한국외국어대학교 Language & AI 융합학부
Hankuk University of Foreign Studies · 2026학년도 2학기
AI 에이전트로 개발하고, 오픈소스를 통해 협업하는 법을 익힙니다. 시험 대신 수강생 전원이 하나의 공개 저장소에 기여하고, 세 번 발표합니다.
| 주차 | 주제 | 세부 내용 | 자료 |
|---|---|---|---|
| 1주차 | 오리엔테이션 | Course Overview | 강의자료 |
| 2주차 OSS | Git & GitHub | Version Control, Branch, Pull Request | 강의자료 |
| 3주차 OSS | 코드 리뷰 | Review Practices | 강의자료 |
| 4주차 Agent | AI 코딩 에이전트 (1) | LLM Basics, Coding Agents | 강의자료 |
| 5주차 Agent | AI 코딩 에이전트 (2) | Context Engineering, Spec-Driven Development, MCP, Skills | 강의자료 |
| 6주차 발표 | [발표 1] AI 세팅 공유 | 개인 발표 | |
| 7주차 Agent | AI 코딩 에이전트 (3) | Multi-Agent Patterns | 강의자료 |
| 8주차 OSS | 오픈소스 (1) | Licensing, Governance | 강의자료 |
| 9주차 OSS | 오픈소스 (2) | Code Reading, ADR | 강의자료 |
| 10주차 발표 | [발표 2] OSS 분석 | 개인 발표 | |
| 11주차 SWE | AI 코드리뷰·리팩토링 + CI/CD | AI Code Review, Refactoring, CI/CD | 강의자료 |
| 12주차 SWE | 서비스·배포·운영 | Deployment, Operations | 강의자료 |
| 13주차 SWE | AI 테스팅 & 보안 | Testing, Security | 강의자료 |
| 14주차 SWE | AI·개발자 경제학 + SWE 미래 | AI Economics, Future of SWE | 강의자료 |
| 15주차 발표 | [발표 3] 팀 프로젝트 개인 발표 | 개인 발표 |
| 발표 1 (AI 세팅 공유) | 20% |
| 발표 2 (OSS 분석) | 30% |
| 발표 3 (팀 프로젝트 개인 발표) | 30% |
| 실습·과제 (주간 실습 제출물) | 10% |
| 참여 (수업 내 디스커션·협업) | 10% |
| 총합 100% | |
시험·출석 점수는 없습니다. 점수는 팀이 아니라 개인 단위입니다 — 공동 저장소에 어떤 기여를 얼마나 했는지를 PR·리뷰·커밋 기록으로 봅니다.
AI 사용을 적극 권장합니다. 이 과목은 AI로 개발하는 법을 배우는 과목입니다.
다만 제출물의 판단과 근거는 본인의 것이고, AI가 만든 부정확한 결과의 책임도 제출자에게 있습니다. 설명하지 못하는 코드는 내 것이 아닙니다. 확인은 실습·디스커션 시간에 직접 묻는 방식으로 합니다.