AI를 답변기가 아니라 작업 도구로.
Context, Prompt, Task, 결과 검증, 반복 개선, 문서·이미지와 간단한 자동화를 실제 문제로 연습합니다.
내 문제로 연습하는 AI 활용
강의만 듣지 않고
내 문제를 AI로
직접 해결해 봅니다.
사람을 초급·중급·고급으로 나누지 않습니다. 지금 해결하고 싶은 문제에 맞는 실습을 선택하고, 직접 만든 결과와 배운 점을 기록합니다.
CONTEXTTASKVERIFYITE비용
01 / 실습 경로사람의 등급이 아니라
사람의 등급이 아니라
활동의 깊이.
한 회원가 Foundation 활동에서는 학습자이고, Domain 세션에서는 Mentor이며, Lab에서는 현장 검증er일 수 있습니다.
캠핑 준비 Context Sheet
조건을 구조화하고 AI의 누락·과추천을 검토한 뒤 다음 캠핑에 재사용할 수 있는 체크리스트를 남깁니다.
반복 작업을 업무 흐름로.
API, Data, Automation, Retrieval을 연결하고 사람이 판단할 구간과 실패 복구를 설계합니다.
캠핑 일정·날씨 Brief
입력, 외부 정보, 생성 결과와 수동 검토를 분리한 반복 가능한 업무 흐름를 설계합니다.
프로토타입을 운영 가능한 System으로.
Agent, RAG, Evaluation, Security, Observability, Cost와 Handoff를 포함해 실제 서비스 경계를 다룹니다.
Camping Checklist Agent
가설·평가 Dataset·사용 기술 사용·실패 경계·현장 검증 계획을 포함한 Lab Brief를 만듭니다.
02 / 초보 사용자가 막히는 지점 관찰가르치는 사람도
가르치는 사람도
실제 사용자를 배웁니다.
Foundation은 무료 강의를 공급하는 구조가 아닙니다. 학습과 사용자 관찰이 동시에 일어나고, 관찰 결과는 더 나은 Product와 업무 흐름 설계로 이어집니다.
AI 활용·검증 능력
무엇을 맡기고, 어떤 Context가 필요하며, 결과를 어디까지 믿어야 하는지 연습합니다.
실제 질문과 막힘
어디서 막히는지, 무엇을 그대로 믿는지, 어떤 UI라면 Prompt가 필요 없는지 관찰합니다.
03 / 배운 결과를 기록으로수료증보다
수료증보다
직접 만든 결과물.
실제 Program 일정, 강사, 가격과 인증 정책은 아직 확정되지 않았습니다. 현재는 활동 단위와 산출물 구조만 검토합니다.
Problem
내가 실제로 겪는 문제를 정의합니다.
Practice
AI가 맡을 Task와 Context를 설계합니다.
Review
결과, 오류, 과신 지점을 검토합니다.
Artifact
재사용 가능한 결과를 남깁니다.
Lab
검증할 가설이면 실험으로 전환합니다.
수행 근거
역할과 할 수 있는 일의 근거로 연결합니다.