배우기

제품 연구 AI 활용: 인터뷰 분석부터 검증까지 · 1 / 3

리뷰 세 장으로 관찰·해석·주제·표본의 차이를 그림과 함께 배웁니다.

제품 연구 AI 활용: 인터뷰 분석부터 검증까지 · 2 / 3

가설을 관찰 가능한 과제로 바꾸고, 도움을 받은 성공과 독립 성공을 구분합니다.

제품 연구 AI 활용: 인터뷰 분석부터 검증까지 · 3 / 3

인터뷰·리뷰·관찰 13개를 AI로 분류하고 같은 참여자의 기록을 묶습니다. 실제 응답의 성급한 원인 판단을 수정하고, 새 버전과 권한 자료로 연구 메모를 다시 검증합니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 1 / 6

API 키를 안전하게 두는 법부터 Python으로 첫 요청을 보내고 응답의 본문·종료 이유·사용량을 읽는 법까지, Claude API를 예로 정리했습니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 2 / 6

맥락을 주고, 작게 나누고, 테스트로 확인하기. AI가 만든 코드를 믿고 쓸 수 있게 만드는 작업 방식입니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 3 / 6

"JSON으로 답해 줘"라고 부탁하는 대신 받을 모양을 스키마로 정해 두면, 코드에서 바로 쓸 수 있는 응답이 돌아옵니다. 고객 문의 분류를 예로 정리했습니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 4 / 6

요청마다 똑같이 보내는 긴 지시문과 문서를 캐시해 두면 그 부분의 입력 요금이 크게 줄어듭니다. 상담 매뉴얼을 쓰는 챗봇을 예로, 캐시 지점을 정하고 효과를 확인하는 법을 정리했습니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 5 / 6

AI에게 검색 비교 코드를 요청하고 실제 실패 로그로 두 번 수정합니다. 개발 질문과 새 검증 질문을 나눠 완성 프로그램의 결과를 확인합니다.

개발자 코스: AI를 코드와 서비스에 · 6 / 6

AI의 도구 요청을 프로그램이 검사하고 실행하는 원리를 배웁니다. JSON 오류를 고치고, 초안 생성 뒤 응답이 끊겨도 같은 요청을 재사용해 하나의 결과로 마칩니다.