ai 활용을 통해 도달할수 있는 수준 10개

1. 일단은 saas 를 직접 구현할수 있는 정도를 미리 경험해 보는게 좋은것 같습니다.
   이를테면 postman 유료 쓰지 말고 만들어서 사용 해보기

1. 외부 api 정합성 관리나 다소 복잡한 테이블 분석이나 sql 도 ai 한테 어느 정도 도움 받을수 있음 말그대로 네카라쿠배 규모 시스템 이런데 말고 그냥 외부 api 도 날린다 수준일 경우 테이블 5-10개 안팎에서의 조회 쿼리 업데이트 쿼리 정도는 ai 한테 분석이드 sql 작성이든 꽤나 도움 받을수 있음

2. 코드 구조 고도화 해보기 아키텍쳐 이론 및 클린 코드 이론 적용 해보기
   ddd 아키텍쳐 적용 해보기, 코드 리뷰 및 리팩토링 해보기

3. db 설계 이해 하고 설계 차원에서 프로토 타입 여러개 만들어 보기
   (디비 관리나 ui/ux 디자인 관리는 문서화와 얼만큼 연동 할수 있는지도 중요한듯)
   

4. sql 최적화, 스프링 ai 같은 요즘 기술 사용해 보기
   

5. rag 나 벡터 디비 업무 자동화 agent custom 등 ai 고도화 영역에 발들이기
   

6. 하네스 엔지니어링, 컴파운드 엔지니어링 등 ai 고수급에 도달 하기
   

7. 피그마 to devops 로 풀스택 개발자 수준에 도달 하기
   

8. 어려워서 못했던것들 해보기 , 복잡한 권한 관리, 웹소켓, redis, kafka
   

9. 필수적인 컨벤션, 프로젝트 정보, 개발 스킬, 업무 일정, 이슈 관리에 대해 자동 응답해주는 업무 관리 응답 봇 만들어 보기

결국 ai 활용 능력을 통해 달성할수 있는건 개발 프로세스 대부분을 얼만큼 시스템화 할수 있느냐 그리고 얼마나 실증 할수 있냐가 아닐까여? 궁극적으로 개발과 테스트 뿐만 아니라 교육과 의사 결정 그리고 채용 프로세스 심지어 성과에 대한 보상 까지?

이외에 ai 를 가볍게 익혀볼수 있는 방법은 ai skills 모아놓은거 활용해 보기 manus ai 나 openClaw 비서로 활용해 보기 n8n 자동화 만들어 보기 뭐 그런것도 있겠지만 가시적인 성과가 나오기가 쉽지 않은거 같습니다

ai 활용을 시스템화 라는 측면에 초점을 맞추고 봐야 하는 이유가 갑자기 프로덕트 엔지니어링이나 피그마는 그림판일뿐이다 식으로 한번에 별개의 영역을 한번에 통합하는식으로 한걸음에 만능툴로 사용하기는 쉽지 않기 떄문에 기존의 프로세스를 최대한 체계화 하는 차원에서 ai 를 활용하는게 가장 실천적이고 실전적인 방법이라고 생각합니다.