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워크숍 기획 심층 인터뷰 결과

일시: 2026-03-12 | 인터뷰이: 워크숍 기획자 (도현)

라운드 1: 워크숍 맥락 & 목표

항목	답변
지란지교 워크숍과의 관계	완전히 새로운 워크숍 — 지란지교 워크숍을 참고하되 일반화된 워크숍으로 새로 설계
핵심 목표	모두 포함 — 프로세스 체험 + 계획서 산출물 + 스킬 습득
RealWorld 프로젝트 제공	참가자 자유 선택 — 추천 목록에서 각자 스택에 맞는 구현체를 Fork
강사/TA 구성	강사 1명 + TA

라운드 2: 워크숍 운영 상세

항목	답변
실습 환경	YOLO 모드 (--dangerously-skip-permissions)
사전 준비 수준	Claude Code 설치까지 완료 — 워크숍 전 CLI + API 키 설정 완료 기대
전환 계획서 활용	실습 산출물로 생성 — 참가자가 직접 generate-plan 스킬로 migration-plan.md 생성
휴식 운영	자유 휴식 — 참가자 자율에 맡김

라운드 3: 성공 기준 & 제약 조건

항목	답변
성공 기준	전환 계획서 완성 + 핵심 스킬 3개 체험 + AI 협업 프로세스 체화 + 만족도 80%+
실패 방지	환경 세팅 시간 낭비 + 강의 비중 과다 — 이 두 가지를 절대 피할 것
문서 언어	한국어 (기술 용어만 영문 병기)

라운드 4: 커리큘럼 상세

항목	답변
단계 구성	순차적 3단계 — 1) 코드베이스 분석 & 문서화 → 2) 테스트 자동화 → 3) 전환 계획서 완성
generate-plan 시점	마지막 단계에서 생성 — 모든 실습 후 경험을 종합하여 계획서 생성
인터뷰 퍼스트 패턴	전체 적용 — 모든 단계에서 관통하는 방법론으로 사용

설문 기반 핵심 인사이트 (가이드 반영 필수)

참여자 프로파일

15명 시니어 엔지니어 (전원 3년+ 경력, 6~10년 40%)
FE 40%, BE 20%, ML/AI 20%, FS/Mobile/DevOps 각 7%
Python 53%, Go 47%, React/Next.js 33%
전원 B2B 서비스, GitHub Actions 73%, AWS ECS/EKS 80%

핵심 수요 (워크숍 모듈 우선순위)

테스트 자동화 에이전트 — 병목 1위(47%), 수요 1위(53%)
PR 리뷰 에이전트 — 병목 2위(33%), 수요 2위(47%)
CLAUDE.md 컨텍스트 관리 — 장애물 1위(60%)
AI 결과물 검증 패턴 — 우려 1위(87% 환각 문제)

DevOps 성숙도 갭 (실습 설계 시 고려)

완전 자동 배포: 13% (2명)
CI 자동화 없음: 33% (5명)
로그만 수집: 67% (10명)
성공 지표 미측정: 87% (13명)

제약 조건

코드/민감정보 외부 반출 불가: 27%
보안팀 승인 필요: 33%
AI 환각 우려: 87%