[PART 1 바이브 코딩]

CHAPTER 1 시작하며: 바이브 코딩이란 무엇인가?
_1.1 AI 코딩의 스펙트럼: 바이브 코딩부터 AI 보조 엔지니어링까지
_1.2 코드 라인을 넘어서: 의도 중심 프로그래밍
_1.3 생산성, 접근성, 프로그래밍의 변화하는 본질
_1.4 AI 기반 툴 살펴보기: 새로운 생태계
_1.5 AI 모델: 코드 생성의 지형
_1.6 주요 모델
_1.7 작업에 적합한 모델 선택
_1.8 바이브 코딩의 이점과 한계: 미묘한 관점
요약

CHAPTER 2 프롬프트 작성의 비법: AI와의 효과적인 소통법
_2.1 프롬프트 엔지니어링 기초
_2.2 구체성과 명확성: 알아듣기 쉬운 프롬프트
_2.3 반복적인 정제: AI와의 피드백 반복
_2.4 두 개의 프롬프트 비교
_2.5 프롬프트 작성 기법: 효과적인 커뮤니케이션 도구
_2.6 고급 프롬프트: 기법의 조합
요약

[PART 2 실무에 AI 도입하기]

CHAPTER 3 70% 문제: 효과적인 AI 보조 워크플로
_3.1 개발자의 AI 실제 사용법
_3.2 바이브 코딩의 핵심 원칙
요약

CHAPTER 4 70%를 넘어서: 인간 역할의 극대화
_4.1 시니어 개발자: AI를 활용한 경험의 극대화
_4.2 중급 개발자: 적응과 전문화
_4.3 주니어 개발자: AI와 발전하기
요약

CHAPTER 5 생성된 코드의 이해: 검토, 수정, 소유
_5.1 의도에서 구현으로: AI의 해석 이해하기
_5.2 ‘보편적’의 문제: 많이 사용한다고 정답은 아니다
_5.3 코드 가독성과 구조: 패턴 및 잠재적 문제
_5.4 디버깅 전략: 오류 확인 및 수정
_5.5 유지보수를 위한 리팩터링: AI 코드를 자신의 코드로 만드는 방법
_5.6 테스트의 중요성: 유닛, 통합, 종단 간 테스트
요약

CHAPTER 6 AI 기반 프로토타입 제작: 툴 및 기법
_6.1 AI 어시스턴트와 함께하는 신속한 프로토타입 제작
_6.2 AI 프로토타이핑 툴
_6.3 컨셉에서 프로토타입으로: 반복적인 정제
_6.4 프로토타입에서 프로덕션으로
_6.5 AI 프로토타이핑의 함정과 대응법
요약

CHAPTER 7 AI를 활용한 웹 애플리케이션 구축
_7.1 프로젝트 설정: AI를 활용한 기본 구조 구축
_7.2 데이터베이스 설계 및 통합
_7.3 풀스택 통합: 프런트엔드와 백엔드의 결합
_7.4 AI가 생성한 웹 애플리케이션의 테스트와 검증
_7.5 성공적인 AI 구축 웹 프로젝트의 사례
요약

[PART 3 신뢰와 자율성]

CHAPTER 8 보안, 신뢰성, 유지보수성
_8.1 AI 생성 코드의 일반적인 보안 취약점
_8.2 보안 감사
_8.3 AI 생성 시스템을 위한 효과적인 테스팅 프레임워크 구축
_8.4 성능 최적화
_8.5 AI 가속화 코드베이스의 유지보수성 보장
_8.6 코드 리뷰 전략
_8.7 안정적인 배포를 위한 모범 사례
요약

CHAPTER 9 바이브 코딩의 윤리적 쟁점
_9.1 지적재산권
_9.2 투명성과 출처 표시
_9.3 편향성과 공정성
_9.4 책임감 있는 AI 사용을 위한 원칙
요약

CHAPTER 10 백그라운드 코딩 에이전트
_10.1 코파일럿에서 자율 에이전트로: 백그라운드 코딩 에이전트
_10.2 자율 코딩 에이전트의 작동 방식
_10.3 백그라운드 에이전트와 IDE의 AI 어시스턴트 비교
_10.4 여러 AI 모델을 결합하여 강점 극대화
_10.5 주요 자율 코딩 에이전트
_10.6 도전과 한계
_10.7 AI 코딩 에이전트를 효과적으로 사용하기 위한 모범 사례
요약

CHAPTER 11 코드 생성을 넘어서: AI 보조 엔지니어링이 나아갈 미래
_11.1 테스트, 디버깅, 유지보수에서의 AI
_11.2 AI 기반 디자인과 사용자 경험 개인화
_11.3 AI를 활용한 프로젝트 관리의 미래
_11.4 자율 에이전트가 소프트웨어 엔지니어링에 미칠 영향
_11.5 프로그래밍 언어의 미래: 자연어 중심 개발?
_11.6 업계를 변화시키는 바이브 코딩
요약