길벗 학습단 20기 - AI 터미널 도구 - 4주차 학습인증

 

 

4주차	16일	17일	18일	19일	20일
목차	11장 Gemini CLI 고급 기능 활용하기 11.1 MCP 서버 연결하기 11.2 보안과 권한 관리	11장 Gemini CLI 고급 기능 활용하기 11.3 고급 설정 - settings.json 활용하기 11.4 Gemini CLI 확장 기능 활용하기 11.5 실전 활용 팁	12장 프로젝트 계획 세우기 12.1 PRD 작성하기 12.2 실행 계획과 WBS 작성하기 12.3 컨텍스트 파일 작성하기	13장 실전 프로젝트 수행하기 13.1 프로젝트 부트스트래핑과 단계별 개발하기 13.2 AI 기반 개발을 위한 테스트 주도 개발 13.3 코드 품질 개선하기 13.4 배포와 운영	14장 바이브 코딩을 위한 AI 터미널 도구 활용 전략 14.1 바이브 코딩과 풀스택 기술 활용 14.2 바이브 코딩과 멀티 AI 터미널 도구 활용 14.3 바이브 코딩을 위한 자동화 기술 활용

 

11장 Gemini CLI 고급 기능 활용하기

11.1 MCP 서버 연결하기

11.1.1 MCP 설정 파일의 구조와 위치 이해하기

• 전역 설정
• 프로젝트 설정
• 설정파일 위치

11.1.2 MCP 서버 연결 방법

• 방법 1. CLI 명령어로 MCP 서버 추가하기
  1. 기본 동작: 프로젝트 범위 등록
  2. 전역 등록: 모든 프로젝트에서 사용
• 방법 2. settings.json 직접 편집하기(권장)

11.1.3 MCP 서버 연결 실습: Playwright, GitHub, Context7

• Playwright MCP: 웹 브라우저 자동화
  • 방법 1. CLI 명령으로 등록하기
  • 방법 2. setting.jso 직접 편집하기
• GitHub HCP:저장소 , PR, 이슈 관리
  • 방법1. CLI 명령으로 등록하기
  • 방법2. settings.json 직접 편집하기(권장)
• Context7 MCP:라이브러리 문서 검색
  • 방법1. CLI 명령으로 등록하기
  • 방법2. settings.json 직접 편집하기(권장)

11.1.4 MCP 서버 관리하기

• MCP 서버 제거하기
• 필요한 MCP 서버만 선택적으로 활성화하기
  • 방법 1. 명령줄 옵션으로 MCP 서버 선택 로드(일시 조정)
  • 방법 2. setting.json에서 MCP 서버 허용 목록 설정(영구 설정)

11.1.5 MCP 서버 관련 문제 해결 가이드

1. Node.js 버전 확인
2. 네트워크 문제
3. setting.json 문법 오류
4. GitHub PAT 권한 부족
5. 디버그 모드로 상세 로그 확인

11.2 보안과 권한 관리

11.2.1 Gemini CLI의 보안 계층

1. 승인 설정(approval)
2. 신뢰 폴더(trusted folder)
3. 샌드박스(sandbox)

11.2.2 신뢰 폴더란

11.2.3 실습: 신로 폴더 설정하기

• 1단계: 신뢰 폴더 기능 활성화
• 2단계: 처음 방문하는 폴더에서 Gemini CLI 실행
• 3단계: 세션 중 신뢰 상태 변경
• 4단계: 신뢰 폴더 목록 확인 및 관리

11.2.4 샌드박스와 보안 설정 가이드

• 빠르게 샌드박스 모드 활성화하기
  • 명령줄에서 즉시 활성화
  • setting.json에서 기본값 지정
• 상활별 보안 설정 가이드
• 보안 체크리스트
  • 기본 원칙
  • 정기 점검 항목

11.3 고급 설정 - settings.json 활용하기

11.3.1 setting.json 구조 이해하기

• settings.json의 주요 구조
• 설정 병합과 우선순위 규칙
• setting.json을 다룰 때 기본 원칙

11.3.2 setting.json 편집하기

• 전역 설정 파일 편집하기
• 프로젝트 설정 파일 편집하기
• 전역 설정 vs 프로젝트 설정

11.3.3 주요 설정 카데고리 다루기

• 모델 설정
• UI 커스터마이징
• 도구 설정
• 컨텍스트 설정
• 일반 설정
• 보안 설정

11.3.4 환경 변수로 설정 제어하기

• 운영체제별 환경 변수 설정

11.3.5 고급 설정 예시

• 예시 1. 개인 사용자를 위한 전역 설정
• 예시 2: 보안 중심의 코드 리부 전역 설정

11.4 Gemini CLI 확장 기능 활용하기

11.4.1 Gemini CLI Companion: IDE 통합

• 설치하기
• IDE 컨텍스트 자동 전달 기능
• 파일 참조 자동화

11.4.2 CLI Extensions: 기능 확장 패키지 시스템

• Extensions 구성 요소
  • 프롬프트 파일(GEMINI.md 등)
  • MCP 서버 구조
  • 사용자 정의 명령어 제공
• Extensions 설치하기
• Extensions 폴더 구조
• Extensions 관리하기
• 실전 예시: gemini-cli-security 활용

11.5 실전 활용 팁

11.5.1 Gemini CLI가 유용한 이유

11.5.2 1M 컨텍스트 윈두오 활용 전략

• 컨텍스트 활용 최적화 팁

 

Part 5 AI 바이브 코딩 워크플로: 기획부터 배포까지 이어지는 자동화 개발 흐름 완성
12장 프로젝트 계획 세우기
12.1 PRD 작성하기

12.1.1 기본 용어 정리

12.1.2 PRD란

제품 요구 사항 정의서(Product Requirement Document)

12.1.3 AI와 함께하는 PRD 작성법

1. 최소한으로 필요한 항목
2. 직접 작성하기
3. AI에 초안 생성 요청하기
4. 작성 시 유의 사항

12.1.4 예시 개인용 TODO 웹 서비스 PRD

12.2 실행 계획과 WBS 작성하기

12.2.1 실행 계획과 WBS

• 전통적 프로젝트 곤리에서의 역할
• AI 시대의 새로운 접근법

12.2.2 Claude Code의 계획 모드 활용

12.2.3 AI 시대에도 WBS가 필요한 이유

12.2.4 예시: AI를 활용한 단계별 계획 수립

• 1단계: 큰 흐름만 정리하는 가벼운 WBS 작성
• 2단계: AI에 초안을 검증받고 개선 방향 보완

12.3.5 간단한 WBS 템플릿

12.3 컨텍스트 파일 작성하기

12.3.1 세 도구의 공통 컨텍스트

12.3.2 컨텍스트 파일과 별도 문서의 역할 분리

12.3.3 예시: TODO 웹앱 컨텍스트

12.3.4 디자인과 UI 정보를 위한 별도 컨텍스트 구조화

12.3.5 프로젝트 폴더 구조 한눈에 정리하기

13장 실전 프로젝트 수행하기
13.1 프로젝트 부트스트래핑과 단계별 개발하기

13.1.1 부트스트래핑: 초기 실행 환경 만들기

13.1.2 계획 모드에서 만드 plan.md 불러오기

13.1.3 plan.md 기반 단계별 개발하기

• 작은 단위로 단계 실행 요청하기
• 단계 완료 후 핵심만 확인하기

13.1.4 실전 개발 효율

13.1.5 개발 과정의 문제 해결 가이드

13.2 AI 기반 개발을 위한 테스트 주도 개발

13.2.1 TDD가 AI 기반 개발에 필요한 이유

13.2.2 예시: TODO 추가 기능을 TDD로 구현하기

• TDD 개발 계획을 세우도록 AI에 요청
• plan.md 기반으로 단계별 테스트 코드 생성
• 테스트를 통과할 기능 구현 요청
• 테스트 실행 및 피드백 반영

13.2.3 프런트엔드 테스트 자동화: Playwright MPC 활용

• Playwright MCP 사용 시 유의할 점

13.2.4 실전 테스트 중심 개발 흐름

13.3 코드 품질 개선하기

13.3.1 Claude Code 서브에이전트로 코드 리뷰 받기

13.3.2 Gemini Security Extension으로 보안 점검 자동화하기

13.3.3 파일 단위로 점검하기

13.3.4 리팩터링으로 코드 개선하기

• 리팩터링 예시
• AI에 리팩터링을 요청하닌 가장 효과적인 방법
• 성능 최적화

13.3.5 실전 코드 품질 개설 흐름

13.4 배포와 운영

13.4.1 배포와 운영의 기본 개념

13.4.2 주요 배포 서비스 비교

13.4.3 입문자를 위한 추천 전략

 

14장 바이브 코딩을 위한 AI 터미널 도구 활용 전략
14.1 바이브 코딩과 풀스택 기술 활용

14.1.1 AI터미널 도구가 가져온 풀스택 개발의 변화

14.1.2 입문자를 위한 AI 기반 플스택 로드맵

14.1.3 바이브 코딩 관점의 풀스택 예시

14.2 바이브 코딩과 멀티 AI 터미널 도구 활용

14.2.1 멀티 도구가 필요한 이유

14.2.2 실전 분업 패턴

14.2.3 비용 최적화를 위한 배치 전략

14.2.4 멀티 도구 기반 바이브 코딩 워크플로

14.3 바이브 코딩을 위한 자동화 기술 활용

14.3.1 반복 작업 자동화: Hook 기반 개발 워크플로

14.3.2 테스트와 문서 자동화

14.3.3 배포 자동화와 GitHub Actions 연결

14.3.4 MCP 기반 통합 자동화 전략

14.3.5 자동화를 위한 도구 조합 전략

14.3.6 하이브리드 자동화 전략