1부 Why: 왜 AI 코딩은 끝까지 완성되지 않는가

1장 AI 코딩의 시대는 이미 시작되었다
_1.1 AI 코딩 도구의 등장과 변화
_1.2 누구나 코딩할 수 있는 시대의 착각
_1.3 간단한 프로젝트는 왜 잘되는가
_1.4 복잡해질수록 결과가 흔들리는 이유
_1.5 바이브 코딩만으로는 끝까지 갈 수 없다
_1.6 정리

2장 문제는 모델이 아니라 ‘작업 방식’이다
_2.1 모델 성능과 결과 품질의 관계
_2.2 프롬프트 중심 접근의 한계
_2.3 완성도를 높이는 작업 환경 설계
_2.4 정리

2부 How: 하네스 엔지니어링으로 결과를 통제하는 법

3장 하네스란 무엇인가
_3.1 하네스의 정의
_3.2 하네스를 둘러싼 오해
_3.3 바이브 코딩 vs 에이전틱 엔지니어링
_3.4 기존 개발 방식과의 차이
_3.5 결과를 안정시키는 핵심 원리
_3.6 정리

4장 AI에게 코딩을 맡기는 4단계 워크플로
_4.1 채팅창은 왜 맥락을 잃는가
_4.2 단 하나의 원칙: ‘생각’과 ‘타이핑’을 분리하라
_4.3 1단계: 리서치(research.md)
_4.4 2단계: 구현 계획 작성하고 PLAN.md로 남기기
_4.5 3단계: 주석 달기 사이클
_4.6 4단계: 구현은 지루해야 한다
_4.7 운전대는 넘기지 않는다
_4.8 긴 세션 하나 vs 여러 세션
_4.9 4단계 워크플로에 적용된 하네스 원리
_4.10 정리

5장 프로젝트의 작업 환경과 작업 단위 설계
_5.1 기초 공사 없이 시작하면 왜 무너지는가
_5.2 프로젝트의 상시 지도: AGENTS.md(CLAUDE.md)
_5.3 작업을 쪼개는 기준
_5.4 ‘하나만 해’가 중요한 이유
_5.5 설계 방법에 정답은 없다, 이해와 기록이 있다
_5.6 정리

6장 AI의 작업 결과를 검증하는 방법
_6.1 AI의 ‘다 했어요’를 믿으면 안 되는 이유
_6.2 출력 검증과 피드백 루프
_6.3 점진적으로 결과를 안정시키는 방법
_6.4 정리

7장 테스트로 결과 품질 유지하기
_7.1 E2E 테스트의 역할
_7.2 결과 품질을 유지하는 구조
_7.3 실패를 빠르게 발견하는 방법
_7.4 정리

8장 세션을 운영하는 방법
_8.1 세션을 시작하는 방식
_8.2 작업 중 흐름이 깨졌을 때 복구하는 법
_8.3 세션을 깨끗하게 마무리하는 이유
_8.4 정리

3부 Apply: 실제 구현을 위한 클로드 코드 사용법

9장 클로드 코드 셋업과 기초
_9.1 클로드 코드 시작하기
_9.2 셋업에 필요한 준비
_9.3 클로드 코드를 위한 터미널 기초 설정
_9.4 클로드 코드 설치와 로그인
_9.5 클로드 코드의 기본 사용법
_9.6 정리

10장 클로드 코드 확장하기: 스킬·서브에이전트·MCP·플러그인·훅
_10.1 클로드 코드의 실행 모드와 명령어, 스킬
_10.2 서브에이전트
_10.3 MCP
_10.4 플러그인
_10.5 훅
_10.6 정리

4부 Build: 끝까지 완성하는 경험

11장 코딩 없이 에이전틱 코딩: 작동하는 서비스를 끝까지 완성하기
_11.1 무엇을 만들지 설계하기
_11.2 초기 환경 설정
_11.3 PLAN.md로 계획하고 구현하기
_11.4 개발 서버 실행과 디버깅
_11.5 회원 인증
_11.6 GitHub를 이용한 소스 관리
_11.7 무료 클라우드를 활용한 실시간 배포
_11.8 이 워크플로가 하네스다
_11.9 정리

12장 기존 코드 개선과 기능 추가하기
_12.1 기존 코드 분석
_12.2 새 기능을 더해 서비스 키우기
_12.3 지능형 디버깅과 에러 해결
_12.4 가독성을 높이는 리팩터링
_12.5 AI로 보안 취약점 점검하기
_12.6 누적된 프로젝트 문서 감사와 재구성
_12.7 실습을 마치며: 이해하고 검증하고 기록하기
_12.8 정리

13장 도구는 바뀌어도 남는 것들
_13.1 바닥을 높이는 일과 천장을 넓히는 일
_13.2 같은 도구, 다른 결과: AI 네이티브의 격차
_13.3 사람의 몫: 판단, 취향, 그리고 감독
_13.4 AI는 검증 기준이 분명한 작업에 강하다
_13.5 생각은 맡겨도, 이해는 맡길 수 없다