# AI 네이티브 개발 학습 트랙

> 특정 코딩 도구의 사용법이 아니라 문제 정의, 컨텍스트 설계, 아키텍처 경계, 독립된 품질 증거, 팀 운영체계를 익힙니다. AI가 빠르게 생성할수록 더 중요해지는 개발자의 판단과 책임을 반복 가능한 시스템으로 만듭니다.

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- Language: ko-KR
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[학습 트랙](/tracks)

# AI 네이티브 개발

도구가 바뀌어도 남는 설계·검증·협업 역량

특정 코딩 도구의 사용법이 아니라 문제 정의, 컨텍스트 설계, 아키텍처 경계, 독립된 품질 증거, 팀 운영체계를 익힙니다. AI가 빠르게 생성할수록 더 중요해지는 개발자의 판단과 책임을 반복 가능한 시스템으로 만듭니다.
4개 코스 32개 레슨 2060 XP

![문제 설계·아키텍처·품질 검증·팀 운영 역량이 하나의 개발 흐름으로 연결되는 일러스트](/images/home/track-ai-development.png)
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## 코스 커리큘럼

4개 코스

### [AI 문제 정의와 컨텍스트 설계](/courses/ai-problem-context)

중급

모호한 요청을 에이전트가 실행하고 사람이 검증할 수 있는 계약으로
#문제 정의 #컨텍스트 #프롬프트 설계
8레슨 515 XP 약 89분

시작하기

### [AI 네이티브 아키텍처와 구현 경계](/courses/ai-native-architecture)

심화 선수 코스 필요

모델·도구·상태·사람의 책임을 분리해 변경 가능한 시스템 만들기

AI 문제 정의와 컨텍스트 설계 완료 후 시작할 수 있어요.
#아키텍처 #책임 경계 #도구
8레슨 515 XP 약 89분

잠김

### [AI 코드 품질·검증·디버깅](/courses/ai-code-quality)

심화 선수 코스 필요

그럴듯한 코드를 독립된 증거로 반증하는 품질 시스템

AI 네이티브 아키텍처와 구현 경계 완료 후 시작할 수 있어요.
#코드 리뷰 #테스트 #디버깅
8레슨 515 XP 약 89분

잠김

### [AI 개발 팀 운영체계](/courses/ai-development-operating-model)

심화 선수 코스 필요

개인 생산성 실험을 역할·품질·학습이 남는 조직 역량으로

AI 코드 품질·검증·디버깅 완료 후 시작할 수 있어요.
#팀 워크플로 #언러닝 #성과 측정
8레슨 515 XP 약 89분

잠김

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