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LINEBLOCK / AI LEARNING

복습과 나의 포트폴리오

종합 복습 및 포트폴리오 정리

한 장으로 이해하기 · AI 생성 스케치
그동안 만든 결과물을 하나의 포트폴리오로 정리하고, 실제로 발전시킬 다음 프로젝트를 선택합니다.
그동안 만든 결과물을 하나의 포트폴리오로 정리하고, 실제로 발전시킬 다음 프로젝트를 선택합니다.

학습목표

  • 9일간 배운 도구·워크플로우를 한눈에 정리하고 서로 연결지어 이해한다.
  • 자주 쓰는 명령어·프롬프트를 치트시트로 정리해 실무에서 바로 꺼내 쓸 수 있게 한다.
  • 지금까지 만든 산출물을 포트폴리오 형태로 정리하고, 이후 실행 계획을 수립한다.

마지막 날인 오늘은 새로운 내용보다는 지난 9일을 되짚어보는 데 집중한다. 각 날짜에서 무엇을 배웠는지 정리하고, 앞으로 실제 업무·창작·수익화에 어떻게 이어갈지 계획을 세운다.

1. 9일간 배운 것 한눈에 보기

일차 주제 핵심 도구
1일차 AI 에이전트 기초와 바이브코딩 입문 Claude 제품군, Claude Code, 바이브코딩
2일차 업무 자동화 에이전트 & 실시간 대시보드 Cowork, 카카오톡 MCP, 웹 크롤링(web-crawler), 라이브 아티팩트
3일차 마케팅 콘텐츠 자동화 Ⅰ 미리캔버스 변환기 바이브코딩, CELAI 가상 인플루언서
4일차 AI 지식관리 시스템 구축 & 문서·영상 기획 옵시디언, PARA/MOC, Claude Design/PowerPoint, HTML-PPT-Skill, slide-master, 구글 Flow
5일차 마케팅 콘텐츠 자동화 Ⅱ Remotion, TTS·Klipy 쇼츠 자동생성, 수익화 전략, meta.ai
6일차 AI 콘텐츠 생성과 디지털 제품(전자책) 판매 힉스필드 MCP, 크몽 전자책 등록, 클로드 전자책 작성
7일차 최신 AI 모델 트렌드 & 콘텐츠·계정 분석 자동화 Claude·OpenAI 모델 선택, 블로그 자동생성, Apify MCP
8일차 AI 활용 효율화 & 토스 미니앱 개발 실무 토큰 절약 전략, 앱인토스(create-ait-app)
9일차 실전 프로젝트 — 챌린지 출품 미니앱 완성 토스 바이브코딩 챌린지, Open-Meteo API, 신뢰 UX 설계
그림으로 정리배운 도구를 하나의 흐름으로 연결하기
  1. 011~2일차웹앱 기초·업무 자동화
  2. 023~4일차이미지·지식관리·발표
  3. 035~7일차영상·전자책·콘텐츠 분석
  4. 048~9일차효율화·실전 미니앱
각 단계에서 만든 산출물이 다음 실습의 재료가 되고, 마지막에는 나의 포트폴리오가 됩니다.

2. 일차별 핵심 복습

1일차: Claude 제품군의 차이를 이해하고, 개발환경을 세팅한 뒤 바이브코딩으로 가계부 앱과 MBTI 앱을 직접 만들어봤다. 프롬프트를 구체적으로 쓸수록 원하는 결과에 가까워진다는 것이 핵심이다.

2일차: Cowork로 여러 도구를 엮어 정보 수집→보고서 작성→카톡 전송까지 하나의 워크플로우로 연결했다. 웹 크롤링 도구로 나라장터·금감원·원티드·네이버뉴스·쿠팡 리뷰 등 다양한 사이트 데이터를 자동 수집하고, 리뷰 데이터를 인사이트 대시보드로 확장하는 법도 익혔다.

3일차: 미리캔버스에 올릴 이미지를 자동 변환하는 웹앱 두 종(사진 요소, PNG 요소)을 직접 바이브코딩으로 만들고, CELAI로 AI 가상 인플루언서 콘텐츠를 생성해 SNS에 배포하는 흐름을 배웠다.

4일차: 옵시디언과 클로드를 연동해 PARA 구조·MOC 허브 노트로 나만의 지식관리 시스템을 완성했다. 이어서 성격이 다른 AI 슬라이드 자동생성 도구 세 가지(브랜드 반영형 Claude Design/PowerPoint, 테마 조립형 HTML-PPT-Skill, 업로드자료 기반 slide-master)를 직접 비교해봤다.

5일차: Remotion으로 코드 기반 영상을 만드는 기본기를 익히고, TTS+Klipy를 더해 주제만 입력하면 쇼츠가 자동으로 나오는 앱까지 완성했다. 만든 콘텐츠·웹앱을 광고 수익, 디지털 제품 판매로 연결하는 전략도 정리했다.

6일차: 힉스필드 MCP로 이미지·영상을 생성하고, 크몽에 전자책을 등록하는 전 과정(제목~FAQ)을 정리한 뒤, 콘텐츠와 서식을 분리하는 방식으로 실제 판매 가능한 전자책을 클로드로 작성했다.

7일차: Claude·OpenAI 모델의 작업별 특징을 비교하고, 플랫폼별 문체가 다른 블로그 자동생성 앱과 Apify MCP 기반 인스타그램 계정 분석을 실습했다.

8일차: /model, /effort, /compact 등 토큰 절약 명령어로 효율적으로 클로드를 쓰는 법을 익히고, 앱인토스 플랫폼에서 미니앱을 만들어 QR 테스트하고 오픈 정책까지 점검하는 전체 흐름을 경험했다.

9일차: 8일차의 기술을 총동원해 "더위탈출" 미니앱을 기획부터 완성까지 진행했다. GPS 없이도 신뢰할 수 있는 UX를 설계하는 원칙을 세우고, 실제 챌린지 출품 수준으로 완성했다.

3. 9일을 관통하는 공통 원칙

  • 구체적으로 요청할수록 결과가 좋아진다: 막연한 요청보다 조건·수치·예시를 포함한 프롬프트가 훨씬 정확한 결과를 만든다.
  • 작게 시작해서 이어서 요청한다: 한 번에 완벽한 결과를 바라기보다, 기본 기능을 먼저 완성하고 점진적으로 살을 붙인다.
  • 검증 없이 끝내지 않는다: 웹앱은 실제 브라우저로, 문서는 PDF 변환·페이지 수 확인으로, 미니앱은 QR 테스트로 반드시 눈으로 확인한다.
  • 콘텐츠와 서식/도구를 분리해서 생각한다: 전자책의 데이터/서식 분리, 슬라이드 도구 3종 비교처럼, "무엇을 만들 것인가"와 "어떤 도구로 만들 것인가"를 나눠서 판단하면 선택이 쉬워진다.
  • 자동화는 결국 사람이 검수하는 단계를 남겨둔다: SNS 자동포스팅, 미니앱 배포 등 자동화 단계가 늘어날수록, 최종 배포 전 확인 단계를 꼭 넣는 것이 안전하다.

4. 명령어·프롬프트 치트시트

상황 명령어/프롬프트
대화 컨텍스트 확인 /context
대화 요약·압축 /compact
대화 초기화 /clear
이전 시점으로 되돌리기 /rewind
모델 전환 /model
추론 강도 조절 /effort
안 쓰는 MCP 끄기 /mcp disable
워크플로우를 매일 자동 실행 "이 작업을 매일 아침 8시에 자동으로 실행해줘"
결과를 카톡으로 전송 "방금 만든 내용을 카톡으로 보내줘"
GitHub 저장소 세팅 요청 "이 깃허브 저장소를 현재 폴더에 클론하고 사용할 수 있게 세팅해줘"

5. 지금까지 만든 산출물 정리

  • 가계부 앱 / MBTI 테스트 앱 (1일차)
  • 시장분석 자동화 플러그인, 라이브 대시보드 아티팩트, 웹 크롤링 결과·리뷰 인사이트 대시보드 (2일차)
  • 이미지 변환기 웹앱, 가상 인플루언서 샘플 콘텐츠 (3일차)
  • 개인 지식관리 볼트, PPT 초안, 슬라이드 도구 비교본 (4일차)
  • 쇼츠 자동생성 웹앱, 개인 수익화 전략 플랜 (5일차)
  • 전자책 초안, 크몽 등록 체크리스트 (6일차)
  • 모델 비교 창작 샘플, 블로그 자동생성 웹앱, 인스타그램 계정 분석 리포트 (7일차)
  • 토큰 절약 체크리스트, 앱인토스 미니앱 초안 (8일차)
  • "더위탈출" 챌린지 출품 미니앱 (9일차)

6. 복습 체크리스트

  • 바이브 코딩으로 원하는 웹앱을 처음부터 끝까지 설명해 만들 수 있다
  • Cowork로 여러 도구를 엮은 워크플로우를 설계할 수 있다
  • 웹 크롤링으로 원하는 사이트의 데이터를 수집·정리할 수 있다
  • 상황에 맞는 AI 슬라이드/영상 생성 도구를 고를 수 있다
  • 디지털 제품(전자책 등)을 기획부터 마켓 등록까지 진행할 수 있다
  • 토큰 절약 명령어를 상황에 맞게 사용할 수 있다
  • 미니앱을 기획→구현→QR 테스트→검토 요청까지 진행할 수 있다

7. 앞으로의 실행 계획

  1. 이번 과정에서 만든 산출물 중 가장 애착이 가는 것 하나를 골라 실제 서비스/판매로 발전시킨다
  2. 매주 하나씩 새로운 자동화 워크플로우를 시도해보고 플러그인으로 패키징해둔다
  3. 옵시디언 볼트에 앞으로의 학습·프로젝트 기록을 꾸준히 쌓아간다
그림으로 정리수업 다음에는 이렇게 이어가기
  1. 01하나 선택발전시킬 산출물 고르기
  2. 02실제로 활용서비스·판매로 발전
  3. 03새 자동화 시도매주 하나씩 만들기
  4. 04기록·재사용볼트 기록·플러그인화
쌓인 기록을 다음 프로젝트에 다시 활용
작은 실행과 기록을 반복해, 배운 도구를 나의 일하는 방식으로 만듭니다.

관련 노트

실습 검증과 문제 해결

포트폴리오의 주장과 증거

  • 직접 해볼 일: 결과물 하나에 문제·대상 사용자·내가 만든 부분·화면·한계·다음 개선을 기록한다.
  • 예상 결과와 판정 기준: 처음 보는 사람이 실제 기능과 모형을 구분하고 재현 가능한 실행 방법을 찾을 수 있어야 한다.
  • 오류를 좁히는 방법: 접속 불가 링크나 노출된 API 키가 없는지 확인한다. 수익·이용자 수는 실제 근거가 있는 경우에만 적고 교육용 데이터는 분명히 표시한다.

이 항목은 교육용 검증 시나리오이며 실제 실행 성공·수익·플랫폼 승인을 보고하는 사례가 아니다. 결과 화면과 수정 내용을 기록하면 다음 실습에서 같은 오류를 줄일 수 있다.

자료 업데이트 안내

2026-10-12 주요 설명 보완. 설치 명령·계정별 기능·요금과 심사 규정은 실행 시점의 공식 문서를 다시 확인한다.