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[01부] AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 5분 만에 코덱스 경험하기 ▣ 01장 : AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 1.1 왜 AI 네이티브 시대가 되었는가 __생성형 AI의 등장 __개발 생산성의 변화 __소프트웨어 엔지니어링 패러다임의 변화 1.2 소프트웨어 엔지니어링의 진화 __전 과정의 재편, AI 시대에는 무엇이 달라지는가 __한 장으로 보는 기존 개발 vs AI 네이티브 1.3 AI 네이티브 개발자란? 1.4 AI 페어 프로그래밍 __인라인 자동 완성을 제안하는 코파일럿 방식 __일을 통째로 맡기는 클로드 코드 방식 __GPT-5 기반 에이전트인 코덱스 방식 __클로드 코드와 코덱스는 무엇이 다른가? __GPT-5와 GPT-5 mini, 언제 무엇을 써야 할까? __왜 코덱스인가? 1.5 바이브 코딩 1.6 AI 네이티브 워크플로 ▣ 02장 : AI와 협업하는 사고방식 2.1 프롬프트 중심에서 벗어나기 2.2 무엇을 ‘중심’에 두는가? 2.3 좋은 개발자 = 태스크를 잘 설계하는 사람 2.4 더 깊이 알아보는 에이전트 성숙도 모델 2.5 에이전트 엔지니어링 __에이전트의 진화, 엔지니어링에서 오케스트레이션까지 ▣ 03장 : 에이전트 기반 개발 3.1 왜 에이전트가 필요한가? 3.2 LLM의 이해 3.3 에이전트란 무엇인가? 3.4 싱글 에이전트에서 멀티 에이전트로 3.5 계획, 추론, 도구 사용, 점검 3.6 메모리와 컨텍스트 3.7 MCP와 도구 사용 __코덱스는 어떻게 도구를 선택하는가? __왜 MCP가 필요한가? __도구 사용의 진화, 도구 호출에서 A2A까지 3.8 AI가 잘하는 일과 못하는 일 ▣ 04장 : 컨텍스트 엔지니어링 4.1 프롬프트 엔지니어링을 넘어 하네스 엔지니어링 4.2 리포지터리 컨텍스트 4.3 README와 AGENTS.md의 역할 __컨텍스트 우선순위, 무엇부터 채울 것인가 4.4 태스크 분할 전략 4.5 장기 프로젝트에서 컨텍스트 관리 4.6 AI가 실패하는 대표 원인 4.7 실무 사례: 신규 API 개발 ▣ 05장 : 코덱스 아키텍처와 워크플로 5.1 코덱스의 내부 동작 방식 5.2 코덱스가 할 수 있는 일, 기능 전체 구성 5.3 승인과 샌드박스 5.4 실전 실패 사례와 해결 방법 [02부] 코덱스 100% 활용하기 실습 박스를 읽는 법 ▣ 06장 : 코덱스 시작하기 6.1 코덱스 소개 6.2 요금제 선택 __GPT-5와 GPT-5 mini, 언제 어떤 모델을 사용할까? 6.3 사용 방식 및 API 키 생성 __ChatGPT 방식 __API 방식 __API 키 획득하기 ▣ 07장 : 개발 환경 구축 7.1 Node.js 설치 7.2 파이썬 설치 7.3 Git 설치와 설정 __Git for Windows 설치 __Git 기본 설정, 사용자 정보 등록 __깃허브 CLI(gh) 설치와 로그인 __계정 생성과 인증(SSH 키와 PAT) __리포지터리 생성 __간단한 깃허브 실습 7.4 VS Code 설치와 확장 프로그램 __VS Code 설치 __확장 프로그램 설치 7.5 Faker와 SQLAlchemy 설치 7.6 코덱스 설치 __코덱스 CLI 둘러보기 __언제 어떤 명령을 쓰는지 알려 주는 상황별 가이드 __실습 프로젝트 만들기 7.7 코덱스와 VS Code 연결 7.8 더 깊이 알아보는 브랜치 → 풀 리퀘스트 → 병합 __팀에서 사용하는 브랜치 전략(Git Flow) 7.9 개발 환경 체크리스트 ▣ 08장 : 공용 데이터베이스 준비 8.1 SQLite 준비 __SQLite 설치 __DB Browser 설치 8.2 무엇을 담을지 ERD로 그리기 8.3 테이블 생성 8.4 Faker로 10만 건 채우는 시드 프로그램 __SQLite를 분석해 ERD 자동 생성하기 8.5 DB Browser로 확인 8.6 Git 커밋으로 공용 자산 저장 ▣ 09장 : 코덱스 설정 9.1 설정의 중심: config.toml __config.toml 열어서 설정하기 __프로젝트 유형별 템플릿 5가지 9.2 프로젝트 안내서: AGENTS.md __같은 프롬프트, 다른 결과를 만드는 AGENTS.md의 역할 __FastAPI 프로젝트 예시로 보는 AGENTS.md 템플릿 9.3 어디까지 물어볼지 정하는 승인 정책 9.4 활동 범위를 정하는 샌드박스 9.5 생각의 깊이를 정하는 model_reasoning_effort 9.6 자주 쓰는 설정 묶음: 프로파일 ▣ 10장 : 코덱스의 기본 사용법 10.1 프로젝트 분석 10.2 코드 생성과 수정 10.3 리팩터링 10.4 README / 문서 생성 10.5 Git 활용 10.6 테스트 10.7 디버그 10.8 리뷰와 변경 사항 확인 __/compact와 /resume의 실무 활용법 ▣ 11장 : 프롬프트와 컨텍스트 11.1 프롬프트를 구성하는 4요소 11.2 프롬프트를 묶는 단위, 태스크 11.3 컨텍스트를 떠받치는 리포지터리와 AGENTS.md 11.4 긴 컨텍스트: 긴 작업에서 잊지 않으려면 11.5 나만의 프롬프트 템플릿 만들기 11.6 실무 프롬프트 모음 __프롬프트 개선: 나쁜 프롬프트가 좋아지는 과정 11.7 35가지 프롬프트 패턴 ▣ 12장 : 실무 워크플로 12.1 ① 프로젝트 오픈 → ② 프로젝트 분석 12.2 ③ TODO 생성 → ④ 태스크 분리 12.3 ⑤ 구현 → ⑥ 테스트 12.4 ⑦ 리뷰 → ⑧ 커밋 12.5 ⑨ 하루를 마무리하는 PR 12.6 이슈에서 릴리스까지, 실제 하루로 확장 [03부] 바이브 코딩으로 웹 서비스 만들기 ▣ 13장 : 프로젝트: 고객 관리 웹 서비스 13.1 9단계 개발 사이클 __한 번에 끝나지 않는 개발, 반복이 만드는 실력 13.2 실무에서 사용하는 프롬프트 13.3 실무 방식으로 사용하는 Git 13.4 워크플로를 지원하는 코덱스 13.5 5가지 시나리오의 구성 ▣ 14장 : 시나리오 1: 프로젝트 시작 14.1 목표와 요구사항(①, ②) 14.2 프롬프트 작성과 코덱스 실행(③, ④) __프롬프트 개선 14.3 결과 확인과 첫 번째 문제(⑤, ⑥) 14.4 코덱스로 수정(⑦) 14.5 테스트와 커밋, 규칙 수립(⑧, ⑨) __좋은 커밋 메시지란? 14.6 원격 리포지터리에 푸시하여 깃허브에 반영하기 14.7 설계 결정을 기록하는 ADR ▣ 15장 : 시나리오 2: 인증 15.1 목표와 요구사항(①, ②) 15.2 프롬프트 작성과 실행(③, ④) 15.3 결과 확인과 한 시간 뒤의 401(⑤, ⑥) 15.4 코덱스로 수정(⑦) __토큰 만료 처리 프롬프트의 개선 15.5 테스트, 보안 점검, 커밋(⑧, ⑨) 15.6 깃허브 원격 리포지터리에 반영하기 ▣ 16장 : 시나리오 3: 핵심 기능 16.1 목표와 요구사항, TODO부터(①, ②) 16.2 프롬프트 작성과 실행(③, ④) 16.3 공통 레이아웃 만들기 16.4 검색 프롬프트가 발전하는 과정 16.5 결과 확인에서 /review가 __5가지 개선 사항(⑤, ⑥) __실전 /review의 8가지 관점 16.6 수정 → 테스트, 그리고 남은 경고 해결(⑦, ⑧) 16.7 커밋으로 main에 반영(⑨) 16.8 깃허브 원격 리포지터리에 푸시하기 ▣ 17장 : 시나리오 4: 대시보드 17.1 목표에서 실행까지(①~④) 17.2 리포트 내보내기 기능 추가(CSV, 엑셀, PDF) 17.3 이 서비스의 대표 기능, AI 고객 분석 17.4 자연어 SQL, 그리고 AI가 틀리는 순간(⑤, ⑥) 17.5 모르면 모른다고 답하게 만드는 교정(⑦) 17.6 숫자를 읽어 주는 대시보드 __규칙과 LLM이 함께 만드는 AI Insight 17.7 테스트, 커밋(⑧, ⑨) 17.8 원격 리포지터리에 푸시하여 깃허브에 반영 ▣ 18장 : 시나리오 5: 완성과 릴리스 18.1 목표와 요구사항, 출시 품질의 정의(①, ②) __테스트를 왜 여러 층으로 나누는가 __단위, API, E2E 테스트 18.2 테스트 체계 구축과 확인(③, ④, ⑤) 18.3 PR → 코덱스 리뷰 → 마지막 수정(⑥, ⑦) __PR 이후의 리뷰·수정·병합 18.4 CHANGELOG, SemVer, __깃허브 릴리스로 마무리하는 릴리스(⑧, ⑨) 18.5 5개의 시나리오로 보는 아키텍처의 성장 [04부] AI 시니어 개발자처럼 일하기 __실습 자료 내려받기 __4부에서 익히는 5가지 실습 목표 __4부의 세 가지 핵심 원칙 __실습 환경과 진행 방식 ▣ 19장 : 시나리오 1: 3년 된 프로젝트 인수받기 19.1 의존성 분석 19.2 코드 스멜 → 누적된 기술 문제 → 사용되지 않는 코드 → 복잡도 19.3 위험 보고서 → TODO → 리팩터링 로드맵 19.4 깃허브 원격 리포지터리에 반영하기 ▣ 20장 : 시나리오 2: 운영 장애 대응 20.1 error.log와 stacktrace.txt에서 패턴 찾기 20.2 git blame으로 Git 히스토리 분석하기 __5 Whys 기법으로 근본 원인까지 추적하기 __git bisect: 문제 커밋을 이분 탐색으로 찾기 20.3 재현 → 수정 → 회귀 테스트 20.4 포스트모템을 INCIDENT.md로 남기기 __고객에게 미친 영향: 얼마나 영향을 받았는가 20.5 다음 장애를 더 빨리 감지하는 모니터링 대시보드 20.6 깃허브 원격 리포지터리에 반영하기 ▣ 21장 : 시나리오 3: 성능 개선 프로젝트 21.1 성능 측정 21.2 EXPLAIN으로 실행 계획 읽기 __인덱스가 빠른 이유 21.3 N+1 → 쿼리 재작성 → 인덱스 적용 21.4 캐시 → 커넥션 풀 적용 21.5 리팩터링 → 벤치마크 21.6 빨라진 이유를 이론으로 이해하기 21.7 성능 보고서로 증명 남기기 21.8 깃허브 원격 리포지터리에 반영하기 ▣ 22장 : 시나리오 4: 데이터베이스 튜닝 22.1 어디가 느린지는 감이 아니라 EXPLAIN으로(①) 22.2 단일·복합·커버링 인덱스 설계(②) __프롬프트 개선: ‘다 걸어 줘’에서 ‘근거만 걸어 줘’로 22.3 통계와 조각모음: ANALYZE와 VACUUM(③) 22.4 설계 선택: 정규화 vs 역정규화(④) 22.5 깃허브 원격 리포지터리에 반영하기 ▣ 23장 : 시나리오 5: 릴리스와 코드 리뷰 23.1 AI 리뷰 → 인간 리뷰 23.2 세 계층의 리뷰와 체크리스트로 하는 릴리스 점검 23.3 릴리스 전에 반드시 확인하는 보안 점검 23.4 릴리스 노트, README, CHANGELOG 작성 23.5 PR → 리뷰 코멘트 → 코덱스 수정 → 코드 병합 23.6 작업 과정을 자산으로 __프롬프트 라이브러리 __프롬프트 라이브러리에 __7가지 상황의 대표 프롬프트 __실무 핵심 프롬프트 5가지 ▣ 마치며 __이 책에서 만든 산출물 갤러리 [부록] 참고 자료 ▣ 부록A : 복사해서 바로 쓰는 실전 프롬프트 20선 A. 분석과 이해(1~5) B. 구현과 개선(6~10) C. 검증·디버그(11~15) D. 협업·릴리스·운영(16~20) __자신만의 프롬프트 라이브러리 만들기 ▣ 부록B : 실무 코덱스 프롬프트 20선 ▣ 부록C : 코덱스 실무 활용 50선 A. 시작·파악(1~9) B. 만들기·고치기(10~22) C. 검증·리뷰(23~33) D. 협업·문서(34~42) E. 운영·설정·흐름(43~50)