다양한 저자분들의 다양한 경험 소개가 도움이 됩니다.

생성형 AI 완전 정복 - 프롬프트 엔지니어링부터 LLM, RAG, 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전, 소라, Veo 2, n8n, CrewAI, AutoGen, AI 에이전트 자동화까지 한 권으로 끝내는 생성형 AI 끝판왕!
정재민 외 지음 / 길벗 / 2026년 2월

다양한 생성형 AI기술들의 책이 출간되고, 소개되고 있습니다.

특정한 기술에 대해서 언급하는 방향을 가진 책들도 있고, 다양한 기술을 소개하는 책들도 있습니다.
이 책의 부제목은 "프롬프트 엔지니어링부터 LLM, RAG, 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전, 소라, Veo 2, n8n, CrewAI, AutoGen, AI 에이전트 자동화까지 한 권으로 끝내는 생성형 AI 끝판왕!" 입니다.

이 책은 공동저자로 구성되어 있으며, 총 7분의 저자분의 내용으로 구성되어 있습니다.

기술사님, 대기업 AX팀, 다양한 분야에서 AI를 활용해서 서비스에 활용하는 다양한 사례 및 기술을 경험할수 있는 것이 이 책에서

인상깊은 장점입니다.

처음부터 바로 활용법을 설명하기 보다는 "생성형 AI"가 무엇인지, 예전부터의 역사적인 배경과 발전 방향을 소개합니다.

머신러닝, 딥러닝 부터 시작된 기술의 흐름이 CNN, 트랜스포머, GAN,RNN등 기술적인 흐름을 살펴보고 너무 무겁지 않지만, 

중요했던 포인트가 잘 정리되어 있습니다.

LLM이라는 단어가 이제는 일반적인 단어가 되어가고 있습니다. 생성형 AI에서 LLM이 왜 중요하고 그 원리, 동작방식을 통해서

실제 우리가 사용할때 원리를 알고 조금 더 쉽게 그 활용법을 파악할수 있게 합니다.

작년에는 프롬프트 엔지니어링이라는 용어가 매우 화두였는데, 자연스럽게 프롬프트의 구성요소, 설계원칙, 효과적인 작성 방법을 소개합니다. 딥러닝이 처음 나왔을때는 해당 내용에 대해서 개별적으로 학습하고 그 과정을 이해하는 과정이 많이 졌지만 요즘은 상대적으로 덜 한것 같습니다. 하지만 우리가 지금 AI를 사용하게 된 기술적인 원리 및 배경을 배우고 기술키워드 및 과정을 알고 있는 것은 향후 더 발전될 기술적인 흐름을 따라가고 파악하는데 도움이 됩니다.

■ 실습 내용 살펴보기

5장 LLM을 이용한 S/W 개발하기
- LLM을 이용한 코드 자동 생성하기, 코드 설명하기, 챗봇 서비스 이용하기

VSCode기반으로 다양한 익스텐션(EasyCode)를 설치해서 실습을 진행합니다.

코드를 작성하기 위해서 프롬프트 명령을 수행하고, 테스트코드를 작성하고, 리팩토링, 문서화를 프롬프트로 수행할수 있습니다.

함수명 및 SQL문등 다양한 부분에서 지원을 받아 개발 지원을 실습합니다. node환경에서 간단한 챗봇 구현까지 예시로 구성되어 있습니다. 기본적으로 SW분야에서는 코드작성에 대해서 도움을 받고 지원을 받으려고 많이 사용합니다.

대부분의 개발 빌드 환경을 제공하는 VSCode기반으로 어떻게 활용하는지 살펴보고, 각자 담당하는 업무에 대해서 실제 개발환경을 동일하게 적용해보고 실습해볼수 있습니다. SW개발 과정에 속하는 테스트코드, 리팩토링등은 부분적으로 사용도 적용해보기 좋습니다.

6장 RAG 챗봇 만들기부터 파인튜닝까지 구현하기

- RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 구성해보고 이해하고 실습합니다.

https://portal.azure.com/ 애저 기반으로 해당 서버 구성 및 테스트를 할수 있는것이 처음 경험하는 것이여서 좋았습니다.

각 모델을 선택하고 배포, sLLM환경으로 파인튜닝도 진행합니다.

업무적으로 처음 도입하는 사례가 고객서비스 분야, 법률 분야, 제조 분야 등에서 도움을 받을수 있습니다.
RAG라는 키워드에 대해서 처음에 적용하기 어색할수 있는데, 조금 더 실제 서비스에 적용하기 위해서 RAG를 실습해볼수 있는 코드를 학습하고 참고 할수 있습니다. 특히 애저 기반으로 클라우드 환경을 구성해서  시간이 걸리는 다른 요소를 최소화 하고 RAG에 집중할수 구성도 좋았습니다.

# 영상 이미지 관련

1) 이미지 프로젝트

다양한 이미지 생성 AI중에 미드저니, 오픈 AI의 달리, 스테이블 디퓨저 연동 및 소개를 합니다.코랩에서 외부 API 직접 연동이 안되는데, pyngrok를 이용해서 추가 연동을 진행합니다.이미지 생성에도 다양한 구성과 고려해야 할것들이 많이 있습니다. 

3가지 기술을 소개하고 있는데, 최근에 나노바나나2도 출시되어서 다양한 케이스를 확인하는데 도움이 됩니다.

코랩환경에서 어떻게 구성해서 이미지를 활용할수 있는지 생각의 범위를 키울수 있습니다

2) 동영상 프로젝트

동영상 제작에도 소라, 비오2가 제공되는데, 책에서 소개된 OpenAI의 소라 기술은 최근에 서비스 종료를 발표하였습니다. 

하지만, 다른 다양한 제품이 비슷한 방식으로 활용할수 있어서 어떻게 이미지가 아닌 영상을 구성할때

방향을 잡아야 하는지 알수 있습니다. 동영상에 대해서는 이미지 제작과 어떠한 차이점이 있고, 실습으로 구성된 영상의 퀄리티를 확인하면서 아이디어를 계속 찾아볼수 있습니다.

9장 AI 에이전트
에이전트라는 말은 예전부터 있었지만, AI를 사용할때는 더욱 다양하게 사용되고 있습니다.

CrewAI, AutoGen,랭그래프, tavily API활용, n8n구성등 통해서 에인전트의 역할을 나누고 활용법을 알아볼수 있습니다.

__9.2.1 CrewAI로 에이전트 만들기
__9.2.2 AutoGen으로 에이전트 만들기
__9.2.3 랭그래프로 에이전트 만들기

우리가 생각하는 에이전트의 개념과 AI환경에서 에이전트의 개념의 차이와 실제 새로운 기술에 대해서 동작 원리를 살펴볼수 있습니다. 추가로 AI를 사용할때 윤리적인 관점 및 법에 대한 고려 사항, 앞으로의 발전 방향을 통해서 

이제는 사용하는 것은 필수이고, 이것을 어떻게 잘 사용해서 업무 효율 및 서비스에 도입을 서둘러야 하는 시점이 되었는데

단순히 프롬프트 입력으로는 접근하는 범위를 넘어서 기업에서 업무에 어떻게 적용해야 할지 다양한 케이스를 경험하고

각 분야에 AI/AX를 도입할때 여러 회사에서 경험하신 저자분들의 사례는 시행착오를 줄일수 있는 도움이 되는 책입니다.

실습코드의 수준이 높고, 설명도 매우 상세합니다.

A2A×MCP 멀티 에이전트 오케스트레이션 실전 - 현직 AI Specialist에게 배우는 A2A! A2A x MCP 시스템을 설계, 구축, 운영하며 멀티 에이전트의 기본을 경험한다!
서지영 지음 / 길벗 / 2026년 3월

AI는 이제 모두 사용해야 하는 기술이고, 그 사용 범위는 지속적으로 늘어날 것입니다.

그 과정에서 키워드가 되는 용어가 "에이전트" 입니다. 에이전트는 예전부터 있던 용어라서 익숙하시겠지만, 우리는 AI를 통해서 에이전트 구성을 하는 Agent - To - Agent 구조가 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.

이 책은 그러한 독자분들을 대상으로 하고 있고 책에서는 "그러한 장벽을 낮추기 위해서 기획되었습니다."

<대상 독자>

· A2A 멀티 에이전트 구조를 처음 접하는 입문자

· AI가 요즘 어디까지 왔는지 궁금한 대학생 / 초급 개발자

· LLM을 이미 상요해 봤지만, 더 복잡한 시스템을 만들어 보고 싶은 실무자

· 사내 프로젝트나 PoC에서 에이전트 기반 구조를 도입해야 하는 엔지니어/아키텍츠

· 멀티 에이전트가 무엇인지 이해하고 싶은 기획자/PM

■ 책을 둘러보기, 특징

· 저자분은 다양한 IT경험 및 다양한 저서등이 있으셔서, 책을 통해서 지식을 풀어가는 능력이 많으십니다. 

· 이 책은 매우 실습이 많은 것이 특징입니다. 책에 이론적인 내용보다 이론적인 실습을 위주로 되어 있습니다. 

 - 책은 450Page로 구성되어 있는데, 90page부터 실습 위주의 내용입니다.

 - 코드는 파이션으로 구성되어 있습니다.

 - 소스를 다운받아서, 실행해면서 이해하는 방식이 좋습니다.

 - 실습위주의 구성이여서, A2A, MCP에 대한 경험이 자연스럽게 배울수 있습니다.

 - 자연스럽제 gRPC에 대해서 확인가능합니다.

 - 특히 10장에서는 비정형 데이터 기반에 대한 내용인데, 이책 실습에서 가장 많은 장표를 가지고 구성되어 있습니다.

 - 실습위주 내용 구성

■ 이론 살펴보기

· 에이전트라는 개념이 예전에도 있었지만, 지금 AI 환경에서 살펴봐야 하는 에이전트의 개념을 새롭게 설명합니다.

 - 에이전트 구성요소 (관찰, 해석과 표현, 메모리, 추론과 판단, 계획, 도구 활용, 실행, 평가)

· A2A의 발전 과정

해당 과정은 한번에 진행된것이 아니고, 단계적으로 발전해왔습니다.

단일 에이전트 -> 멀티 에이전트 -> MCP (모델과 도구 간 상호 작용 표준화) -> A2A (에이전트들이 자율적으로 협력)

· A2A에 대한 개념 잡기

에이전트 상호 연동이 되는 것은 서로 간에 상호 보완되는 개념이 있어야 합니다.

모든 사항이 A2A의 구성이 필요한 것은 아닙니다. 단순 작업이나 멀티 에이전트가 구성이 효과적일수 있습니다.

- 에이전트는 어떤 방식으로 통신을 할까요?

대표적인 방식은 RPC, gRPC, 메시지 버스(브러커 기반 pub/sub)가 있습니다.

· 에이전트의 설계원칙 및 구현 방식등 다양한 이론 및 개념을 알수 있습니다. 

■ 실습 내용 살펴보기

· 실제 예제코드를 기반으로 업무에 도입을 해볼수 있는 수준의 내용들이 많이 있습니다.

<예제 항목>

실제 내용은 특정 도메인에 한정되지 않고, 범용적으로 사용할수 있는 주제 입니다.

8장 코드 내 취약점을 점검하는 에이전트
9장 고도화된 검색 에이전트 설계 및 정확도 향상
  9.1 사실 기반 응답을 보장하는 팩트체크 및 콘텐츠 필터링 에이전트
  9.2 여러 LLM을 비교해 응답 품질을 정량·정성 평가하는 벤치마킹 에이전트
10장 비정형 데이터 기반 분석 에이전트
  10.1 VOC(고객 불만)를 요약하고 정책 개선안을 제안하는 에이전트
  10.2 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 사전 대응 전략을 제시하는 에이전트
11장 문서 기반 생성 및 분석 에이전트
  11.1 경쟁사 분석과 타깃 고객 분석을 기반으로 기획서 초안을 자동 생성하는 에이전트
  11.2 RFP 문서를 분석하여 제안서 목차를 자동 구성하고 자사 대응표를 작성하는 에이전트

 · API 키는 chat-gpt, claude, tavily에서 3개를 발급받아서 진행합니다.

 ■ 실습1 : 취약점 점검 에이전트

해당 케이스는 "오케스트라 아키텍처 구조"로 구성되어 있습니다.

취약점을 테스트 하기 위해서 샘플 파일도 함께 포함되어 있습니다.

· https://github.com/gilbutITbook/080493/tree/main/Code_Vulnerability

 · 세부 코드에 대한 로직설명은 책을 통해서 충분히 제공되고, github에서 상세적인 아키텍처등도 확인 가능하십니다.

■ 실습2 - 고도화된 검색 에이전트 설계 및 정확도 향상

· 조금더 확장해봅니다.

AI응답의 정확성과 안전성을 보장하기 위해 설계된 다중 에이전트 기반 팩트 체크 및 콘텐츠 필터링 시스템입니다.

기술요소는 크게 3가지 특징이 있습니다.

1) Travily Search API를 활용해서 실시간 정보 검증 진행

2) 정규표현식 기반의 빠른 필터링과 LLM기반의 정밀 분석이 결합되어 동작

3) 멀티에이전트 아키텍처를 적용해서, 각 에이전트가 독립적으로 비동기, gRPC처리를 진행

https://github.com/gilbutITbook/080493/tree/main/Search_FactCheck_ContentsFilter

 각종 실습을 위한 구성에 대한 가이드도 친절하게 설명되어 집니다.

■ 비정형 데이터 기반 분석 에이전트 

VOC(Voice of Customer) 분석 시스템 - 고객 불만사항 분석 및 정책 개선안 생성 하는 기능입니다.

해당 컨셉의 기능은 모든 기업에서 활용할수 있는 부분입니다.

고객의 의견을 활용하는 솔류션은 현재도 다양하게 판매되고, 신규 제품이 출시됩니다.

소스 : https://github.com/gilbutITbook/080493/tree/main/VOC_Improve

· 주요 구성

· VOC기반의 데이터를 자연어 분석을 시작하고 --> 여러 후보 예약을 생성한 뒤 평가와 비평 단계를 거쳐서 최적의 결과를 선별합니다.

총 6개의 에이전트가 동작이 됩니다.

├── agents/                   # AI 에이전트 모듈

│   ├── __init__.py

│   ├── interpreter.py       # 자연어 질의 해석 에이전트

│   ├── retriever.py         # VOC 데이터 검색 에이전트

│   ├── summarizer.py        # VOC 요약 생성 에이전트

│   ├── improver.py          # 정책 개선안 생성 에이전트

│   ├── evaluator.py         # 결과 평가 에이전트

│   └── critic.py            # 결과 비판/개선 에이전트

각각의 에이전트의 파이프라인을 구성해서 데이터 처리를 수행하게 됩니다.

· 소스 설명이 필요한 부분에 매우 상세하게 주석이 달려있습니다.

같은 흐름으로 제공되는 다양한 구현 사례를 통해서 자연스럽게 동작방식을 자연스럽게 이해할수 있게 됩니다.

gRPC 기능도 proto구성을 많이 연습해볼수 있습니다.

한개의 에이전트가 아닌, 다양한 구성으로 오케스트라 형태, A2A구성도 책을 통해서 학습해볼수 있고

현재 업무에도 적용해볼수 있는 단순히 이론이 아닌, 적용범위가 크게 구성된 샘플코드도 

이책의 가치를 더욱 높여주는 것 같습니다.

AI시대에 필요한 기술

프로그램을 읽는 기술
이와마츠 히로시 지음, 나민성 옮김 / 길벗 / 2025년 12월

AI시대에서는 프로그램을 잘 읽는 기술이 더욱 중요해졌습니다.

자동으로 생성되는 소스코드의 양도 늘어나고 있으며, 그것을 가이드 하고 요구사항도 잘 정리해야 하고

기존에 작성된 코드도 빠르게 분석해서 활용해야 합니다. 

예전에도 중요했지만, 지금은 조금은 다른 관점으로 더욱 중요하게 되었습니다 

프로그램을 잘 읽은 방법은 많은 프로그램 소스 코드를 보는 것이 제일 좋은 방법입니다.

하지만, 그 과정을 효율적으로 수행하는 방법은 있습니다. 

이책에서 그것을 배울수 있습니다.

책의 서문에 "AI가 만든 코드, 판단은 인간의 몫! 실무와 직결되는 읽은 힘을 길러라!"

지금 시대에 공감이 많이 되고, 정말 필요한 실력입니다. 책에서는 어떻게 그 방향성을 풀어내는지 살펴보려고 합니다

■ 목차를 살펴보기

1장 왜 프로그램을 읽는 힘이 필요한가?

2장 다른 사람의 프로그램을 읽는 것이 어려운 이유

3장 입력과 출력을 찾는 것이 요령

4장 프로그램 전체를 파악하는 요령

5장 코드를 한 줄씩 읽는 요령

6장 프로그램 읽기 실습(입문 수준)

7장 파이썬의 모듈 읽기

8장 업무 시스템 읽기 실습

다 관심이 있는 주제이지만, 밑줄친 내용이 바로 실무에 활용할수 있는 부분으로 생각됩니다.

· 우리가 프로그래밍을 읽어야 하는 이유

1. 버그 수정/디버그

2. 기능 추가/사양변경

3. 소스 코드 리뷰

4. 코드 리팩토링

5. 다른사람의 코드 인수인계

6. 테스트 작성

7. 코드의 문서화

· 다른 사람의 프로그램을 읽기 어려운 7가지 요인

1. 설계할때 생각하는 방법의 차이

2. 프로그램 작성에 사용한 언어의 차이

3. 함수를 만드는 방법의 차이

4. 함수명, 변수명을 짓는 방법의 차이

5. 주석을 작성하는 방법의 차이

6. 입력과 출력을 생각하는 방법의 차이

7. 수준의 차이

7가지 사항에 하나하나 어떤 케이스인지 설명합니다. 우리는 코드를 읽기 어려운것이 모두 "수준차이"라고 생각할수 있습니다.

하지만, 경력이 많은 분들도 같은 어려움이 있을수 있습니다. 그러한 부분을 줄이기 위해서 7가지 요인을 살펴보면 좋습니다.

2장 까지는 왜 프로그램 분석이 필요한 이유를 살펴보았습니다.

■ 본적적으로 프로그램을 읽은 방법을 3장부터 살펴봅니다

· 전체를 파악하고 각각 그 근거로 각각의 코드를 살펴보는 것이 옳은 방식입니다.

· 분석전에 해야 할 일이 관련 문서를 찾아서 살펴보는 것이 중요하고 필요합니다. 다만 그런 문서조차 잘 관리되지 않는다면 어려움이 있을거 같습니다. 

 - 코드를 분석하기 위해서는 입출력을 분석, 변수 의미, 함수 읽기, 클래스 읽기 등을 코드 기준으로 케이스별로 살펴보고 어떻게 접근해서 해석해야 하는지 설명합니다.

· 숫자 맞추기 게임을 통해서, 코드를 기준으로 어떻게 프로그램이 개발되어 있는지 예측해보기도 하고, 읽어가면서 해당 코드를 각각 이해하면서 다른 관점으로 이해를 돕습니다.

· 파이션의 random모듈, calendar모듈로 작성된 randrange()함수, month()함수를 살펴보면서, 코드를 이해하는 것을 연습합니다.

현재 전세계에게 가장 많이 쓰는 python모듈을 살펴보는 것은 좋은 best practice를 분석하는것은 좋은 코드를 보는 방법을 살펴봅니다. 

다양한 오픈소스도 있고 살펴볼수 있는 좋은 소스는 매우 많이 있습니다. github 정말 좋은 소스가 많이 있습니다.

너무 서두를 필요 없고 하나하나 경험을 쌓이다 보면 실력으로 자연스럽게 수준이 올라갈수 있습니다.

책에서는 어떠한 부분을 주의깊게 살펴보고, 기존에 습관에서 놓치고 있다는 것을 체크할수 있습니다.

자신에게 맞는 방법을 계속 찾아보면서 실력을 늘릴수 있는 기준이 되는 책입니다.

다양한 언어가 새롭게 나와도 이러한 경험은 빠르게 적응할수 있는 경험을 가지게 됩니다.

출판사에서 도서를 제공받았습니다.

바이브코딩을 실제 다양한 사례로 경험할수 있습니다.

한 걸음 앞선 일잘러가 지금 꼭 알아야 할 바이브 코딩 with 커서 - 웹 명함 제작부터 사내 스터디 관리 플랫폼까지 커서, n8n, MCP로 완성하는 나의 첫 바이브 코딩 올인원 실습서
김태헌 지음 / 길벗 / 2026년 2월

길벗 출판사에서 도서협찬을 받아서 리뷰를 진행했습니다.

바이브 코딩이 AI기술 발전으로 많이 알려지고 활용되고 있습니다.

누구나 이제 아이디어만 있으면 무언가를 만들어보고 시도해볼수 있습니디.

이 책은 프로그래밍 경험이 전혀 없고, 웹/앱에 대해서 몰라도 하나하나 설명해주기 때문에 큰 어려움이 없습니다.

결과물을 빠르게 확인하고 깃허브와 버셀에 실제 배포까지 진행을 하면서, 다양한 서비스를 만들어볼수 있는

경험과 자신감을 제공하고 있습니다.

실제 책도 취대한 쉽게 편하게 구성하시고, 이야기를 풀어 나가십니다.

바이브 코딩을 처음 접하면, 너무 많은 기술들이 소개되고 언급되고 있어서 혼돈이 생기게 되는데, 

이책은 그런 막연한 어려움을 딱 정리해서 소개해주는 내용이 많아서 초급자 분들도 정리가 쉽게 됩니다.

통합 도구형(IDE), 명령줄 터미널 형태인 에이전트 방식, 클라우드 형태 중에 이책에서는 가장 범용적은 IDE방식인 커서를 이용해서 

실습하고 구현합니다.

2장에서는 기본적으로 실제 개발에 필요한 개념들, 웹/앱의 서비스 동작 구조 이해, 프런트앤드 핵심 요소, 백앤드와 DB관련 기본 개념을 설명하는 것을 통해서, 단순히 바이브코딩을 통해서 나온 결과물을 경험하는 것이 아닌 실제 작업을 잘 시키기 위한 기본적인 소양을 쌓게 됩니다. 기본적으로 간단하게 개념을 잡고 가는 방향이니, 너무 부담스럽지 않습니다.

요즘 많이 사용되어지는 백엔드+DB의 통합기능인 파이어베이스, 슈퍼베이스라는 언급되어서 최신 기술 스택이 잘 반영되어 있습니다.

■ 실습 환경

· python, node, git을 설치합니다. 책의 예시는 윈도우 기반으로 설명됩니다. 맥에서 구성하는 것도 그렇게 어렵지 않습니다.

· 커서 환경

> AI모드 4가지 모드를 지원합니다.

> 각종 언어 모델을 연동하는 기능을 제공합니다.

■ 실습하기

· 명함만들기 기능 (커서에서 자체적으로 python으로 내부서버를 기동시킵니다)

쉽게 github에 올려서 배포하는 것을 쉽게 경험하실수 있습니다.

■ 다양한 실습 진행하기

· 바이브 코딩의 패턴 말하고(See) -> 실행하고(Run) -> 보는(See) 흐름을 가집니다.

· 간단한 패턴보다 복잡한 서비스를 하기 위한 Plan모드 사용법도 자세히 알아봅니다.

· 개인 브랜딩 사이트 만들기를 Plan모두로 작성하면서, github cli를 통해서 배포를 통해서 실습합니다.

사용하면서 발생될수 있는 다양한 에러상황을 정리한 내용은 뱌이브 코딩 사용시, 다양한 케이스를 살펴볼수 있어서 좋았습니다.

· 재무재표 시각화 및 AI분석하기

 - 우리는 다트DART, 전자공시시스템에 대해서 살펴본 경험이 많이 있으실겁니다. 

전자공시시스템에서도 오픈다트 키를 발급받을수 있습니다. https://opendart.fss.or.kr/

· 유튜브 댓글 AI분석 서비스

 - 구글 콘솔에서 API, OpenAI API키 발급받고 서비스 연동을 합니다.

 - 구현해야 하는 사항을 명확히 프롬프트 입력합니다.

PRD정의한 내용을 기반으로, 서비스 개발에 필요한 사항을 선택할수도 있고, 알아서 선택하게 할수도 있습니다.

이 책이 매우 좋은 점은 다양한 API를 활용하는 예시가 많다는 것입니다.

연동하는 사고를 확장하므로써 서비스를 기획하고 개발하는 확장성있는 생각을 가지게 됩니다.

API뿐만 아니라, 파이어베이스, n8n, github배포 및 cli확장, 버셀 등 다양한 부분을 실습하는 것이 좋았습니다.

입력 프롬프트가 잘 구성되어 있어서, 하나하나 실습하고 구현되는 모습을 눈으로 확인하며서 실제 바이브 코딩을 하게 됩니다.

기능을 좀더 구체화 해보고, 수정을 하면서 각자 원하는 기능을 추가할수 있게 처음 기본을 잘 학습할수 있는 책입니다.

책에서는 커서를 이용해서 진행을 하지만, 동일한 내용으로 클로드코드, Codex, 제미나이 cli를 이용해서 동일하게 프롬프트를 작성하고

실행해볼 수 있습니다.

Fastapi 및 생각의 범위를 키워주는 책

기획에서 출시까지 FastAPI 개발 백서 - 서비스 요구사항 도출부터 TDD 방식의 개발, AWS/깃허브로 배포와 출시까지! 실무 흐름 그대로 따라가는 FastAPI 실전 프로젝트
차경묵(한날) 지음 / 길벗 / 2025년 11월

파이션 및 개발자로 유명하신 차경묵(한날)의 집필하신 책입니다.

FastAPI를 통해서 약속잡기 서비스를 기획하며, 개발을 진행하고 실제 운영환경에 배포하는 과정까지 모두 포함되어 있는 책입니다. 단순하게 FastAPI를 통한 API개발만을 다루는 책이 아닙니다. 실제 책의 장수는 600Page가 넘어갑니다. 

실제 선배님이 설명해주시듯이, 왜 이런 고민을 하고 이런 방식으로 개선이 필요한지, 다양한 파이션 환경에서 우리는 다양한 방식이 있고 라이브러리가 있는데, 저자분은 어떤 기준으로 이러한 것을 사용하게 되었는지 이전 히스토리도 설명해주는것이 좋았습니다.

fastapi에 대한 장단점 및 API 구현 방법 및 기능에 대해서 많은 설명이 있습니다.

서비스를 구성하는데 한가지만, 있어서는 불가능 합니다.

venv구성하는 방법 및 poetry, 기존 pip와 다른점과 비교

sqlmodel, sqlalchemy, pydantic를 사용하면서 기존 파이선 환경에서 어떻게 이런 다양한 연결고리가 있고

사용하는 방법, fastapi와 어떻게 개발을 할수있는지 친절하게 설명되어 있습니다.

alembic을 통해서 데이터 마이그레이션을 주기적으로 실습할수 있습니다.

중간중간 실습을 하게 되면, 그 과정별 작업된 사항을 체크하고 문제되는 부분을 파악하기 좋은 형태로 별도 커밋브랜치를 제공해주신느 것도 학습하는데 편리함을 제공합니다.

에시)  https://gilbut.co/c/25068686Dj

이책은 FastAPI를 사용해보려고 하는 분들만 보지 않고, 파이션 전체적인 환경을 살펴보기 위한 좋은 책입니다.

저자님이 경험하신 다양한 시행착오 및 좋은 가이드 방향이 책에 잘 녹여져 있어서, 어떠한 개발자든 한번 살펴보시면 도움이 되실 것 같아서 추천드립니다.