바이브 코더를 위한 개발 기초
바이브 코더가 신뢰할 수 있고, 유지보수하기 쉽고, 확장 가능한 서비스를 만들기 위해 꼭 알아야 할 개발 기초 지식.
AI로 코드를 만들수록 "작동하는 코드"와 "잘 만든 코드"의 차이가 중요해집니다. 기능이 돌아가도 데이터가 꼬이고, 비용이 폭발하고, 수정이 어려운 서비스는 오래가지 못합니다.
이 섹션은 바이브 코더와 비개발자 창업자를 위해 꼭 필요한 개발 기초를 실전 관점으로 정리합니다. 이론을 깊게 파기보다, 신뢰할 수 있고 유지보수 가능하며 확장 가능한 서비스를 만드는 데 필요한 개념과 판단 기준을 잡습니다.
7부작 지도
컴퓨터 과학을 다 외울 필요는 없습니다. 먼저 지도가 필요합니다.
컴퓨터 과학을 다 외우기보다 자료구조, 알고리즘, 시스템 설계, 개발 프로세스의 큰 지도를 먼저 잡는 입문 가이드입니다.
자료구조: 앱의 속도를 결정하는 데이터 그릇
배열, 리스트, 해시맵, 스택, 큐, 트리, 그래프를 앱의 속도와 유지보수성을 결정하는 데이터 그릇으로 이해하는 실전 가이드입니다.
알고리즘: 사용자가 늘어도 코드가 버틸지 가늠하는 법
빅오, 이진 탐색, 재귀를 코딩 테스트 이론이 아니라 데이터와 사용자가 늘어날 때 코드가 버틸지 예측하는 도구로 설명합니다.
시스템 설계: 실제 앱을 떠받치는 도시 설계도
클라이언트/서버, API, 데이터베이스, 캐시, 로드 밸런서, 큐, 모놀리식과 마이크로서비스를 실제 앱 구조 관점에서 설명합니다.
개발 프로세스: Git, 리뷰, 테스트, CI/CD, 기술 부채
Git, PR, 코드 리뷰, 테스트, CI/CD, 기술 부채를 AI가 만든 코드를 계속 바꾸고 안전하게 배포하기 위한 협업 습관으로 설명합니다.
빌더를 위한 완성형 컴퓨터 과학 로드맵
무엇을 먼저 배우고, 무엇을 나중으로 미루고, 어떤 프로젝트로 익힐지 정리한 AI 빌더와 비전공자를 위한 컴퓨터 과학 로드맵입니다.
AI가 만든 앱의 운영 문제, 자동으로 찾는 법
AI가 만든 앱에서 자주 생기는 운영 문제를 모니터링, 추적, 정적 분석, CI 게이트로 자동 감지하고 배포 전에 막는 방법입니다.
처음부터 읽어도 좋고, 지금 막힌 동네부터 읽어도 됩니다.
