38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
딩코딩코
초보자도 쉽게 이해하는 단계별 설명으로, 막연했던 코딩 테스트가 명확해집니다. 필요한 것만 배우고 바로 실전에 적용하세요!
초급
Python, 코딩 테스트, 알고리즘
복붙만 하는 AI 활용을 넘어, Claude Chat·Cowork·MCP·n8n·Supabase·Vercel까지 연결해 비개발자 직장인의 반복 업무를 실제 자동화하는 방법을 익힙니다. DingcoLabs라는 가상 회사를 배경으로 PM·마케팅·영업·CS·HR 시나리오를 직접 따라 하며, 바로 회사에 가져다 쓸 수 있는 업무 자동화 시스템을 만듭니다.
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Claude에게 질문이 아니라 지시를 내려 보고서, 제안서, 엑셀 결과물을 직접 만들게 할 수 있습니다.
Claude Cowork로 폴더 단위 업무를 처리하고 .docx, .xlsx, .md 결과물을 자동 생성할 수 있습니다.
Slack, Jira, Notion, Google Workspace를 MCP로 연결해 반복 업무 자동화를 설계할 수 있습니다.
n8n, Supabase, Vercel을 활용해 배포 가능한 AI 업무 시스템을 직접 구축할 수 있습니다.
보고서 요약, 메일 초안, 회의 정리까지는 해봤지만
정작 반복 업무는 여전히 사람이 복붙하고 확인하고 넘겨야 하기 때문입니다.
Claude나 ChatGPT를 켜도 결국 마지막 정리는 내가 합니다.
주간 보고서, 제안서, 시트 작업을 매번 처음부터 다시 만듭니다.
Slack, Notion, Google Workspace와 AI를 연결하고 싶지만 어디서부터 막막합니다.
자동화가 필요하다는 건 알지만 개발자용 강의는 너무 어렵게 느껴집니다.
이 강의는 비개발자 직장인이 AI를 답변 도구가 아니라 업무 시스템으로 바꾸는 과정입니다.
강의 안에서는 단순히 AI가 잘 대답하네에서 멈추지 않습니다.
주간 보고서: 흩어진 메모를 구조화된 보고서 초안으로 바꾸는 흐름
경쟁사 조사: 반나절 걸리던 정리를 재사용 가능한 리서치 프로세스로 바꾸는 방법
고객 문의, 회의록, 제안서 초안: 사람이 직접 쓰던 작업을 Claude 중심 워크플로우로 바꾸는 방식
최종 목표: 반복 작업 시간을 줄이고, 사람은 판단과 승인에 집중하는 구조
복붙형 AI 사용에서 벗어나는 법
질문이 아니라 지시하는 프롬프트 구조
결과물 형식까지 고정하는 방법
보고서, 메일, 표를 Claude가 먼저 만들게 하기
사람은 검토와 승인에 집중하는 흐름
비개발자 기준으로 끝까지 설명
API, JSON, MCP도 개발자 용어 없이 설명
왜 필요한지부터 보여주고 도구를 붙입니다
코딩 경험이 없어도 흐름을 이해하게 설계했습니다
윈도우와 맥 환경 모두 따라올 수 있게 안내합니다
직무별 실전 시나리오
PM: PRD, 회고, 사용자 인터뷰 정리
마케팅: 콘텐츠 초안, 광고 카피, 경쟁사 분석
영업, CS, HR: 제안서, 문의 분류, 채용 및 온보딩 자동화
내 업무 문맥으로 바꾸는 방법까지 함께 다룹니다
회사 도구에 연결되는 자동화
Claude Chat에서 Cowork, MCP, n8n으로 확장
Slack, Jira, Notion, Google Workspace 연결 감각 익히기
Supabase와 Vercel까지 이어지는 배포형 흐름 이해
개인 생산성이 아니라 팀에서 쓰는 시스템을 설계합니다
이 강의는 프롬프트 몇 개를 외우는 강의가 아닙니다.
DingcoLabs라는 가상 회사를 배경으로, PM, 마케팅, 영업, CS, HR이 실제로 겪는 업무를 따라가며 Claude를 업무 흐름 안에 넣습니다.
처음에는 Claude Chat에서 시작하지만,
점점 Cowork, Projects, Artifacts, Deep Research, MCP, n8n, Supabase, Vercel로 확장합니다.
즉, 잘 물어보는 법을 넘어서
반복 작업을 시스템으로 바꾸는 사고방식을 익히게 됩니다.
강의를 끝낼 때쯤에는 내 회사의 도구 환경에 맞춰
이건 바로 옮겨 써야겠다는 감각이 남도록 설계했습니다.
답변 하나 잘 받는 수준이 아니라, 결과물이 이어지고 축적되는 구조를 만듭니다.
Projects로 팀 지식과 톤앤매너를 기억시키고
Artifacts로 차트와 초안을 빠르게 만들고
Cowork로 폴더 단위 업무를 맡기고
MCP와 n8n으로 회사 도구와 연결합니다
같은 일을 매번 처음부터 시키지 않아도 되는 상태를 만드는 것이 목표입니다.
가상의 회사지만, 쓰는 도구와 문서는 실제 회사와 최대한 비슷하게 잡았습니다.
PM: PRD, 스프린트 회고, 인터뷰 정리
마케팅: 블로그 초안, 광고 카피, 시장 리서치
영업, CS, HR: 제안, 응대, 채용 및 온보딩 업무
그래서 단순 데모가 아니라, 자기 팀 상황에 바로 대입해보기 좋습니다.
보고서, 메일, 정리 문서, 시트, 분류 작업처럼 반복되는 업무를 Claude가 먼저 처리하고, 사람은 최종 판단과 승인에 집중합니다.
강의가 끝나면 이제 AI를 써봐야지가 아니라
이 업무는 이렇게 자동화하면 되겠네라는 구조적 시야가 생기게 하는 데 집중했습니다.
필요한 계정과 도구를 어떤 순서로 준비해야 하는지
문서, 폴더, 데이터가 어떻게 흘러가야 하는지
어디까지는 Claude에게 맡기고 어디서 사람이 검토해야 하는지
툴 구경으로 끝나지 않게, 실제 업무에 붙는 단계까지 끌고 갑니다.
Slack · Jira · Notion · Google Workspace 연결 흐름
n8n · Supabase · Vercel로 이어지는 배포형 자동화
각 섹션은 개념 설명으로 끝나지 않고, 실제 결과물이 남는 흐름으로 이어집니다.
예를 들어 보고서 초안, 경쟁사 분석표, 고객 응답 템플릿, 폴더 기반 작업 흐름, 도구 연동 자동화, 배포 가능한 미니 시스템까지 단계적으로 만듭니다.
즉, 강의를 들을수록 지식만 쌓이는 게 아니라
내 업무에 바로 옮길 수 있는 재사용 가능한 틀이 쌓입니다.
수업을 보는 동안 좋은 얘기였다로 끝나는 게 아니라
내 회사 업무에 바로 적용할 수 있는 초안과 구조를 들고 나가게 하는 방향으로 설계했습니다.

AI를 쓰고 있지만 아직 복붙 단계에서 벗어나지 못한 분
답변은 받지만 마지막 정리는 늘 내가 하는 분
매일 비슷한 문서와 보고서를 반복해서 만드는 분

PM · 마케팅 · 영업 · CS · HR처럼 문서와 협업이 많은 직무에 있는 분
제안, 정리, 커뮤니케이션 업무 비중이 높은 분
개발자 도움 없이 먼저 자동화를 설계해보고 싶은 분

코딩 없이도 팀에 통하는 AI 업무 시스템을 만들고 싶은 분
Claude, MCP, n8n을 실무 문맥으로 이해하고 싶은 분
개인 생산성을 넘어 팀의 반복 업무를 줄이고 싶은 분
매번 처음부터 쓰지 않아도 되는 프롬프트와 작업 템플릿
폴더 단위로 결과물을 뽑아내는 Cowork 활용 감각
회사 도구를 AI와 연결하는 기본 구조 이해
실제로 배포 가능한 자동화 흐름의 골격
프롬프트 몇 줄이 아니라, 내 업무를 자동화하는 기준선이 생깁니다.
이 강의는 예쁜 데모를 구경하는 수업이 아니라, 내 업무에 맞게 직접 구조를 바꿔보는 수업입니다.
따라서 수강 중에는 내가 하는 일에 어떻게 붙일지를 계속 같이 생각해야 합니다.
Claude, MCP, n8n, Supabase, Vercel의 기능 전체를 백과사전처럼 설명하지는 않습니다.
대신 비개발자 직장인이 실무에서 바로 쓰는 흐름에 필요한 만큼만 정확하게 가져갑니다.
이 강의의 핵심은 AI에게 일을 맡기는 것이지만, 최종 책임까지 넘기는 것은 아닙니다.
특히 외부 공유 문서, 고객 응대, 보고용 자료는 반드시 사람이 검토하고 승인하는 구조로 사용해야 합니다.
강의에서 배운 Claude Cowork 활용법, 스킬 세팅, 프롬프트 설계가 실제로 적용된 DingcoLabs AI Workforce Kit을 제공합니다.
Cowork 플러그인에 dingcodingco/dingcolabs-skills 한 줄 추가로 주간보고서 자동화, 고객 답변 초안, 경쟁사 분석, 데이터 인사이트 추출이 즉시 실행되며, PM·마케팅·영업·CS·HR 직무별 최적화 스킬 30종과 다중 에이전트 협업 하네스 100종이 포함되어 있습니다.
더 이상 AI한테 매번 어떻게 말해야 할지 고민하며 시간을 낭비하지 마세요. 강의에서 배운 내용이 /weekly-report, /cs-reply, /morning-briefing 같은 명령어로 이미 세팅되어 있어, 배우자마자 실무에 바로 꽂아 쓸 수 있는 프로덕션 레디 AI 업무 툴킷입니다.
(해당 킷은 노션의 형태로 링크로 제공됩니다!)
커뮤니티에서 수강평 인증 후 받아가세요!
(인증하는 방법은 맨 마지막 강의에 적어뒀습니다 __)
정답 하나를 외우는 방식보다, 자기 업무에 맞게 변형하면서 배우는 분에게 가장 효과적입니다.
하루 안에 보고서, 메일, 정리 업무부터 개선하고, 이후 도구 연결과 배포까지 차근차근 확장할 수 있도록 설계했습니다.
툴 UI가 바뀌어도 흔들리지 않는 사고방식과 흐름을 남기는 데 초점을 둡니다.
Claude, Cowork, MCP, n8n, Supabase, Vercel처럼 변화가 빠른 도구를 다루는 만큼, 실습이 깨지는 지점이 생기면 가장 먼저 보강해야 합니다.
따라서 이 강의는
도구 UI 변경으로 실습 흐름이 달라지는 부분
실무에서 자주 쓰는 시나리오가 추가로 필요한 부분
비개발자 수강생이 가장 많이 막히는 개념 설명
을 우선순위로 계속 정리하고 보강하는 방향을 기준으로 설계했습니다.
채널 영상 예시 | AI를 도구가 아니라 함께 일하는 구조로 바라보는 관점을 담았습니다.
이 강의는 도구 소개가 아니라, 현업 방식의 번역입니다.
실제 업무에서 쓰는 AI 도구와 자동화 흐름을 비개발자 직장인의 언어로 다시 설계했습니다.
API, JSON, MCP, 배포 같은 개념도 실무에서 왜 필요한가를 기준으로 설명합니다.
프롬프트 요령만 알려주는 대신, 반복해서 재사용되는 시스템 사고를 전달합니다.
즉, 멋진 데모를 보여주는 강의가 아니라 회사에서 바로 써먹게 만드는 강의를 목표로 합니다.
PM, 마케팅, 영업, CS, HR 업무 문맥에서 바로 응용할 수 있게 구성했습니다.
개발자와 협업할 때도 더 정확하게 요구사항을 정의할 수 있게 돕습니다.
이 강의는 아래 같은 분에게 특히 잘 맞습니다.
AI를 쓰고는 있지만 아직 개인 생산성 수준에 머물러 있거나, 내 회사의 도구와 연결하는 단계에서 막혀 있다면 이 강의가 정확히 그 간극을 메워줍니다. claude, 인공지능(AI), AI Agent, n8n 를 배웁니다
반대로, 처음부터 깊은 코딩 구현이나 앱 개발 자체를 기대한다면 이 강의의 핵심과는 조금 다를 수 있습니다.
코딩 경험은 필요 없습니다. 크롬 브라우저와 파일 업로드 정도의 기본 사용 경험이면 충분합니다.
Claude Pro와 Google 계정이 있으면 대부분의 실습을 바로 따라올 수 있습니다.
n8n, Supabase, Vercel, GitHub는 필요한 시점에 무료 플랜 기준으로 안내합니다.
윈도우와 맥 환경 모두 따라올 수 있습니다.
DingcoLabs 시나리오를 바탕으로 한 실습용 예시 자료
직무별로 응용할 수 있는 프롬프트와 작업 흐름 예시
자동화 구조를 자기 회사 환경으로 옮길 때 참고할 체크포인트
개발 지식은 필수가 아니지만, 새로운 도구를 직접 눌러보며 익힐 의지는 필요합니다.
이 강의는 AI가 만든 결과물을 무비판적으로 복사하는 방법이 아니라, 검토 가능한 시스템으로 만드는 방법을 다룹니다.
회사 계정이나 내부 데이터를 사용할 때는 반드시 사내 보안 정책을 함께 확인해야 합니다.
학습 대상은
누구일까요?
AI를 쓰고 있지만 아직 복붙 단계에 머물러 있는 비개발자 직장인
PM, 마케팅, 영업, CS, HR 등 반복 업무를 줄이고 싶은 실무자
Claude, MCP, n8n을 활용해 개인 생산성을 시스템으로 바꾸고 싶은 사람
코딩 없이 실무 자동화를 시작하고 싶은 사람
선수 지식,
필요할까요?
코딩 경험은 필요 없습니다. 크롬 브라우저와 파일 업로드 정도의 기본 컴퓨터 사용 경험이면 충분합니다.
Claude Pro 구독과 Google 계정이 있으면 실습을 훨씬 수월하게 따라올 수 있습니다.
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수강생
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강의 평점
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강의
🚀 토스, 포항공대 출신 | 현업 백엔드 개발자(+8년)
🎥2만 유튜버 | 개발 콘텐츠 제작
📚 인프런 강사 | 누적 수강생 15,000+
👥 개발자 취업 커뮤니티 운영 중 (8,000+)
🧩 오픈소스 (Gradle, Spring AI 등) 다수 Contributor
📝38개 서류 합격 및 크몽 이력서 첨삭 100+회 이상 경험 (평점 5.0점)
현업에서 전달되는 생생한 정보들을 쉽고, 연역적으로 이해되게 전달합니다.
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