사전 설문 결과가 커리큘럼이 되다
1편의 사전 진단에서 세정 대표님의 상황을 분석한 결과, 새로운 도구를 하나 더 추가하는 것이 아니라 지금 가진 도구들을 유기적으로 연결하는 설계 능력이 필요하다는 결론에 이르렀다. 이 진단을 바탕으로 본 교육은 반복 업무를 단순히 "도구로 자동화하는 것"이 아니라, 먼저 문제를 정의하고, 업무를 작은 단계로 나누고, AI에게 구조적으로 질문하며, 자동·반자동·수동의 경계를 판단해 작은 반자동화 프로그램으로 설계하는 기본 원리를 익히는 것을 목적으로 설계되었다.
문제 정의
반복 업무를 구조적으로 문제로 바꾸는 법
업무 분해
업무를 작은 단계로 나누는 원리
AI 질문법
AI에게 구조적으로 질문하는 방법
경계 판단
자동·반자동·수동의 경계를 판단하는 기준
이런 분께 맞습니다
- AI 도구는 조금 써봤지만 실무 연결이 어려운 초보자
- 혼자 콘텐츠, 자료 정리, 운영 업무를 하는 1인기업
- 자동화에 관심은 있지만 어디서부터 시작할지 모르는 사람
- 결과물도 만들고 싶고, 원리도 배우고 싶은 사람
최종 목표
- 어떤 업무든 문제로 바꿔 설명할 수 있다.
- 업무를 입력-처리-검토-출력 흐름으로 나눌 수 있다.
- AI에게 구조적으로 요청하는 방법을 익힌다.
- 작은 반자동화 프로그램 1개를 직접 설계·실습한다.
- 이후 다른 주제에도 같은 방식으로 반자동화 사고를 적용할 수 있다.
이 교육의 핵심 방향
이 교육은 "이 도구를 쓰면 자동화됩니다"가 아니다. 이 교육은 "어떤 주제가 와도 반자동화로 바꿀 수 있는 사고방식"을 배우는 과정이다.
그래서 흐름은 이렇게 간다.
문제 발견 → 문제 정의 → 업무 분해 → 자동/반자동/수동 구분 → AI에게 구조적으로 질문 → 작은 버전 설계 → 실습 프로그램 구현 → 다른 주제로 확장
운영 방식
- 총 9시간 (4개 모듈 × 2시간 + 최종 정리 1시간)
- 각 모듈: 설명 1시간 + 실습 1시간
- 사례는 실습용으로 쓰되, 목적은 원리 습득
- 쉬운 말로 설명, 단계별 실습 진행
모듈 1. 반자동화란 무엇인가 — 1시간 교육
교육 주제: 자동화보다 먼저 배워야 하는 반자동화의 기본 원리
배우는 내용
- 자동화, 반자동화, 수동작업의 차이
- 왜 초보자는 완전 자동화보다 반자동화부터 시작해야 하는지
- 좋은 자동화 주제와 나쁜 자동화 주제 구분
- "하고 싶은 일"과 "자동화 가능한 일"의 차이
- 반자동화 프로그램은 어떤 구조로 이루어지는지 이해하기
핵심 메시지
- 자동화는 도구부터가 아니라 문제 이해부터
- 반자동화는 사람과 AI가 역할을 나눠 일하는 방식
- 작은 흐름 하나를 이해하면 다른 일에도 확장 가능
모듈 1 실습 — 내가 하고 있는 일을 반자동화 관점으로 다시 보기
실습 내용
- 지금 하고 있는 반복 업무 적기
- 그중 시간이 많이 드는 일 3개 고르기
- 각각을 자동 / 반자동 / 수동으로 나눠보기
- 왜 그 일이 힘든지 원인 적기
- 이번 교육에서 다룰 대표 실습 주제 1개 정하기
결과물: 반복 업무 목록 / 자동·반자동·수동 구분표 / 대표 실습 주제 1개
모듈 2. 문제를 쪼개는 법 — 1시간 교육
교육 주제: 막연한 아이디어를 실행 가능한 흐름으로 바꾸는 법
배우는 내용
- "하고 싶다"를 "문제"로 바꾸는 법 — 막연한 바람을 구체적인 문제 정의로 전환하기
- 문제를 기능이 아니라 흐름으로 보는 법 — 입력 / 처리 / 검토 / 출력 구조 이해
- 사람과 AI의 역할 구분 — 사람이 해야 하는 일과 AI에게 맡길 일을 구분하는 법
- 가장 작은 시작점(MVP) 찾는 법 — 최소 기능 버전으로 빠르게 시작하는 방법
예시 방식: "학생 결과물을 자동으로 정리해서 홈페이지에 올리고 싶다"는 말을 바로 개발로 가는 게 아니라 아래처럼 바꿔보는 훈련을 한다.
- 입력은 무엇인가
- 지금 수동으로 하는 일은 무엇인가
- 시간이 오래 걸리는 구간은 어디인가
- AI가 도와줄 수 있는 단계는 어디인가
- 최종 검토는 누가 하는가
- 가장 작은 테스트 버전은 무엇인가
모듈 2 실습 — 실습 주제를 문제 → 흐름 → 작은 단계로 분해하기
실습 내용
- 대표 실습 주제를 한 문장으로 설명하기
- 그것이 왜 어려운지 문제로 다시 쓰기
- 업무 흐름을 순서대로 적기
- 입력 / 처리 / 검토 / 출력으로 정리하기
- MVP(최소 기능 버전) 정하기
결과물: 문제 정의서 1장 / 업무 흐름표 1장 / MVP 정의서 1장
모듈 3. AI에게 잘 물어보는 법 — 1시간 교육
교육 주제: AI를 도구가 아니라 설계 파트너로 쓰는 질문법
배우는 내용
- 안 좋은 질문과 좋은 질문의 차이
- AI에게 바로 "만들어줘" 하지 않는 이유
- 구조 분석 / 업무 분해 / 도구 추천 / MVP 설계 / 구현 순서 요청하는 방법
핵심 질문 틀
- 이 문제를 단계별로 나눠줘
- 자동화 가능한 부분과 사람이 해야 하는 부분을 구분해줘
- 초보자 기준으로 가장 쉬운 시작 방법을 알려줘
- 지금 당장 테스트 가능한 최소 기능 버전을 제안해줘
- 이 흐름을 만들기 위한 구현 순서를 알려줘
모듈 3 실습 — 내 실습 주제를 AI와 함께 설계해보기
실습 내용
- ChatGPT 또는 Claude에 문제 정의 입력
- 업무 분해 요청하기
- 자동/반자동/수동 구분 요청하기
- MVP 제안 받기
- 도구 조합 제안 받기
- AI 답변 중 불필요한 것 빼고 수정하기
결과물: AI와 대화한 설계 초안 / AI 질문 템플릿 1세트 / 실습 프로그램 설계 개요 1장
모듈 4. 바이브코딩으로 작은 반자동화 프로그램 만들기 — 1시간 교육
주제: 설계한 흐름을 AI 코딩 도구와 함께 작은 프로그램으로 구현하는 법
배우는 내용
- 바이브코딩이 무엇인지 쉽게 이해하기
- Claude Code / Gemini CLI / Codex 같은 도구를 언제 쓰면 좋은지
- "프로그램을 한 번에 다 만들기"가 아니라 작은 기능 하나부터 만드는 방식
- AI 코딩 툴에게 바로 "만들어줘" 하지 않고 기획 → 기능 분해 → 화면/입력/출력 정의 → 구현 요청 순서로 가는 법
반자동화 프로그램의 최소 구조
- 입력값 받기
- AI가 처리할 단계 정하기
- 사람이 확인할 단계 남기기
- 결과를 보여주거나 저장하기
초보자가 바이브코딩할 때 꼭 지켜야 할 원칙
- 처음부터 크게 만들지 않기
- 한 화면, 한 기능부터 시작하기
- 사람이 검토할 지점을 반드시 남기기
- 잘 안 되면 다시 "문제 정의"로 돌아가기
주 도구: Claude Code 또는 Gemini CLI 또는 Codex CLI 목적: 복잡한 개발이 아니라 AI와 대화하면서 작은 반자동화 프로그램의 흐름을 실제로 만드는 경험
모듈 4 실습 — AI 코딩 도구와 함께 작은 반자동화 프로그램 1개 만들기
흐름: 입력 정의 → AI 처리 설정 → 사람 검토 → 출력 및 테스트
실습 내용
- 만들 프로그램의 가장 작은 버전 다시 확인하기
- 입력값 정하기 (예: 제목, 설명, 이미지, 카테고리 등)
- 출력값 정하기 (예: 소개글 초안, 정리된 데이터, 게시용 문구 등)
- Claude Code / Gemini CLI / Codex 중 하나에 작은 프로그램 구조 요청하기
- 1차 기능 만들고 실행해서 결과 확인하기
- 원하는 방향과 다른 부분 수정 요청하기
- 사람이 확인할 단계 넣기
결과물: 작은 반자동화 프로그램 1개 / AI에 요청한 프롬프트·지시문 / 수정 포인트 메모 / 다음 단계 확장 아이디어 1~2개
실습의 핵심은 완성된 프로그램이 아니라, 흐름을 직접 손으로 만들어보는 경험이다. 잘 안 되는 부분이 생기면 다시 문제 정의로 돌아가는 것이 원칙이다.
모듈 5. 다른 주제에도 적용하는 법 — 1시간 정리 및 확장
주제: 하나를 만들고 끝내지 않고, 다른 주제에도 확장하는 사고법
배우는 내용
- 이번에 만든 프로그램의 구조 다시 보기
- 이 구조에서 바뀌는 것과 안 바뀌는 것 구분하기
- 다른 업무에 똑같이 적용하는 법
- 앞으로 새로운 주제가 왔을 때 시작하는 순서
- 주 1회 운영 루틴으로 연결하는 법
정리 질문
- 다음에 새로운 주제가 오면 무엇부터 적을 것인가
- 어디까지 AI에게 맡기고 어디서 내가 검토할 것인가
- 처음부터 크게 만들지 않기 위해 무엇을 줄일 것인가
- 어떤 도구를 우선 쓸 것인가
최종 결과물
- 반자동화 설계 로직서 1부
- AI 질문 템플릿 1부
- 프로그램 구조 요약표 1부
- 다음에 적용할 주제 목록 2~3개
교육 후 남는 핵심 산출물
이번 9시간이 끝나면 아래가 남아야 한다.
작은 반자동화 프로그램 1개
실제로 실행되는, 아주 작더라도 동작하는 프로그램
문제 정의서 1장
입력·처리·출력 언어로 다시 쓴 문서
업무 흐름표 1장
반복 업무를 단계별로 분해한 표
자동/반자동/수동 구분표 1장
AI에게 맡길 것과 내가 판단할 것의 기준
AI 질문 템플릿 1세트
새 주제가 왔을 때 재사용 가능한 질문 틀
반자동화 설계 로직서 1부
구조에서 바뀌는 것과 안 바뀌는 것을 정리한 문서
단순히 "하나 만들고 끝"이 아니라 다음에도 계속 써먹을 수 있는 사고 도구가 남는 구조다.
교육이 끝난 뒤에는 "이걸 자동화할 수 있을까요?"라고 막연히 묻는 사람이 아니라, "이건 입력이 뭐고, 중간 처리 단계가 뭐고, 사람이 검토할 부분이 여기고, 가장 작은 버전은 이렇게 만들면 되겠네"라고 생각할 수 있는 사람이 되는 것. 그게 이번 교육의 진짜 성과다.
