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만드는 것보다 더 어려운 질문이 있습니다. “이 에이전트를 믿고 일을 맡겨도 될까?”
이 스터디는 Codex 사용법을 익히는 데서 끝나지 않습니다. 같은 개발 과제를 여러 조건에서 반복해 보고, 어떤 설정이 실제 성공률을 높이는지 코드와 데이터로 확인합니다.
8주 동안 작은 저장소와 과제 세트를 직접 만들고, Codex가 코드를 수정한 뒤 테스트를 통과하는지 자동으로 판정하는 평가 시스템을 구축합니다. 잘된 데모만 모으기보다 실패한 실행도 남겨서 원인을 함께 들여다봅니다.
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우리가 답하고 싶은 질문은 하나입니다.
“Codex가 코드를 만들 수 있는가?”가 아니라 “어떤 조건에서 Codex를 믿고 개발 업무를 맡길 수 있는가?”
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이름: 이인명
소속 · 경력: 데이터사이언스학부 재학생
소개:
최근 다양한 프로젝트를 진행하며 반복적인 코드 작성과 리팩토링, 테스트에 적지 않은 시간을 쓰고 있습니다. 이 과정에서 AI 코딩 에이전트를 단순한 코드 생성 도구가 아니라, 실제 개발 흐름에 자연스럽게 연결해 활용하는 방법에 관심을 갖게 되었습니다.
ChatGPT나 Claude에 질문하고 답을 얻는 수준을 넘어, OpenAI API와 Codex를 활용해 개발 작업을 수행하고 결과를 검증하는 에이전트를 직접 설계해보고 싶어 이번 5기에 지원했습니다. 특히 이론을 배우는 데 그치지 않고, 프로토타입을 만들고 실험하며 결과를 확인할 수 있는 심화 과정이라는 점이 기대됩니다.
리더로서는 일방적으로 지식을 전달하기보다, 구성원들이 각자의 실험 결과와 실패 사례를 편하게 공유하고 함께 개선해 나갈 수 있는 환경을 만들고 싶습니다. 스터디를 운영하며 커리큘럼 설계와 일정 관리, 팀 커뮤니케이션 경험도 쌓고, 혼자서는 얻기 어려운 다양한 관점과 피드백을 나누는 스터디를 만들어가겠습니다.
🏆 수상 이력 (1년 이내)