Claude API를 직접 연동하고, 나만의 AI 어시스턴트를 설계합니다.
슬랙·노션 자동화부터 프로덕션 배포까지 — 당신의 워크플로우에 맞는 AI 도구를 완성하세요.
이 모듈에서 배울 것
Anthropic SDK를 설치하고 첫 API 호출을 실행합니다. 모델 선택, 토큰 제한, 비용 최적화, 에러 핸들링 등 프로덕션에서 필요한 API 기초를 코드와 함께 익힙니다.
핵심 포인트 — 처음에는 claude-haiku-4-5로 프로토타입을 만들고, 품질이 중요한 부분에만 claude-opus 또는 sonnet을 씁니다. 비용은 1/10 이하로 줄일 수 있습니다.
vibelab 폴더에서 claude 실행 후 붙여넣으세요
Claude API를 이용한 기본 챗봇 스크립트를 만들어줘. 요구사항: - 언어: [Python / Node.js] - 기능: 멀티턴 대화 (이전 메시지 기억) - 시스템 프롬프트: [역할 설명] - 모델: claude-haiku-4-5 (프로토타입용) - 에러 처리: API 에러, 타임아웃, 요금 초과 실행 가능한 완성 코드와 .env 설정 방법도 포함해줘.
시스템 프롬프트 설계, Tool Use(함수 호출), 멀티턴 대화 관리를 결합해 팀의 특정 업무에 최적화된 AI 어시스턴트를 만드는 법을 배웁니다. 코드 리뷰봇, 문서 요약봇, 채용 스크리너 등 실전 예제로 진행합니다.
핵심 포인트 — 좋은 시스템 프롬프트는 역할 + 제약 + 출력 형식 세 가지를 명시합니다. "당신은 X입니다. Y는 하지 않습니다. 결과는 Z 형식으로 주세요."
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다음 용도의 AI 어시스턴트를 설계해줘. 용도: [코드 리뷰봇 / 문서 요약봇 / 채용 스크리너 등] 대상 사용자: [팀 내 개발자 / 고객 / 비개발자] 핵심 기능: [기능 목록] 하지 말아야 할 것: [제약사항] 출력 형식: [마크다운 / JSON / 자연어] 시스템 프롬프트 + Tool Use 정의 + 샘플 대화 흐름까지 완성해줘.
슬랙 메시지를 트리거로 AI가 분석하고, 결과를 노션 페이지에 자동으로 정리하는 end-to-end 자동화 파이프라인을 구축합니다. Webhook, Slack Bolt, Notion API를 Claude API와 연결하는 전체 흐름을 실습합니다.
핵심 포인트 — 자동화의 핵심은 트리거 → AI 처리 → 출력의 명확한 흐름입니다. 슬랙의 특정 채널 메시지 → Claude 요약 → 노션 DB 저장이 가장 빠르게 ROI를 보여주는 패턴입니다.
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슬랙과 노션을 Claude API로 연결하는 자동화 파이프라인을 만들어줘. 트리거: [슬랙 채널 메시지 / 특정 이모지 반응 / 슬래시 커맨드] AI 처리: [요약 / 분류 / 감정 분석 / 액션 아이템 추출] 출력: [노션 DB 항목 생성 / 슬랙 스레드 답변 / 이메일 발송] 기술 스택: [Node.js + Slack Bolt / Python + Flask] Webhook 설정부터 배포까지 단계별 코드와 설명을 써줘.
로컬에서 작동하는 AI 도구를 실제 서버에 배포합니다. 환경 변수 관리, API 키 보안, 레이트 리밋 처리, 모니터링 설정까지 프로덕션에서 안정적으로 운영하기 위한 필수 사항을 다룹니다.
핵심 포인트 — AI 도구의 프로덕션 안정성은 에러 로깅과 폴백 전략에 달려 있습니다. API 장애 시 캐시된 결과를 반환하거나 graceful degradation을 구현하면 신뢰성이 크게 높아집니다.
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다음 AI 도구를 프로덕션에 배포할 준비를 해줘. 배포 대상: [현재 코드/기능 설명] 배포 플랫폼: [Railway / Fly.io / Vercel / AWS Lambda] 보안 요구사항: [API 키 관리, 인증, CORS 설정] 모니터링: [에러 알림, 사용량 추적, 비용 알림] 예상 트래픽: [일 N회 호출] 환경 설정 파일, 배포 스크립트, 모니터링 설정까지 완성해줘.
과정 전체에서 만든 AI 도구들을 하나의 포트폴리오로 정리합니다. README 작성, 데모 영상 구성, GitHub 공개 레포 정리까지 — 실력을 증명하는 개발자 포트폴리오로 완성하는 마지막 수업입니다.
핵심 포인트 — AI 도구 포트폴리오에서 가장 중요한 것은 "어떤 문제를 얼마나 줄였는가"입니다. "슬랙 보고서 작성 시간 80% 단축"처럼 수치로 말하는 README가 기술 나열보다 훨씬 강력합니다.
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내가 만든 AI 도구의 GitHub README를 포트폴리오용으로 작성해줘. 도구 이름: [이름] 해결한 문제: [기존에 얼마나 걸렸고, 지금은 얼마나 걸리는지] 핵심 기능: [주요 기능 3가지] 기술 스택: [사용한 기술] 데모: [스크린샷 / 영상 링크] 설치 방법: [간단한 실행 방법] 채용담당자와 동료 개발자 모두에게 어필하는 README를 작성해줘.