Automation
Git·Jira·QA 반복 업무를 루틴화합니다
GitHub CLI, Jira MCP, Playwright MCP를 연결해 이슈 확인, 작업 분해, 테스트, PR 작성 흐름을 실무 자동화 관점으로 다룹니다.
운영 실무 캠페인
AI에게 배포와 운영까지 맡기는 개발 루틴
코드 자동완성에서 멈추지 말고, Claude Code와 MCP를 프로젝트 컨텍스트·GitHub·Jira·테스트·배포 파이프라인에 연결하세요. 이 강의는 회사 업무에서 바로 써먹는 AI 네이티브 개발 루틴을 처음부터 끝까지 구축하게 합니다.
50개 강의 · 15시간 26분 커리큘럼Claude Code, MCP, GitHub CLI, Jira, Playwright 실습Terraform, AWS, GitHub Actions, 모니터링까지 운영 자동화평점 5.0 · 리뷰 111개 · 수강생 876명2026 Claude Code 업데이트와 최신 AI Agent 흐름 반영
10x AI-Native Developer 인프런 강의
Context
AI가 프로젝트 맥락을 읽게 합니다
CLAUDE.md, 명령어, 프롬프트 설계, Claude Hooks로 AI가 매번 같은 설명 없이 코드베이스의 규칙을 따라가게 만듭니다.
50개
강의 · 15시간 26분 커리큘럼
Claude Code, MCP, GitHub CLI, Jira, Playwright 실습
Terraform, AWS, GitHub Actions, 모니터링까지 운영 자동화
평점 5.0 · 리뷰 111개 · 수강생 876명
Operations
배포 이후의 운영까지 시야에 넣습니다
Terraform, AWS 인프라, GitHub Actions, CodeRabbit, 모니터링 MCP를 통해 AI DevOps 흐름을 경험합니다.
Delivery
아이디어를 서비스 형태로 완주합니다
MVP 기획, PRD 작성, Jira 자동화, 병렬 개발, 원클릭 배포까지 실제 제품 개발의 전체 경로를 따라갑니다.
Signal
회사에서 보여줄 수 있는 결과물이 남습니다
단순 툴 사용기가 아니라, 팀 업무에 적용 가능한 AI 협업 규칙과 배포·운영 루틴을 자신의 방식으로 정리하게 됩니다.
Visual Proof
강의에서 보게 될 화면의 결
강의 커버와 참고 이미지를 바탕으로, 오늘 선택한 디자인 톤에 맞춘 광고용 화면 흐름을 보여줍니다.
AI 코딩을 운영 루틴으로 확장
Claude를 단순 질문 도구가 아니라 프로젝트 규칙, 명령어, 외부 도구와 연결된 개발 파트너로 다루는 흐름을 보여줍니다.
Claude Code와 MCP 실무 연결
프로젝트 컨텍스트, MCP, GitHub, Jira를 묶어 개발자가 반복해서 하던 확인과 정리 작업을 줄이는 방향으로 학습합니다.
테스트와 PR까지 이어지는 자동화
Playwright MCP 기반 E2E 테스트, GitHub 이슈 해결, PR 작성 흐름을 통해 실무에서 자주 막히는 QA와 리뷰 준비를 다룹니다.
DevOps와 모니터링까지 연결
Terraform, AWS, GitHub Actions, 모니터링 MCP를 통해 AI가 배포 파이프라인과 운영 진단에 어떻게 참여하는지 확인합니다.
Why now
이제 경쟁력은 ‘AI를 켜는 속도’가 아니라 ‘업무에 붙이는 방식’입니다
많은 개발자가 이미 AI 코딩 도구를 사용합니다. 하지만 회사에서 성과로 보이는 차이는 자동완성 몇 줄이 아니라, 이슈 파악부터 코드 수정, 테스트, PR, 배포, 운영 확인까지 이어지는 업무 흐름을 얼마나 안정적으로 줄였는지에서 납니다.
이 강의는 Claude Code를 설치하고 질문하는 수준에 머물지 않습니다. 프로젝트 규칙을 문서화하고, MCP로 외부 도구를 붙이고, GitHub와 Jira, Playwright, Terraform, CI/CD를 하나의 개발 루틴으로 연결합니다.
그래서 수강 후 남는 것은 ‘AI를 써봤다’는 감상이 아니라, 회사 프로젝트에 적용할 수 있는 AI 네이티브 개발 운영 방식입니다.
- Claude Code를 프로젝트 컨텍스트 중심으로 사용하는 법
- CLAUDE.md와 명령어로 팀 규칙을 AI에게 전달하는 법
- 반복되는 이슈 확인·브랜치·PR 흐름을 자동화하는 법
- 테스트·배포·모니터링까지 AI와 협업하는 법
Routine
매번 설명하던 프로젝트 규칙을 AI의 기본값으로 만듭니다
실무에서 AI가 자주 빗나가는 이유는 모델이 부족해서만이 아닙니다. 프로젝트의 폴더 구조, 코드 스타일, 배포 제약, 팀의 의사결정 기준을 충분히 전달하지 못했기 때문입니다.
강의 초반부는 Claude 기본 사용법에서 시작해 컨텍스트 관리, 프롬프트 엔지니어링, 명령어 설계, CLAUDE.md, Claude Hooks까지 차근차근 이어집니다. AI가 단발성 답변자가 아니라 프로젝트의 일관된 협업자가 되도록 만드는 기반을 잡습니다.
- Claude 설치와 기본 사용 흐름
- 프로젝트 컨텍스트 관리 전략
- CLAUDE.md를 통한 프로젝트 헌법 만들기
- 명령어와 프롬프트 패턴 설계
- Claude Hooks 기반 지능형 컨텍스트 주입
Decision Point
커리큘럼과 미리보기를 바로 확인하세요
랜딩은 강의의 핵심 판단 기준만 압축합니다. 가격, 섹션별 수업, 수강평, 미리보기는 인프런 상세 페이지에서 최종 확인하는 흐름이 가장 정확합니다.
Toolchain
MCP로 AI에게 회사의 도구를 연결합니다
AI가 코드만 읽는다면 할 수 있는 일은 제한적입니다. 반대로 GitHub, Jira, 브라우저 테스트, 하위 에이전트, 병렬 작업 도구와 연결되면 개발자는 훨씬 적은 전환 비용으로 업무를 진행할 수 있습니다.
이 과정에서는 MCP 설정과 추천 MCP를 다루고, GitHub CLI 워크플로우 자동화, Jira MCP 기반 작업 관리, Sub-agents, claude-squad를 통한 병렬 작업 흐름까지 실무 관점으로 연결합니다.
- MCP 설치와 외부 도구 연결 구조 이해
- GitHub CLI로 이슈·브랜치·PR 흐름 자동화
- Jira MCP로 업무 티켓과 개발 작업 연결
- Sub-agents로 역할별 작업 분리
- claude-squad로 병렬 개발 흐름 구성
QA to PR
테스트, 이슈 해결, PR 준비까지 하나의 흐름으로 묶습니다
개발 생산성을 떨어뜨리는 작업은 코드 작성 자체보다 주변 업무인 경우가 많습니다. 재현 확인, 브라우저 테스트, 이슈 정리, PR 설명 작성, 리뷰 대응 준비처럼 꼭 필요하지만 반복적인 일들이 쌓입니다.
강의는 Playwright MCP를 활용한 E2E 테스트 자동화와 GitHub 이슈 해결, PR 작성 흐름을 실무 사례로 다룹니다. AI가 테스트 실행과 결과 해석, 다음 액션 정리에 참여하도록 만들면 개발자는 더 중요한 판단에 집중할 수 있습니다.
- Playwright MCP 기반 E2E 테스트 자동화
- GitHub 이슈 분석과 해결 흐름
- PR 작성과 변경 내용 정리 루틴
- 리뷰 전 확인해야 할 체크리스트 구성
- 반복 QA 업무를 줄이는 AI 협업 방식
Deploy
배포와 인프라 작업도 AI 협업 범위에 포함합니다
AI 코딩 실무가 팀의 실제 성과로 이어지려면 로컬 개발에서 끝나면 안 됩니다. 인프라 정의, CI/CD, 코드 리뷰 보조, 배포 후 모니터링까지 이어져야 운영 실무에 쓸 수 있습니다.
이 강의는 Terraform과 AWS 인프라, GitHub Actions, CodeRabbit, 모니터링 MCP를 함께 다루며 AI DevOps 관점의 자동화 흐름을 학습합니다. 배포 파이프라인을 이해하고 개선하는 개발자가 되고 싶다면 특히 중요한 구간입니다.
- Terraform 기반 인프라 자동화 흐름
- AWS 환경과 배포 파이프라인 이해
- GitHub Actions CI/CD 구성
- CodeRabbit을 활용한 리뷰 보조
- 모니터링 MCP로 운영 상태 진단
Outcome
수강 후에는 ‘AI 활용법’보다 ‘내 개발 시스템’이 남습니다
이 강의의 마지막 흐름은 아이디어를 실제 서비스로 완주하는 데 맞춰져 있습니다. MVP 기획, PRD 작성, Jira 자동화, 프로젝트 환경 구축, 병렬 개발, 데이터 수집과 개선, 원클릭 배포까지 제품 개발의 전체 사이클을 따라갑니다.
수강 후에는 Claude Code 명령어, 프로젝트 규칙 문서, MCP 연결 방식, 테스트 자동화 패턴, CI/CD와 모니터링 루틴처럼 실제 업무에 옮길 수 있는 산출물이 남습니다. 회사에서 AI 활용 역량을 보여주고 싶은 개발자에게 필요한 것은 바로 이런 재현 가능한 시스템입니다.
- MVP와 PRD를 개발 작업으로 전환하는 흐름
- Jira 자동화와 업무 분해 루틴
- 프로젝트 환경 구축과 병렬 개발 방식
- 원클릭 배포 파이프라인 감각
- 팀에 공유 가능한 AI 개발 운영 체크리스트
FAQ
수강 전 자주 묻는 질문
초급 개발자도 따라갈 수 있나요?
강의 난이도는 초급으로 안내되어 있으며 Claude 기본 설치와 사용법부터 시작합니다. 다만 Git, GitHub, 웹 개발 흐름, 배포와 협업 도구에 대한 기본 감각이 있으면 훨씬 빠르게 흡수할 수 있습니다.
단순한 프롬프트 엔지니어링 강의인가요?
아닙니다. 프롬프트 엔지니어링도 다루지만 핵심은 Claude Code, MCP, GitHub CLI, Jira, Playwright, Terraform, CI/CD, 모니터링을 연결해 실무 개발 루틴을 만드는 것입니다.
회사 업무에 바로 적용할 수 있는 내용인가요?
이 강의는 이슈 관리, 테스트 자동화, PR 작성, 배포 파이프라인, 운영 모니터링처럼 현업 개발자가 매주 반복하는 장면을 중심으로 구성되어 있습니다. 팀 보안 정책과 도구 사용 기준에 맞춰 적용 범위를 조정하면 실무 루틴으로 옮기기 좋습니다.
백엔드, 프론트엔드, 풀스택 중 누구에게 가장 잘 맞나요?
Claude Code와 AI Agent를 프로젝트 파트너로 쓰고 싶은 백엔드, 프론트엔드, 풀스택 개발자 모두에게 맞습니다. 특히 GitHub, Jira, 테스트, 배포, 운영 업무를 함께 다루는 팀 리드나 실무 개발자에게 유용합니다.
강의가 최신 AI Agent 흐름을 반영하나요?
강의는 2026년 Claude Code 업데이트, Skills & Plugins, Ralph Loop, 최신 AI Agent 도구 관련 영상까지 포함해 계속 업데이트되는 커리큘럼으로 소개되어 있습니다.
강의를 어디에서 확인하면 되나요?
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강의를 듣고 손에 남을 결과물을 판단하게 하는 것.
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