AI프렌즈 빌드캠프 · AI-NATIVE LOOP
일회성인 하네스에서 벗어나, 생성 · 평가 · 개선이 되먹임되는
루프를 설계합니다.
모호한 목표를 명확하게 하고, 루프를 이용해서 보고서 · 발표자료 · 도구 제작을 끝까지 완성합니다.
FROM PROMPTS TO LOOPS
코딩 에이전트를 잘 쓰는 사람들의 초점은 더 긴 프롬프트가 아니라, 에이전트에게 다시 지시하고 평가하고 고치는 루프를 설계하는 쪽으로 이동하고 있습니다.
“코딩 에이전트에게 프롬프트를 더 이상 날리지 마라. 에이전트에게 프롬프트를 날리는 루프를 설계해라.”Peter Steinberger 오픈클로 창시자, OpenAI 연구원 겸 개발자
“나는 더 이상 Claude에게 프롬프트를 날리지 않는다. Claude에게 프롬프트를 날리는 루프가 돌아가고 있다. 내 일은 루프를 쓰는 것이다.”Boris Cherny Anthropic Claude Code 책임자
THE MISSION
루프 엔지니어링은 사람이 매번 다시 프롬프트하는 대신, 에이전트가 만든 결과를 평가하고 그 피드백을 다음 실행에 되먹이는 구조를 설계하는 일입니다.
HOW IT WORKS
하네스에서 루프로 넘어가는 관점, 루프를 생성하고 닫고 개선하는 전체 구조를 뜯어봅니다.
FOR WHOM
반복되는 조사, 정리, 보고 흐름을 매번 손으로 다시 하지 않고 AI 루프로 닫고 싶은 분.
에이전트형 AI 도구는 쓰지만, 검증 · 평가 · 개선까지 이어지는 루프 설계가 필요한 분.
보고서, 발표자료, 도구 제작처럼 큰 산출물을 작은 루프로 쪼개 끝까지 완성하고 싶은 분.
OUTCOMES
하네스와 루프의 차이를 이해하고, 한 번의 실행이 아니라 생성 · 평가 · 개선이 이어지는 구조로 문제를 봅니다.
Ouroboros의 interview · seed · run 흐름으로 막연한 목표를 실행 가능한 스펙과 워크플로우로 바꿉니다.
evaluate · evolve · reflect의 의미를 배우고, 테스트 코드 · 절차 프롬프트 · LLM judge로 검증 기준을 세웁니다.
보고서, 발표자료, 도구 제작 산출물을 재사용가능한 루프 구조로 닫는 경험을 가져갑니다.
CURRICULUM · 5 LECTURES
개념 전환에서 시작해 세 가지 산출물 루프로 내려가는 구성입니다.
INSTRUCTOR
REQUIREMENTS
macOS · Windows 중 하나의 터미널 환경
ChatGPT Plus, Claude Pro 등 실습에 사용할 AI 계정 또는 도구 1개 이상.
FAQ
AI가 만든 결과를 평가하고, 그 평가를 다음 실행에 다시 먹이는 구조를 설계하는 일입니다.
한 번 잘 시키는 것보다 반복하며 개선되는 작업 구조 제작에 초점을
둡니다.
괜찮습니다. 코드를 깊게 파는 강의가 아니라 목표를 쪼개고, 평가 기준을 만들고, 산출물을 반복 개선하는 구조를 배우는 강의입니다.
강의에서는 Ouroboros를 사용합니다.
보고서, 발표자료, 작은 도구 제작 루프를 다룹니다. 재사용 가능한 루프를 만들어두고 다양한 결과물을 얻을 수 있습니다.
오프라인 참여는 15만원 별도입니다. 8.8일 오후2시-6시, 서울에서 진행될 예정이며 자세한 위치는 신청자에게 별도 안내됩니다.
ENROLL NOW
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