안 그룹을 활용하여 보안 강화해 보기
09 SAA 시험 대비 비법 노트
10 에필로그: 과금의 추억
11 Resource Termination

파트 03 무한대로 저장 가능한 스토리지 만들기
01 스토리지의 진화: 서버에서 클라우드로
02 데이터 백업
03 스냅샷
04 클라우드의 무한 저장소, Amazon S3
05 서버의 설계도 AMI와 소프트웨어 스토어 Marketplace
06 (실습) S3로 5분 만에 전 세계에 공개되는 나만의 홈페이지 만들기
07 (실습) PC 파일 Amazon S3로 간단한 백업 서비스 구현해 보기
08 SAA 시험 대비 비법 노트
09 에필로그: AWS의 시작 S3
10 Resource Termination

파트 04 독립적인 나만의 가상 네트워크 공간
01 네트워크 기초: 연결과 소통의 약속
02 VPN에서 진화한 VPC
03 Amazon VPC의 등장
04 (실습) VPC 마법사로 5분 만에 퍼블릭/프라이빗 네트워크 구축하기
05 (실습) 글로벌 네트워크 구축: 서울과 도쿄 VPC 연결하기(VPC Peering)
06 SAA 시험 대비 비법 노트
07 에필로그: 클라우드 네트워크 요금에 대한 고찰
08 Resource Termination

파트 05 확장 가능한 데이터베이스 서버 만들기
01 데이터베이스란?
02 Amazon RDS: 클라우드 데이터베이스의 혁명
03 Amazon RDS의 주요 특징
04 (실습) 안전한 데이터베이스 구축과 Node.js 웹 서버 연동
05 ...


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클라우드 환경에서 DB 구축과 웹 개발

첫째마당 데이터베이스 개발 환경 구축
1장 | 클라우드 사용 환경 구축
1.1 AWS 계정과 IAM 사용자 생성
1.2 비용 알림 설정
1.3 AWS 프리티어 활용
1.4 연습문제

2장 | 데이터와 데이터베이스
2.1 데이터 유형
2.2 관계형 vs 비관계형 데이터베이스
2.3 클라우드 데이터베이스 유형
2.4 연습문제

3장 | 클라우드 관계형 DB - Amazon RDS
3.1 Amazon RDS
3.2 Amazon RDS 인스턴스 생성
3.3 Amazon RDS 다루기
3.4 연습문제

4장 | 데이터베이스 연동 개발 환경 구축
4.1 로컬 데이터베이스 구축
4.2 MySQL 관리 툴을 활용한 MySQL 접속 및 테이블/데이터 생성
4.3 로컬 개발 환경 구축
4.4 클라우드 개발 환경 구축
4.5 연습문제

둘째마당 SQL 기반 애플리케이션 개발
5장 | 데이터베이스 구축
5.1 프로그램 소스 압축 해제
5.2 의류 쇼핑 DB 구축
5.3 Amazon S3를 활용한 이미지 저장
5.4 연습문제

6장 | 애플리케이션 개발 - 개요
6.1 애플리케이션 실행을 위한 환경변수 설정
6.2 애플리케이션 실행
6.3 애플리케이션 구조
6.4 의류 쇼핑 웹 애플리케이션 메시지 흐름
6.5 연습문제

7장 | 애플리케이션 개발 - DB 연결/사용자 인증
7.1 DB 연결 모듈(db.js)
7.2 인증 상태 검증 유틸리티 모듈(authCheck.js)
7.3 사용자 인증 및 고객 관리 전담 모듈(auth.js)
7.4 연습문제

8장 | 애플리케이션 개발 - 메인페이지/상품 상세 정보
8.1 애플리케이션의 핵심 서버
8.2 의류 상품 상세 정보 보기 모듈(prodDetail.js)
8.3 연습문제

9장 | 애플리케이션 개발 - 장바구니/마이페이지
9.1 장바구니 관리 및 결제 모듈(cartView.js)
9.2 마이페이지 모듈(myPage.js)
9.3 연습문제

셋째마당 NoSQL 전환
10장 | NoSQL 데이터베이스
10.1 NoSQL 개념 및 특징
10.2 NoSQL DB 종류
10.3 MongoDB
10.4 연습문제

11장 | 클라우드 NoSQL 데이터베이스
11.1 Amazon DynamoDB
11.2 Amazon DocumentDB
11.3 연습문제

12장 | NoSQL 데이터 이관
12.1 NoSQL DB 컬...


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만들면서 배우는 AI 에이전트 개발 입문+실전

Part 01 AI 에이전트의 개념과 원리

Chapter 01 LLM 기반 의사결정 구조와 에이전트 동작 방식
1.1 AI 에이전트의 두뇌, 거대 언어 모델의 이해
1.2 LLM을 기반으로 의사결정하다
1.3 LLM이 다음 행동을 결정하다
1.4 LLM 기반 에이전트 시스템, 이런 구조로 설계된다
____1.4.1 작업의 단계를 미리 지정한 에이전트 구조
____1.4.2 작업의 단계를 동적으로 처리하는 자율 에이전트 구조

Chapter 02 AI 에이전트를 구성하는 3가지 핵심 요소
2.1 에이전트의 추론 능력: ReAct와 Reflection
____2.1.1 ReAct
____2.1.2 Reflection
2.2 에이전트의 외부 지식 활용: 도구 호출
2.3 에이전트의 기억력: 메모리
2.4 ReAct 기반 LLM 에이전트

Chapter 03 목적에 따른 에이전트 아키텍처 설계 기준
3.1 싱글 에이전트
____3.1.1 싱글 에이전트의 정의
____3.1.2 싱글 에이전트의 대표적 예시
3.2 멀티 에이전트
3.3 어떤 에이전트를 설계해야 할까
____3.3.1 싱글 에이전트로 충분한 경우
____3.3.2 멀티 에이전트가 필요한 경우

Part 02 랭그래프로 구현하는 AI 에이전트

Chapter 04 에이전트 개발 환경 구축
4.1 비주얼 스튜디오 코드 환경 설정하기
____4.1.1 [실습] VS Code 설치하기
____4.1.2 [실습] 프로젝트 폴더 생성하기
4.2 아나콘다 및 가상 환경 설정하기
____4.2.1 [실습] 아나콘다 설치하기
____4.2.2 [실습] 아나콘다 가상 환경 구성하기
4.3 환경변수 설정하기
____4.3.1 [실습] .env 파일로 환경변수 저장하기
____4.3.2 [실습] python-dotenv으로 환경변수 불러오기
4.4 LLM 사용하기
____4.4.1 [실습] OpenAI API 사용하기
____4.4.2 [실습] 랭체인으로 OpenAI LLM 호출하기

Chapter 05 랭그래프 기반 에이전트 설계
5.1 왜 랭그래프인가
____5.1.1 랭그래프의 특징
____5.1.2 랭그래프를 사용해야 하는 이유
5.2 랭그래프 기본 개념 이해하고 적용하기
____5.2.1 [실습] 그래프의 상태 정의하기
____5.2.2 [실습] 그래프의 상태에 리듀서 함수 추가하기
____5.2.3 [실습] 그래프의 실행 단위, 노드 추가하...


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백엔드 개발자 온보딩 가이드 : 취업 준비부터 첫 실무 설계까지, 신입 백엔드 개발자의 현실 적응 매뉴얼 |학습 점검 퀴즈 수록

Part 1 백엔드 개발의 세계로

Chapter 1 시스템의 심장부를 설계하는, 백엔드 개발자 직무 소개
1.1 백엔드 개발자란?
1.2 신입 백엔드 개발자가 마주할 일들

Chapter 2 채용공고 분석부터 면접까지: 합격하는 취업 전략
2.1 학습 로드맵, 학습 방법
2.2 채용 프로세스 준비 방법

Part 2 실무가 원하는 핵심 역량

Chapter 3 변화에 강한 코드를 위한 객체지향
3.1 개발 방법론과 유지보수하기 좋은 코드의 관계
3.2 SOLID 원칙
3.3 의존성 주입과 AOP
3.4 예시로 보는 모던 객체지향 코드

Chapter 4 "제 컴퓨터에선 되는데요" 빌런을 막는, 유지보수-친화 코드
4.1 예외 활용하기
4.2 로그 활용하기
4.3 테스트하기 좋은 코드

Chapter 5 다음 변경 드루와! 신뢰를 구축하는 소프트웨어 테스트
5.1 좋은 소프트웨어 테스트란
5.2 테스트도 전략적으로
5.3 단위 테스트
5.4 통합 테스트
5.5 E2E 테스트
5.6 잘 읽히는 테스트를 위하여

Chapter 6 개발자 경험을 개선하는 웹 API 설계하기
6.1 설계 전에 알아야 할 배경지식
6.2 좋은 API를 위한 설계 기준
6.3 리소스 모델링과 인터페이스 설계
6.4 웹 API 보안
6.5 웹 API 문서화

Chapter 7 다양한 데이터 다루기
7.1 관계형 vs NoSQL
7.2 관계형 데이터 모델링
7.3 NoSQL 데이터 모델링
7.4 데이터 일관성
7.5 트랜잭션과 동시성 제어

Chapter 8 장애에 강한 시스템 설계
8.1 장애를 버텨내는 시스템, 어디서부터 시작할까?
8.2 이중화: 고가용성의 첫걸음
8.3 재시도: 일시적 장애를 넘는 회복 전략
8.4 멱등성: 재시도에 강한 시스템의 기본기
8.5 회로 차단기: 재시도와 멱등성의 보완책
8.6 비동기 활용: 고가용성과 복원력을 동시에 확장

Chapter 9 코드보다 사람이 더 어렵다. 협업하기!
9.1 소스 코드 버전 관리
9.2 협업의 여러 형태와 도구들
9.3 문서화

Part 3 오늘부터 실전 투입: 나의 첫 백엔드 프로젝트 A to Z

Chapter 10 취준생 딱지 떼기: MVP 설계와 구현
10.1 프로젝트 착수: 아이디어에서 MVP로
10.2 요구사...


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에이전트 시대의 AI 시스템 설계 : RAG, 최적화, 가드레일로 완성하는 32가지 프로덕션 패턴

CHAPTER 1 서론
_1.1 생성형 AI 설계 패턴
_1.2 기초 모델에 기반한 애플리케이션 구축
_1.3 에이전트형 AI
_1.4 세밀한 제어
_1.5 컨텍스트 내 학습
_1.6 사후훈련
_1.7 이 책의 구성

CHAPTER 2 콘텐츠 스타일의 제어
_2.1 패턴 1: 로짓 마스킹
_2.2 패턴 2: 문법
_2.3 패턴 3: 스타일 전이
_2.4 패턴 4: 역중립화
_2.5 패턴 5: 콘텐츠 최적화
_2.6 요약

CHAPTER 3 지식 추가 : 기본
_3.1 패턴 6: 기본 RAG
_3.2 패턴 7: 의미 기반 색인화
_3.3 패턴 8: 대규모 색인화
_3.4 요약

CHAPTER 4 지식 추가 : 고급
_4.1 패턴 9: 색인 인식 검색
_4.2 패턴 10: 노드 후처리
_4.3 패턴 11: 신뢰할 수 있는 생성
_4.4 패턴 12: 심층 탐색
_4.5 요약

CHAPTER 5 모델 능력 확장
_5.1 LLM 추론의 한계
_5.2 패턴 13: 사고 연쇄(CoT)
_5.3 패턴 14: 사고 트리(ToT)
_5.4 패턴 15: 어댑터 조정
_5.5 패턴 16: 지시사항 진화
_5.6 요약

CHAPTER 6 신뢰성 개선
_6.1 패턴 17: 심판형 LLM
_6.2 패턴 18: 성찰
_6.3 패턴 19: 의존성 주입
_6.4 패턴 20: 프롬프트 최적화
_6.5 요약

CHAPTER 7 에이전트의 행동 능력 활성화
_7.1 패턴 21: 도구 호출
_7.2 패턴 22: 코드 실행
_7.3 패턴 23: 다중 에이전트 협업
_7.4 요약

CHAPTER 8 제약 조건 해결
_8.1 패턴 24: 소규모 언어 모델
_8.2 패턴 25: 프롬프트 캐싱
_8.3 패턴 26: 인퍼런스 최적화
_8.4 패턴 27: 성능 저하 테스트
_8.5 패턴 28: 장기 기억
_8.6 요약

CHAPTER 9 안전장치 설정
_9.1 패턴 29: 템플릿 생성
_9.2 패턴 30: 조립 후 재구성
_9.3 패턴 31: 자체점검
_9.4 패턴 32: 가드레일
_9.5 요약

CHAPTER 10 조합 가능한 에이전트형 작업흐름
_10.1 에이전트형 작업흐름
_10.2 요약

LangChain과 LangGraph로 만드는 LLM 애플리케이션 2/e

1장. 생성형 AI의 부상: 언어 모델에서 에이전트로
최신 LLM 기술 동향
____모델 비교
____LLM 공급자 현황
____라이선싱
단순 모델에서 에이전틱 애플리케이션으로의 진화 과정
____기존 LLM의 한계
____LLM 애플리케이션 이해
____AI 에이전트 이해
LangChain 소개
____원시 LLM의 문제점
____LangChain이 에이전트 개발을 지원하는 방법
____LangChain 아키텍처 살펴보기
________생태계
________모듈식 설계 및 종속성 관리
________LangGraph, LangSmith 및 동반 도구들
________서드파티 애플리케이션과 시각적 도구
요약
복습문제

2장. LangChain 첫걸음
이 책에 대한 종속성 설정
____API 키 설정
LangChain의 빌딩 블록 살펴보기
____모델 인터페이스
________LLM 상호작용 패턴
________개발 테스트
________채팅 모델과 작업
________추론 모델
________모델 동작 제어
________애플리케이션을 위한 매개변수 선택
____프롬프트와 템플릿
________채팅 프롬프트 템플릿
____LangChain 표현 언어(LCEL)
________LCEL을 이용한 간단한 워크플로
________복잡한 체인의 예
로컬 모델 실행
____Ollama 시작하기
____로컬에서 Hugging Face 모델 작업
____로컬 모델을 위한 팁
멀티모달 AI 애플리케이션
____텍스트-이미지 변환
________OpenAI를 통한 DALL-E 사용
________Stable Diffusion 사용
____이미지 이해
________Gemini 2.5 Pro 사용
________GPT-4 Vision 사용
요약
복습문제

3장. LangGraph로 워크플로 구축
LangGraph의 기본 원리
____상태 관리
____리듀서
____그래프 구성하기
____제어된 출력 생성
________출력 파싱
________오류 처리
프롬프트 엔지니어링
____프롬프트 템플릿
____제로샷과 퓨샷 프롬프팅
________프롬프트 연결
________동적 퓨샷 프롬프팅
____사고의 체인
____자기 일관성
제한된 컨텍스트 창으로 작업하기
____긴 동영상 요약
메모리 메커니즘의 이해
____채팅 기록 트리밍
...


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요즘 바이브 코딩 커서 X 클로드 코드 실전 외주 돈 벌기

[파트 00] 코딩의 ‘코’도 모르던 나는 어떻게 개발자가 되었을까?

챕터 00 평범한 15년차 40대 차장의 이야기
__ PDF 파일의 페이지 수를 자동으로 세는 방법은 없을까?
__ 프로그램은 불편함을 해결하는 것, 그리고 바이브 코딩은 공부하는 것
__ 이 좋은 프로그램, 다른 사람들도 같이 쓰면 좋겠다!
__ 월 평균 300만원, 부수입이 생기다

[파트 01] 바이브 코딩 개념 정리

챕터 01 바이브 코딩이 뭐죠? 저도 진짜 할 수 있나요?
__ 인공지능이 코드를 작성하고 인간이 가이드하는 새로운 패러다임
__ 외주 개발로 바이브 코딩을 시작해야 하는 이유
__ 중요한 건 문제 해결 능력!
__ 바이브 코더에게 적합한 외주 개발은 이런 것들입니다

챕터 02 바이브 코딩 외주 개발 8가지 FAQ
__ [질문 01] 비전공자 직장인도 정말 수익을 낼 수 있나요?
__ [질문 02] 코딩 문법을 전혀 몰라도 괜찮나요?
__ [질문 03] 고사양 컴퓨터나 맥북을 새로 사야 하나요?
__ [질문 04] 다른 부업보다 좋은 점은 무엇인가요?
__ [질문 05] 누구나 시작하면 바로 성공할 수 있나요?
__ [질문 06] 외주 개발 플랫폼은 무엇을 선택해야 하나요?
__ [질문 07] 사업자 등록이 반드시 필요한가요?
__ [질문 08] 공부해야 하나요?

챕터 03 외주 프로젝트는 어떻게 시작해야 할까?
__ 프로젝트는 어디서 찾아야 할까?
__ 처음은 크몽을 권합니다
__ 첫 프로젝트를 따내는 3가지 전략
__ 무슨 외주 프로젝트부터 하는 것이 좋을까?

챕터 04 계약으로 이어지는 고객 응대의 기술
__ 계약까지 빠르게 도달하는 노하우 7가지

챕터 05 견적 금액, 이렇게 정합니다
__ 내가 벌고 싶은 금액에서 시작하기
__ 프로젝트 복잡성으로 시간 예측하기
__ 수수료와 세금을 제외하면 대부분 65%가 내 수익!
__ 단가 감각 실제 사례 이모저모

[파트 02] 커서로 시작하는 바이브 코딩 외주 개발

챕터 06 커서 시작하기
__ 다양한 인공지능 도구 중 무엇을 사용할까? 딱 정해드립니다!
__ 인공지능 모델 딱 정해드립니다
__ 무료? 유료? 딱 정해드립니다
<...


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처음 만나는 AI 에이전트 with 랭체인 & MCP

시작하며 ix
감사의 글 xi
이 책에 대하여 xii

CHAPTER 1 왜 지금 에이전트인가? 1
[STORY] 운명적인 만남 2
1.1 현재 AI 지형도: 폭발적 성장과 활용의 간극 3
1.2 구독형 AI의 근본적 한계: 구조적 문제 분석 5
1.3 에이전트 패러다임: 근본적 전환 10
1.4 왜 지금인가: 2025~2026년의 기술적 변곡점 13
1.5 요약 17
[STORY] 에이전트 시대의 시작 18

CHAPTER 2 기초 다지기: LLM의 원리와 실습 환경 구축 19
[STORY] LLM과의 첫 만남 20
2.1 LLM이란 무엇인가? 21
2.2 토큰화와 임베딩 23
2.3 LLM과 효과적으로 대화하는 기술: 프롬프트 엔지니어링 27
2.4 학습 기법: RLHF와 DPO로 LLM을 똑똑하게 만들기 29
2.5 실습 환경 구축: 로컬 LLM과 LLM API 34
2.6 요약 46
[STORY] LLM의 비밀을 풀다 48

CHAPTER 3 에이전트 기본 구조: 4개의 핵심 퍼즐 49
[STORY] 에이전트의 탄생 50
3.1 에이전트란 무엇인가? 51
3.2 AI 에이전트 핵심 구성 요소 52
3.3 통합 에이전트 시스템: 구성 요소의 조화로운 협업 81
3.4 요약 112
[STORY] 4개의 퍼즐이 완성되다 113

CHAPTER 4 단일 에이전트 구현: LangChain으로 만드는 실전 FAQ 봇 115
[STORY] 프로토타입에서 프로덕션으로 116
4.1 LangChain 0.2에서 1.0으로의 진화 117
4.2 1단계: LLM 브리지 만들기 122
4.3 2단계: FAQ 도구 만들기 134
4.4 3단계: ReAct 에이전트 만들기 142
4.5 4단계: 메모리 시스템 추가하기 148
4.6 5단계: 프로덕션을 위한 핵심 기능 추가하기 153
4.7 요약 167
[STORY] FAQ 시스템의 완성 168

CHAPTER 5 협업형 멀티 에이전트: 여러 전문가들의 시너지 169
[STORY] 단일 에이전트의 한계를 넘어서 170
5.1 멀티 에이전트 시스템의 이해 171
5.2 기본 협업 시스템 구현 174
5.3 프레임워크 활용 190
5.4 요약 212
[STORY] 멀티 에이전트의 미래 213

CHAPTER 6 MCP 완전 정복: 같은 말로 일하기 215
[STORY] MCP 이해하기 216
6.1 MCP 개념: 표준 통신 규약의 필요성 217
6.2 구조 설명: Host, Client, Server 관계도 226
6.3 JSON-R...


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바이브 코딩 항해일지

1부 첫 항해를 위한 준비 - AI 항해사와의 첫 만남

Project 1 첫 돛을 올리다 - 나만의 랜딩 페이지 생성기
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵

Project 2 항해의 첫 기록 - 하루 할 일 메모 앱
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵

Project 3 바람을 느끼다 - 명언 카드 생성기
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵

Project 4 좌표를 계산하다 - 심플 계산기
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
4.1 이번 앱 구현을 위해 수행해야 할 작업 내역
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵

Project 5 나침반을 세우다 - 깃허브 Pages 자동 배포 워크플로
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵

Project 6 첫 항로의 지도를 그리다 - 탐색적 데이터 분석
1. 프로젝트 개요 및 목표
2. 개발 도구 및 도구별 역할
3. 핵심 프롬프트 예시
4. 앱 빌드 과정 및 주요 스크린샷
4.1 이번 앱 구현을 위해 수행해야 할 작업 내역
5. 완성된 웹앱 결과 화면
6. 소스 코드 / 깃허브 리포지터리
7. 정리 / 확장 로드맵
첫 항해를 마치며 - 이번 항해 정리 및 다음 항로 예고

2부 데이터의 바다로 - API로 연결된 세상과 바다

Projec...


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그림으로 배우는 생성형 AI

Chapter 1. 생성형 AI, 세상 모든 곳에 한꺼번에 나타나다
_1.1 생성형 AI란?
_1.2 AI, 기계에 인간의 능력을 부여하다
_1.3 어떻게 작동할까?
_1.4 트랜스포머에서 챗GPT까지, 6년의 여정
_1.5 생성형 AI의 난제들
_1.6 이 책의 나머지 부분에 대한 안내
_1.7 요약

Chapter 2. 생성형 AI의 활용
_2.1 멋진 초안 만들기
_2.2 생성형 AI 모델의 프롬프팅
_2.3 생성형 AI 기능을 갖춘 제품 만들기
_2.4 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처
_2.5 요약

Chapter 3. 생성형 AI 활용 사례
_3.1 고객 지원
_3.2 코드 검토 및 생성
_3.3 지식 관리 및 검색
_3.4 데이터 분석 및 통찰
_3.5 마케팅 및 광고
_3.6 요약

Chapter 4. 에이전트형 시스템 구축
_4.1 왜 에이전트형 시스템인가?
_4.2 에이전트 구현
_4.3 랭그래프를 이용한 에이전트형 작업흐름
_4.4 오토젠과 랭그래프 중 선택
_4.5 RAG 에이전트
_4.6 정형 데이터를 다루는 에이전트
_4.7 에이전트형 아키텍처
_4.8 에이전트 통합 패턴
_4.9 요약

Chapter 5. 생성형 AI 애플리케이션의 아키텍처
_5.1 기초 모델 선택
_5.2 창의성과 위험의 균형 맞추기
_5.3 저위험 상황을 위한 아키텍처
_5.4 중간 위험 상황을 위한 아키텍처
_5.5 고위험 상황을 위한 아키텍처
_5.6 모델 미세조정
_5.7 요약

Chapter 6. 책임 있는 생성형 AI 애플리케이션 구축
_6.1 책임 있는 생성형 AI의 특징
_6.2 가치 정렬과 안전성
_6.3 인간-AI 상호작용의 윤리
_6.4 사회적 함의
_6.5 LLM옵스
_6.6 요약 및 결론

그림으로 이해하는 AWS 구조와 기술

1장 아마존 웹 서비스 기초 지식
__1.1 아마존 웹 서비스란: 아마존이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스
__1.1.1 아마존 웹 서비스란
__1.1.2 시스템 운영에 필요한 모든 서비스를 빌릴 수 있다
1.2 AWS의 매력: 세계 No.1 점유율을 자랑하는 클라우드
__1.2.1 클라우드 컴퓨팅의 매력
__1.2.2 AWS의 매력
__1.2.3 매력 ① 풍부한 서비스 종류와 자유로운 설계
__1.2.4 매력 ② laaS, PaaS, 서버리스 등 다양한 서비스 모델을 지원
__1.2.5 매력 ③ 인프라 구축 및 관리가 용이한 구조
__1.2.6 매력 ④ 운영 부담을 크게 줄여 주는 시스템
__1.2.7 매력 ⑤ 종량제이므로 사용한 만큼만 지불
__1.2.8 매력 ⑥ 한국어 및 원화 결제 지원
__1.2.9 매력 ⑦ 글로벌 확장과 중복화에 용이
__1.2.10 매력 ⑧ 보안 기준
1.3 AWS 서비스: 300가지가 넘는 서비스 제공
__1.3.1 300종 이상의 서비스 제공
__1.3.2 목적별로 다양한 서비스 제공
__1.3.3 AWS에서 제공하는 서비스
__1.3.4 기타 대표적인 서비스
1.4 AWS 비용: 초기 비용은 저렴하지만 운영 비용은 다소 높다
__1.4.1 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금
__1.4.2 사용량 기반 요금의 기본
__1.4.3 AWS 요금의 장점/단점
__1.4.4 요금을 확인할 수 있는 시스템
__1.4.5 손쉽게 시도할 수 있는 무료 이용 한도
1.5 AWS의 사용하기 쉬운 구조: 누구나 쉽게 서비스를 이용할 수 있다
__1.5.1 서비스를 조작하기 쉬운 구조
__1.5.2 보안 측면에서 안심할 수 있는 구조
1.6 AWS 도입 사례와 구성 예: 대기업 및 정부 기관에서도 다수 도입
__1.6.1 국내에서도 많은 기업이 도입하고 있다
__1.6.2 구성 사례 ① 소규모 블로그 사이트 예
__1.6.3 구성 사례 ② 중규모 전자상거래 사이트 예
__1.6.4 구성 사례 ③ 업무 시스템 예
__1.6.5 구성 사례 ④ 집계 시스템 예
__1.6.6 구성 사례 ⑤ 게임 사이트에서 온프레미스와 AWS를 함께 사용하는 예
1.7 AWS 도입 시 마음가짐: 간단하다고 해서 무엇이든 해도 되는 것은 아니다
__1.7.1 간단하다는 것과 해도 된다는 것은 다르다
__1.7.2 AWS 도입 전에 익혀야 할 지식

2장 AWS를 이해하기 위한 클라우드 환경의 구조
2....


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개발자가 블로그도 잘 써야 하나요?

1부 기초 다지기

1장 왜 쓰는가?
1.1 기술 블로그에 글을 쓰는 이유
1.2 왜 쓰는가: 개인적인 관점
1.3 쓰지 못하는 흔한 핑계
1.4 앞으로 나아갈 길
1.5 요약

2장 무엇을 쓸 것인가?
2.1 아이디어 우선순위 정하기: 3P 원칙
2.2 주제는 어디에나 있다
2.3 트리거 노출 늘리기
2.4 요약

3장 독자 마음 사로잡기
3.1 돋보이는 글쓰기
3.2 주요 특징
3.3 인기 블로그 글 예시
3.4 요약

2부 글쓰기 마스터하기

4장 검토용 초고 작성
4.1 집중해야 할 요소와 극복해야 할 문제
4.2 필수 준비 사항
4.3 선택적인 준비 운동
4.4 본격적인 글쓰기
4.5 김길벗의 예시 블로그 글 첫 번째 초고
4.6 빈틈 채우기
4.7 딱 하나만 한다면
4.8 요약

5장 초고 다듬기
5.1 집중해야 할 요소와 극복해야 할 문제
5.2 핵심(사실, 집중, 흐름)
5.3 명확하게 하기
5.4 구성 요소 살펴보기
5.5 읽기 편하게 만들기
5.6 딱 하나만 한다면
5.7 요약

6장 피드백 받기
6.1 집중해야 할 요소와 극복해야 할 문제
6.2 글 검토와 코드 리뷰 비교
6.3 검토자 선정
6.4 언제 시작할지 정하기
6.5 검토자 준비시키기
6.6 검토자 피드백에 응답
6.7 특별 상황을 위한 특수 조치
6.8 딱 하나만 한다면
6.9 요약

7장 발행
7.1 집중해야 할 요소와 극복해야 할 문제
7.2 마지막으로 핵심 내용을 다시 한 번 꼼꼼히 읽어 보기
7.3 실제 화면에서 미리 보기
7.4 메타데이터 관리
7.5 딱 하나만 한다면
7.6 요약

3부 블로그 글 패턴 적용하기

8장 ‘버그 사냥’ 패턴
8.1 목적
8.2 대상 독자
8.3 ‘버그 사냥’ 블로그 글 예시
8.4 특징
8.5 해야 할 일과 하지 말아야 할 일
8.6 요약

9장 ‘X로 재작성하기’ 패턴
9.1 목적
9.2 대상 독자
9.3 ‘X로 재작성하기’ 블로그 글 예시
9.4 특징
9.5 요약

10장 ‘우리가 이렇게 만들었습니다’ 패턴
10.1 목적
10...


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