목차

[PART 01] AI 활용의 첫걸음: 비개발자의 AI를 개발 도전기 01장 비개발자를 위한 바이브 코딩 도전기 __바이브 코딩이란 __바이브 코딩 맛보기 __검색어 이상치 탐지 프로그램 만들기 __인터랙션 프로토타입으로 요구사항 전하기 __바이브 코딩 프롬프트 팁 02장 당신과 함께 해서 행복했던 인형 올림 __내가 판 물건이 편지를 써준다면? __물건의 마음을 AI에게 물어보기 __1차 시도, 혹시 후기를 써주실 수 있을까요? __2차 시도, 후기를 쓰면 물품이 보낸 편지를 볼 수 있어요! __마치며 : AI로 만든 편지가 알려준 것들 03장 PM이 이끄는 AI 글쓰기 서비스 개발기 __판매자는 글쓰기가 너무 귀찮다 __LLM 시대가 만든 새로운 가능성 __AI로 만든 ‘더 잘 팔리는 글쓰기’ 경험 __문제에서 솔루션까지, LLM으로 방향 잡기 __핵심 UX를 만드는 프롬프팅 __작게 시작하고, 빠르게 배우고, 사용자에게 집중하기 __마치며 : 결국 핵심은 사용자 문제 해결입니다 [PART 02] AI 기반 운영 자동화 및 시스템 연동기 04장 GPT를 사용한 리뷰 자동화 시스템 구축기 __글로벌 기업들의 앱 리뷰 관리 전략 __앱 리뷰의 중요성과 당근의 가치 __앱 리뷰 요약 자동화가 왜 필요했을까요? __리뷰 요약 자동화 : GPT가 매일 대신써줘요 __리뷰 라벨링 자동화 : 6시간 수작업이 30분으로 __인사이트 도출 자동화 : 실무에 바로 쓰는 리포트 만들기 __자동화 시스템, 어디까지 왔을까? __마치며 : AI 도구, 거대한 시스템이 아니라도 좋습니다 05장 LLM을 활용한 당근 중고거래 운영 자동화 전환기 __운영, 바쁘게 쳇바퀴 돌기 __반복에 매몰된 운영, 자동화를 고민하다 __운영자가 만든 첫 AI 도구 __반복을 이해하고 자동화 설계하기 __프롬프트 작성하기 __운영팀의 반응과 실제 적용기 __마치며 : 완전 자동화를 향한 다음 발걸음 06장 작은 팀, LLM으로 큰 업무효율 내기 __끝없는 온콜의 늪, 작은 팀의 절규 __외부 세계와 연결하는 MCP __직접 구축한 MCP 서버를 소개합니다 __n8n으로 워크플로 자동화하기 __실전 사례 1 : 국가별 가입자 수 변화 분석 리포트 __실전 사례 2 : 에러 실시간 분석 '에러박사' __마치며 : 끝없이 문제 풀이에 도전하기 [PART 03] LLM을 이용한 개발기 07장 LLM으로 복잡한 게시글을 구조화하기까지 __왜 티켓/교환권 게시글을 분류하기 시작했나 __우리는 무엇을 뽑아야 하는가 __추출 기준을 세운다는 건 __LLM에게 기준을 가르친다는 것 __오류는 정답보다 많은 걸 알려준다 __마치며 : LLM은 좋은 기준을 먹고 자란다 08장 LLM을 활용한 스마트폰 시세 조회 서비스 구축하기 __스마트폰 시세조회는 왜 필요할까요? __상품 정보 추출하기 __데이터 기반 시세 집계 __유사 게시글 제공 __마치며 : 더 좋은 경험을 제공하는 것에 진심입니다 09장 3살 아가가 좋아할 만한 장난감 LLM으로 추천하기 __AI에게 왜 물품을 추천해달라고 했을까요? __AI 물품 추천을 소개합니다 __AI 물품 추천을 위한 프롬프트 작성하기 __더 나은 추천 결과를 향해서 기능개선하기 __엉뚱한 질문을 해도 괜찮을까요? __처음은 언제나 어렵기에 더 쉽게! __마치며 : 새로운 탐색의 가능성을 보다 10장 연간 LLM 호출 비용 25% 절감, 인턴이 도전한 시맨틱 캐싱 도입 기록 __과제 정의 및 해결 아이디어 도출하기 __시맨틱 캐싱 아키텍처 설계 및 구현하기 __시맨틱 캐싱 셋 구성을 위한 발화 패턴 분석 __성능 검증 및 비용 절감 효과 분석하기 __마치며 : 인턴이 쏘아 올린 작은 공 [PART 04] AI 플랫폼과 AI 에이전트 개발기 11장 VoC 플레이그라운드로 고객 목소리에 반응하는 당근 만들기 __사용자 의견을 반영하는 데 필요한 두 가지 작업 __당근에서 사용자 의견을 다루는 방식 __첫 번째 도전 : AI로 데이터를 정리해보기 __두 번째 도전 : 팀 관련 데이터만 분류하는 VoC 플레이그라운드 고안하기 __분류된 사용자 의견으로 의미 있는 보고서를 만들기 __보고서를 활용한 의미 있는 정기 보고서를 만들기 __VoC 플레이그라운드 정말 도움이 되었을까요? __로컬 비즈니스 실의 월간 VoC 리포트 발행 효율화 __마치며 : 더 많은 데이터를, 더 신뢰할 수 있는 방식으로 보고 싶다 12장 모든 당근 사용자에게 AI 에이전트 제공하기 - 1부 __자주 묻는 질문을 자주 보지 않는 딜레마 __문의하기로 바로 가는 사람이 하루에 2,000명이라면 __AI 에이전트를 소개합니다 __직접 만든 멀티 AI 에이전트 시스템, KAMP 구상하기 _