--- title: "ShipReal: 바이브 코더에서 진짜 엔지니어로" description: "AI가 앱은 만들어줬어요. 그걸 계속 살려두는 부분은 아무도 안 만들었고요. 이 20시간짜리 강의가 그 빈틈을 메워요." canonical: "https://shipreal.dev/ko" last-updated: "2026-09-01" --- # 바이브 코더에서 진짜 엔지니어로 > AI가 앱은 만들어줬어요. 그걸 계속 살려두는 부분은 아무도 안 만들었고요. 이 20시간짜리 강의가 그 빈틈을 메워요. **챕터 38개, 진짜 포스트모템, 손으로 하는 과제, 스스로 채점하는 퀴즈.** [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=fyHbx9de3GI&list=PLFEcqBh9-Xwo) · [Teachable](https://shipreal.teachable.com/courses/course/lectures/66619411) ## 강의 목차 ### 들어가며 강의 전체의 지도. 심화 챕터가 저마다 무엇을 남기는지, 그리고 파트 11개가 서로 어떻게 쌓여 올라가는지. - **들어가며: 앞으로 갈 길** (수업 13개, ~25 min): 지도를 탁자에 펼쳐놓고 봐요. 챕터 38개 전부, 각 심화편이 남기는 것, 그리고 뭔가 터졌을 때 어느 챕터로 건너뛸지. ### 파트 1: 사고방식의 전환 돌아가는 소프트웨어를 보는 시각을 다시 배선하기. 시스템, 상태, 트레이드오프. AI가 채워줄 수 없는 판단의 층. - **'된다'는 착각** (수업 12개, ~28 min): 요청 생명주기, 환경, 그리고 프로덕션이라는 빙산. '내 노트북에서는 돌아간다'가 거의 아무 뜻도 없는 이유. - **시스템과 상태로 생각하기** (수업 12개, ~29 min): 상태, 부수 효과, 멱등성. '그냥 다시 돌려봐'가 때로는 상황을 더 나쁘게 만드는 이유. - **결정, 복잡도, 추상화** (수업 14개, ~36 min): 트레이드오프, YAGNI, 그리고 추상화가 제 몫을 하는 시점. AI가 대신 내려줄 수 없는 판단들. ### 파트 2: 개발자의 기초 매일의 손기술. 생각의 도구로서의 Git, AI 네이티브 워크플로, 런타임, 알고리즘, 프런트엔드 아키텍처, 그리고 의존성 지뢰밭. - **생각의 도구로서의 버전 관리** (수업 13개, ~33 min): commit과 push 너머의 Git. 브랜칭 전략, bisect, 그리고 고고학으로서의 blame. - **AI 네이티브 엔지니어링 워크플로** (수업 13개, ~31 min): 명세 쓰기로서의 프롬프팅, 내가 쓰지 않은 코드 리뷰하기, 그리고 AI의 속도를 안전하게 만드는 가드레일. - **코드는 어떻게 도는가: 런타임 계층** (수업 13개, ~33 min): 프로세스, 메모리, 이벤트 루프. Node가 왜 멈추고 Python의 GIL이 왜 문제가 되는지. - **알고리즘적 사고: 복잡도와 자료구조** (수업 13개, ~27 min): 빅오 감각, 그리고 배열 vs 맵 vs 트리. 사용자 10,000명에서 N제곱이 조용히 목을 조르는 순간. - **프런트엔드 아키텍처: AI가 만들어주는 것 (그리고 틀리는 것)** (수업 13개, ~35 min): 렌더링 모델, 상태 관리, 그리고 AI가 프런트엔드에서 잘못 짜주는 부분들. - **의존성 관리: 눈에 안 보이는 지뢰밭** (수업 12개, ~31 min): 락파일, 시맨틱 버저닝의 거짓말, 공급망 공격. left-pad 사건과 그 속편의 주인공이 되지 않는 법. ### 파트 3: 데이터 계층 멘탈 모델로서의 데이터베이스. 쿼리보다 테이블과 인덱스 먼저, 겁내지 않는 SQL, 그리고 프로덕션을 안 내리는 마이그레이션. - **데이터베이스 기초: 데이터로 생각하기** (수업 13개, ~33 min): 쿼리 한 줄 쓰기 전에 테이블과 인덱스와 제약으로 생각하기. - **SQL과 쿼리 사고** (수업 13개, ~33 min): 겁내지 않는 조인, 진짜로 읽히는 쿼리 플랜, 그리고 규모가 커지면 녹아내리는 쿼리. - **규모가 커진 데이터: 변경, 마이그레이션, 그 너머** (수업 13개, ~34 min): 프로덕션을 같이 끌고 내려가지 않는 변경과 마이그레이션과 백필. ### 파트 4: 네트워크와 계약 시스템끼리 대화하는 법. 계약으로서의 APIs, 모든 요청이 올라타는 DNS부터 HTTP까지의 사슬, 그리고 실시간 패턴. - **계약으로서의 API 설계** (수업 13개, ~35 min): REST와 RPC 사고방식, 버저닝, 그리고 의존하는 사람을 깨뜨리지 않고 APIs를 발전시키는 법. - **네트워킹 기초** (수업 12개, ~33 min): DNS, TCP, TLS, HTTP. 모든 요청의 생사가 걸린 사슬. - **실시간과 이벤트 기반 패턴** (수업 12개, ~33 min): 웹소켓, 서버 전송 이벤트, 이벤트 기반 흐름. 폴링으로 더는 안 될 때를 위해. ### 파트 5: 방벽 세우기 현실과 부딪혀도 살아남게 만들기. 기본값이 안전한 설계, 버텨내는 에러 처리, 확신을 사는 테스트, 그리고 '새벽 3시에 뭐가 터졌나'에 답하는 관측 가능성. - **기본값이 안전한 설계** (수업 12개, ~35 min): OWASP 주요 위험, 인젝션, 인증 실패. 내가 찾아가는 게 아니라 나를 찾아오는 공격들. - **에러 처리와 회복탄력성** (수업 12개, ~32 min): 타임아웃, 백오프를 붙인 재시도, 서킷 브레이커. 요란하게 말고 우아하게 실패하기. - **테스트: 커버리지가 아니라 확신** (수업 12개, ~33 min): 커버리지 숫자가 아니라 확신을 사는 테스트. 무엇을 테스트하고 무엇을 건너뛸지, 그리고 그 이유. - **관측 가능성: 로그, 메트릭, 트레이스** (수업 15개, ~33 min): 사용자보다 먼저 '새벽 3시에 뭐가 터졌나'에 답하는 로그와 메트릭과 트레이스. ### 파트 6: 인프라와 배포 코드가 딛고 선 바닥. 컨테이너가 실제로 푸는 문제, 콘솔이 바뀌어도 살아남는 클라우드 개념, 그리고 나쁜 배포를 막는 파이프라인. - **컨테이너: 어떻게가 아니라 왜** (수업 12개, ~35 min): Docker가 실제로 푸는 문제. 이미지 vs 컨테이너, 그리고 '컨테이너에서는 된다'가 드디어 뜻을 갖는 이유. - **클라우드 인프라: 콘솔 클릭보다 개념** (수업 12개, ~38 min): 매니지드 서비스 결정 트리. 콘솔이 몇 번 바뀌어도 살아남는 클라우드 개념들. - **CI/CD: 나를 지켜주는 파이프라인** (수업 12개, ~33 min): 사용자가 찾아내기 전에 나쁜 배포를 막아주는 파이프라인. ### 파트 7: 아키텍처와 확장 성장을 염두에 둔 설계. 모놀리스 우선 아키텍처, 큐, 캐싱, 최적화 전 프로파일링, 그리고 분산 시스템 감각. - **아키텍처 패턴: 모놀리스, 서비스, 중간 지대** (수업 13개, ~34 min): 모놀리스 먼저 생각하기, 서비스가 복잡도를 벌어들이는 시점, 그리고 아무도 팔지 않는 중간 지대. - **비동기 처리와 큐** (수업 14개, ~34 min): 메시지 큐. 제대로 된 시스템에 하나씩 있는 이유, 그리고 컨슈머가 뒤처지면 벌어지는 일. - **캐싱 전략** (수업 12개, ~30 min): Redis, TTL, 그리고 캐시 무효화. 컴퓨터 과학의 어려운 두 문제 중 하나로 유명한 그것. - **성능, 프로파일링, 확장** (수업 14개, ~33 min): 최적화 전에 프로파일링부터. 짐작한 병목 말고 진짜 병목 찾기. - **분산 시스템 감각** (수업 12개, ~34 min): 분산 컴퓨팅의 오류들, 그리고 내 설계에서 그걸 알아보는 감각. ### 파트 8: 비즈니스 레이어 밥값 하는 코드. 결제와 컴플라이언스, 매출을 실제로 예측하는 지표, 그리고 자기기만 없는 어트리뷰션. - **결제, 구독, 컴플라이언스** (수업 12개, ~34 min): 재시도에도 버티는 결제 웹훅, 구독 상태 기계, 그리고 건너뛸 수 없는 컴플라이언스 기본기. - **비즈니스 지표와 제품 분석** (수업 13개, ~35 min): 매출을 실제로 예측하는 지표, 그리고 기분만 좋게 하는 지표. - **사용자 확보, 광고, 어트리뷰션** (수업 13개, ~36 min): UTM, 어트리뷰션 기간, 그리고 자기기만 없는 광고 계산. ### 파트 9: AI 기반 제품 지능을 책임 있게 배포하기. 모델이 배우는 방식, 임베딩과 RAG, 그리고 평가 세트와 비용 예산을 갖춘 프로덕션 AI 기능. - **머신러닝 기초: 모델은 어떻게 배우는가** (수업 12개, ~33 min): 모델이 실제로 학습하는 방식. 데모나 영업에 속지 않을 만큼은. - **앱에 지능 얹기** (수업 13개, ~33 min): 임베딩, RAG, 그리고 제일 시끄러운 모델 말고 그 일에 맞는 모델 고르기. - **프로덕션에 올릴 AI 기능 만들기** (수업 12개, ~33 min): 평가 세트, 비용과 지연 시간 예산, 그리고 진짜 사용자를 버텨내는 LLM 기능. ### 파트 10: 장인정신과 프로덕션 숙련 시니어의 습관. 가설 기반 디버깅, 그리고 출시와 도박을 갈라놓는 출시 체크리스트. - **규율로서의 디버깅** (수업 12개, ~35 min): 가설 기반 디버깅. 재현하고, 격리하고, 증명하기. print 찍고 기도하기 말고. - **프로덕션 준비와 그 이후의 운영** (수업 14개, ~37 min): 출시 체크리스트, 장애 대응, 그리고 서비스를 연 다음부터 시작되는 운영의 리듬. ### 파트 11: 모바일 확장 폰에서는 전부 달라져요. 오프라인 우선 데이터, 요청 중간에 사라지는 네트워크, 그리고 앱스토어 릴리스 열차. - **모바일에만 있는 멘탈 모델** (수업 13개, ~33 min): 모바일이 작은 웹사이트가 아닌 이유. 생명주기, 권한, 그리고 깐깐한 집주인인 OS. - **모바일 데이터와 네트워킹** (수업 12개, ~37 min): 오프라인 우선 데이터, 동기화 충돌, 그리고 요청 중간에 사라지는 네트워크. - **모바일 릴리스와 배포** (수업 12개, ~30 min): 앱스토어 심사, 릴리스 열차, 그리고 바이너리를 핫픽스할 수 없는 이유. ### 배웅: 배웅 마무리. 생각하는 방식에서 달라진 것, 그리고 아직 생생할 때 가서 해볼 한 가지. - **배웅: 이제 버티는 걸 배포하러 가세요** (수업 7개, ~12 min): 생각하는 방식에서 달라진 것, 이번 주에 할 한 가지, 그리고 방금 얻은 판단력을 잃지 않는 법. ## 자주 묻는 질문 ### 이 강의는 누구를 위한 건가요? 공부해서가 아니라 만들면서 배운 개발자요. AI 도구(Copilot, Claude, ChatGPT)로 매일 앱을 배포하고 있고, 속도는 그 어느 때보다 빨라요. 그런데 "돌아간다"와 "엔지니어링됐다" 사이에는 간극이 있고, 새벽 3시에 뭔가 터지거나 시니어 개발자가 "왜 이렇게 했어요?"라고 물을 때 그게 느껴지죠. 초보자는 아니에요. 코드는 쓸 수 있지만 엔터를 누른 다음에 무슨 일이 벌어지는지는 늘 설명하지 못해요. 이 강의가 메우는 게 정확히 그 간극이에요. ### 프롬프트로 물어보면 되는 것 말고, 뭘 가르치나요? 판단력이요. 이제 코드의 80%는 AI가 써요. 정작 중요한 20%는 아키텍처, 에러 처리, 보안 모델, 시스템 설계고요. 그 20%는 트레이드오프와 맥락과 결과를 이해해야 하는 일이고, 그건 AI가 대신해줄 수 없는 바로 그 부분이에요. 모든 챕터는 이미 "안다"고 생각하는 것(데이터베이스, APIs, 배포)을 가져와서 빠져 있는 걸 보여줘요. 요청 생명주기, 쿼리 플랜, 재시도 폭풍, 캐시 무효화, 출시 체크리스트요. ### CS 학위나 특정 기술 스택이 필요한가요? 학위는 필요 없어요. 이 강의는 학위를 건너뛴 사람, 또는 받았지만 대부분 잊어버린 사람을 위해 만들었어요. 개념이 먼저예요. 예제는 PostgreSQL, Redis, Docker, Stripe 같은 주류 도구를 쓰지만, 모든 챕터가 가르치는 건 벤더 버튼 누르는 법이 아니라 멘탈 모델이라서, 어떤 스택으로 배포하든 그대로 옮겨가요. ### 포스트모템과 과제는 뭔가요? Complete의 모든 챕터는 실제로 기록에 남은 엔지니어링 참사를 해부해요. 진짜 회사, 진짜 날짜, 진짜 근본 원인, 그리고 무엇이 그걸 막을 수 있었는지까지요. 그다음 과제는 그 챕터를 장난감 저장소가 아니라 직접 배포한 프로젝트에 적용해요. 그래서 챕터가 하나 끝날 때마다 진짜 시스템이 조금씩 더 프로덕션다워져요. ### 얼마나 걸리나요? Complete는 각 25~40분짜리 강의 챕터 38개에 과제가 붙고, 짧은 배웅으로 끝나요. 영상만 20시간쯤, 손으로 하는 작업까지 더하면 대략 그 두 배로 보면 돼요. 서로 독립적인 파트 11개로 짜여 있어서, 지금 불난 파트로 바로 건너뛰어도 돼요. 배포가 깨졌나요? 파트 6. 쿼리가 느린가요? 파트 3. ### 수료증도 주나요? 네! 보기만 하면 주는 게 아니라 따내는 거예요. Teachable에서 발급하는 ShipReal 수료증이에요. 모든 챕터는 10문항 자가 채점 퀴즈와 주관식 질문으로 끝나고, 그걸 전부 통과하면 수료증이 나와요. ### 회사에서 팀 전체용으로 살 수 있나요? 네. 자리는 위 팀 플랜의 1인당 가격으로 직접 판매하고, 청구서는 한 장이에요. 사람이 들어오고 나가도 자리는 팀에 그대로 남아요. 엔지니어마다 Complete 강의를 받고, 공용 샌드박스가 아니라 각자의 프로젝트에 적용해요. 자리가 20개를 넘거나, PO가 필요하거나, SAML이나 OIDC 기반 싱글 사인온이 필요하거나, Cornerstone, Workday, Moodle처럼 조직이 굴리는 LMS 안으로 챕터를 SCORM이나 xAPI 패키지 또는 LTI로 넣어야 한다면 메일 주세요. 같이 범위를 잡아봐요. ### 나랑 안 맞으면요? YouTube에 있는 무료 개요부터 보세요. 이 강의가 말이 통하는지 금방 알 수 있어요. 그다음은 가격표의 보장이 답 전부고, 신청 절차는 환불 정책에 있어요. ### 어떤 언어로 볼 수 있나요? 내레이션은 지금은 영어만 있어요. Teachable의 Complete에는 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 스페인어 & 히브리어 자막이 들어 있어요. 곧 언어가 더 늘어나요. ## Legal [Privacy Policy](https://shipreal.dev/privacy) · [Terms of Service](https://shipreal.dev/terms) · [Refund Policy](https://shipreal.dev/refunds)