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OpenAI Codex 공식 유즈케이스 12가지 살펴보기 : Codex로 뭘 할 수 있나? 공식 12가지 사례 한국어 정리

안녕하세요! 갓대희 입니다.

오늘은 OpenAI Codex 공식 유즈케이스 12가지, Codex로 뭘 할 수 있나 공식문서를 리뷰해보려고한다.

Codex가 뭔지 모르는 사람을 위한 30초 정리
왜 지금 이 공식 문서가 중요한가
12가지 유즈케이스 전체 지도
Engineering 심층: PR 리뷰 · 코드베이스 이해 · 어려운 문제 반복
Front-end 심층: 반응형 디자인 · Figma→코드
Data & Automation: 데이터 분석 · 슬라이드 · Slack · API 업그레이드
Mobile & ChatGPT: iOS 앱 · ChatGPT 앱 · 브라우저 게임
스타터 프롬프트 패턴 분석
한국 개발자를 위한 실전 시작 로드맵
결론: 공식 유즈케이스의 진짜 가치
부록: 이 글을 만든 AI 워크플로우 (/deep-research-blog)
참고 자료

이 글 3줄 요약

OpenAI가 Codex 공식 활용 사례 12가지를 카테고리·난이도·스타터 프롬프트와 함께 정리했다.
"뻔한 내용"이라는 반응을 뒤집는 심층 분석: 프롬프트 패턴과 AGENTS.md 시스템이 핵심이다.
초보자는 Easy 4개(PR 리뷰, 코드베이스 이해, Slack, 슬라이드 덱)부터, 중급자는 Intermediate 5개로 확장하면 된다.

1. Codex가 뭔지 모르는 사람을 위한 30초 정리

OpenAI Codex는 코드를 생성·이해·검토·디버그하는 AI 코딩 에이전트이다.

ChatGPT의 채팅 인터페이스와 달리 클라우드 환경에서 독립적으로 긴 작업을 수행한다. 사용자가 지시하면 Codex는 파일을 읽고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, 결과를 반환한다.

공식 문서에 따르면 Codex는 다음 구독 플랜에서 사용 가능하다: ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise.

(출처: developers.openai.com/codex)

인터페이스	설명
Codex App	프로젝트 사이드바, 스레드 목록, 리뷰 패널이 있는 데스크톱 앱
IDE Extension	슬래시 커맨드를 지원하는 IDE 통합 플러그인
CLI	터미널 기반 인터페이스 (레퍼런스 문서 포함)
Web Interface	환경 관리 기능이 있는 클라우드 웹 인터페이스
Integrations	GitHub, Slack, Linear 연동 지원

Claude Code와의 차이점: Claude Code는 로컬 터미널에서 실행되는 Anthropic의 CLI 도구다. Codex는 OpenAI의 클라우드 에이전트로 GitHub·Slack 통합에 강하다. 각자의 생태계에 최적화되어 있다.

2. 왜 지금 이 공식 문서가 중요한가

2026년 3월, OpenAI는 공식 Codex Use Cases 페이지를 공개했다. 한국 개발자 커뮤니티 GeekNews에서 이 소식이 공유됐을 때, 한 개발자는 "공식 활용 예제라 기대했더니 뻔한 내용밖에 없네"라는 댓글을 달았다. (출처: GeekNews #27938)

제목만 보면 그 반응이 맞다. "PR 리뷰", "데이터 분석"이라는 이름만 놓고 보면 2023년부터 봐온 내용과 다를 게 없어 보인다. 각 페이지를 직접 열어봐야 다르다는 걸 알 수 있다.

① 검증된 스타터 프롬프트가 공개됐다

각 유즈케이스에는 바로 복사해서 쓸 수 있는 스타터 프롬프트가 있다. "Iterate on difficult problems" 페이지의 프롬프트는 eval-driven improvement loop를 구현하는 300자 짜리 구조화된 명령어다. 이걸 처음부터 직접 짜려면 꽤 오래 걸린다.

② AGENTS.md 시스템의 실전 예시가 담겨 있다

Codex는 저장소의 AGENTS.md 파일을 읽고 행동 지침으로 삼는다. PR 리뷰 유즈케이스는 "P0 이슈로 오탈자를 플래그하라"는 구체적인 지시 예시를 보여준다. AGENTS.md를 어떻게 쓰느냐가 Codex 결과물 품질을 직접 결정한다.

③ 스킬/플러그인 생태계의 공식 로드맵이다

각 유즈케이스에는 함께 사용하는 공식 스킬이 명시된다: $playwright-interactive, Figma MCP, $imagegen, $openai-docs 등. 이 목록은 OpenAI가 공식 문서에서 각 유즈케이스와 함께 명시한 스킬/플러그인들이다.

정리: 각 페이지 안에는 난이도 표시, 소요 시간, 실전 프롬프트, 관련 스킬이 들어 있다. 일부 페이지에는 AGENTS.md 예시도 포함된다. 제목만 봤을 때와 실제로 들어갔을 때 느낌이 다르다.

3. 12가지 유즈케이스 전체 지도

공식 페이지의 12가지 유즈케이스를 난이도·소요 시간·카테고리 기준으로 정리하면 다음과 같다.

(출처: developers.openai.com/codex/use-cases)

#	유즈케이스	카테고리	난이도	소요 시간
추천	PR 자동 리뷰	Integrations, Automation	Easy	5초
추천	반응형 프론트엔드 디자인	Front-end, Design	Intermediate	1시간
	데이터셋 분석 및 리포트	Data, Analysis	Intermediate	1시간
	ChatGPT 앱 만들기	Integrations, Code	Advanced	1시간
	iOS / macOS 앱 빌드	Mobile, Code	Advanced	1시간
	브라우저 게임 만들기	Engineering, Code	Intermediate	장시간
	슬라이드 덱 자동 생성	Data, Automation	Easy	30분
	어려운 문제 반복 풀기	Engineering, Analysis	Advanced	장시간
	Slack 코딩 태스크	Integrations, Automation	Easy	5분
	Figma 디자인 → 코드	Front-end, Design	Intermediate	1시간
	대형 코드베이스 이해	Engineering, Analysis	Easy	5분
	API 인테그레이션 업그레이드	Engineering, Code	Intermediate	1시간

추천 = Featured (OpenAI 추천). 출처: developers.openai.com/codex/use-cases, 2026-03-30 기준

한 줄 종합: Easy 4개(PR 리뷰 5초, 코드베이스 이해 5분, Slack 5분, 슬라이드 덱 30분)가 진입 장벽이 가장 낮다. Advanced 3개(ChatGPT 앱, iOS 앱, 어려운 문제 반복)는 특정 플랫폼 또는 긴 세션 경험이 필요하다.

4. Engineering 심층: PR 리뷰 · 코드베이스 이해 · 어려운 문제 반복

4-1. PR 자동 리뷰 (Easy / 5초)

가장 빠르게 팀에 도입할 수 있는 유즈케이스다. GitHub 통합 설정 후 모든 PR에 자동 리뷰를 켜거나, PR 댓글에 @codex review를 입력하는 방식으로 사용한다. Codex가 이슈를 발견하면 @codex fix it으로 클라우드 태스크를 시작해 수정도 가능하다.

공식 스타터 프롬프트:

@codex review for security regressions, missing tests, and risky behavior changes.

AGENTS.md에 리뷰 지침을 추가하면 Codex가 해당 기준으로 일관되게 검토한다. Codex는 가장 가까운 AGENTS.md를 각 변경 파일에 적용하므로, 패키지별로 더 세밀한 지침을 배치할 수 있다.

## Review guidelines

- Flag typos and grammar issues as P0 issues.
- Flag potential missing documentation as P1 issues.
- Flag missing tests as P1 issues.

4-2. 대형 코드베이스 이해 (Easy / 5분)

새로운 저장소에 합류했거나 익숙하지 않은 기능을 수정해야 할 때 가장 먼저 사용할 수 있는 유즈케이스다. 요청 흐름을 추적하고, 모듈 오너십을 파악하며, 수정 전에 확인해야 할 파일 목록을 받을 수 있다.

공식 스타터 프롬프트:

Explain how the request flows through <name of the system area> in the codebase.
Include: which modules own what, where data is validated, and the top gotchas
to watch for before making changes. End with the files I should read next.

초기 설명 이후 다음과 같은 후속 질문으로 이해를 깊어갈 수 있다: "어느 모듈이 비즈니스 로직을 담당하고 어느 쪽이 트랜스포트/UI 레이어인가?", "검증 로직은 어디에 있고 어떤 전제를 강제하는가?", "변경 후 실행해야 할 테스트는 무엇인가?"

4-3. 어려운 문제 반복 풀기 (Advanced / 장시간)

점수로 측정 가능한 반복 개선이 필요한 문제에 특화된 유즈케이스다. 결정론적 체크(스크립트 점수)와 LLM-as-a-judge 평가를 결합해 목표 점수에 도달할 때까지 Codex가 자율적으로 반복한다.

공식 문서에서 설명하는 핵심 원칙은 다음과 같다: 반복마다 하나의 집중된 변경만 수행하고, 모든 반복을 로그로 기록하며, 점수뿐 아니라 생성된 아티팩트를 직접 확인한다. 목표 점수(예: overall 90%, LLM judge 평균 90%)를 명시해야 Codex가 언제 멈출지를 안다.

공식 스타터 프롬프트 (공식 페이지 원문):

I have a difficult task in this workspace and I want you to run it as an
eval-driven improvement loop.

Before changing anything:
- Read `AGENTS.md`.
- Find the script or command that scores the current output.

Iteration loop:
- Make one focused improvement at a time.
- Re-run the eval command after each meaningful change.
- Log the scores and what changed.
- Inspect generated artifacts directly. If the output is visual, use `view_image`.
- Keep going until both the overall score and the LLM average are above 90%.

Constraints:
- Do not stop at the first acceptable result.
- Do not revert to an earlier version unless the new result is clearly worse in scores or artifacts.
- If the eval improves but is still below target, explain the bottleneck and continue.

Output:
- current best scores
- log of major iterations
- remaining risks or weak spots

주의: 이 유즈케이스는 "long-running" 세션이다. 작업이 몇 시간 이상 걸릴 수 있으며, 평가 스크립트가 사전에 준비되어 있어야 한다. 평가 스크립트 없이 사용하면 개선 방향을 알 수 없다.

5. Front-end 심층: 반응형 디자인 · Figma→코드

5-1. 반응형 프론트엔드 디자인 (Intermediate / 1시간)

스크린샷이나 디자인 브리프를 제공하면 Codex가 저장소의 기존 디자인 시스템과 컴포넌트를 활용해 반응형 UI를 구현한다. 핵심 검증 도구는 $playwright-interactive — 실제 브라우저에서 구현 결과와 레퍼런스를 비교하며 반복 개선한다.

공식 문서가 강조하는 5가지 팁:

구체적으로 지시하라: 인터랙션 패턴과 스타일에 대한 높은 구체성이 더 나은 결과를 낸다.
품질 높은 레퍼런스: 데스크톱, 모바일, 호버, 로딩 등 여러 상태의 스크린샷을 제공하라.
디자인 시스템 먼저: 프리미티브, 토큰, 정식 패턴을 명시적으로 문서화하라.
Playwright 활용: 다양한 화면 크기에서 브라우저 비교로 반복 개선하라.
반복을 예상하라: 복잡한 레이아웃은 보통 여러 조정 라운드가 필요하다.

5-2. Figma 디자인 → 코드 (Intermediate / 1시간)

Figma MCP를 통해 디자인 컨텍스트를 직접 가져와 코드로 변환하는 유즈케이스다. 단순히 비주얼을 복사하는 것이 아니라 저장소의 기존 컴포넌트 레이어와 토큰을 존중한다.

공식 워크플로우는 정확한 프레임/컴포넌트 링크 제공 → get_design_context 실행 → get_screenshot으로 레퍼런스 확보 → 저장소 패턴으로 번역 → Playwright로 검증 순서다.

도구	역할
Figma MCP	디자인 컨텍스트, 에셋, 변형(variant) 가져오기; 디자인 시스템 규칙 생성
$playwright-interactive	반응형 동작 검증; Figma 레퍼런스와 구현 비교

6. Data & Automation: 데이터 분석 · 슬라이드 · Slack · API 업그레이드

6-1. 데이터셋 분석 및 리포트 (Intermediate / 1시간)

지저분한 데이터를 명확한 분석과 시각화로 변환하는 유즈케이스다. 공식 문서는 AGENTS.md에 Python 환경 설정(uv, .venv 선호), 폴더 구조(data/raw/, data/processed/, analysis/, output/), 원본 파일 보존 규칙을 명시하도록 가이드한다.

탐색적 분석은 Git worktree로 격리하는 패턴이 권장된다:

git worktree add ../analysis-eda -b analysis/eda
git worktree add ../analysis-modeling -b analysis/modeling

최종 산출물 형태로 Markdown 메모, CSV/스프레드시트, .docx 브리프, .pdf 등을 지원하는 스킬이 공식 문서에 명시되어 있다: $spreadsheet, $jupyter-notebook, $doc, $pdf.

6-2. 슬라이드 덱 자동 생성 (Easy / 30분)

PptxGenJS를 사용해 .pptx 파일을 직접 편집한다. 기존 텍스트를 래스터화하지 않고 네이티브 텍스트 오브젝트로 유지하는 것이 핵심이다. 전달 전 PNG로 렌더링해 텍스트 오버플로와 폰트 대체 문제를 확인하도록 가이드한다. 스킬: $slides, $imagegen.

6-3. Slack 코딩 태스크 (Easy / 5분)

Slack 스레드에서 @Codex를 멘션해 범위가 정해진 클라우드 태스크를 시작한다. 컨텍스트 스위칭 없이 비동기 핸드오프가 가능하다. 좁은 범위의 요청에 가장 적합하며, 대형 코드베이스에서는 관련 파일이나 디렉토리를 명시하는 것이 좋다.

공식 스타터 프롬프트:

@Codex analyze the issue mentioned in this thread and implement a fix in <name of your environment>.

6-4. API 인테그레이션 업그레이드 (Intermediate / 1시간)

기존 OpenAI API 구현을 최신 모델과 기능으로 업데이트하면서 회귀를 검증하는 유즈케이스다. $openai-docs 스킬이 Codex 편집 전에 현재 모델·마이그레이션·API 가이드를 자동으로 가져온다.

워크플로우: 현황 인벤토리 → 최소 마이그레이션 계획 → 구현 → 프롬프트 최적화 → 평가 파이프라인 검증 → 수동 검토. 기존 동작을 보존하는 것이 원칙이며, 변경이 필요한 부분만 플래그를 표시한다.

7. Mobile & ChatGPT: iOS 앱 · ChatGPT 앱 · 브라우저 게임

7-1. iOS / macOS 앱 빌드 (Advanced / 1시간)

CLI 우선 워크플로우로 SwiftUI 앱을 스캐폴딩하고 빌드·디버그한다. Apple의 xcodebuild 또는 Tuist를 CLI에서 사용하며, Xcode GUI는 피하는 것이 권장된다. 프로젝트가 복잡해지면 XcodeBuildMCP를 추가해 스킴 검사, 시뮬레이터 제어, 스크린샷을 자동화한다.

공식 스타터 프롬프트:

Scaffold a starter SwiftUI app and add a build-and-launch script I can wire to
a `Build` action in my local environment.
Stay CLI-first. Prefer Apple's `xcodebuild`; if a cleaner setup helps, it's
okay to use Tuist.

공식 권장 스킬 목록: SwiftUI expert, SwiftUI Pro, Liquid glass expert, SwiftUI performance, SwiftUI view refactor, SwiftUI patterns, Swift concurrency expert. 빌드 자동화 보조 도구로 XcodeBuildMCP(MCP 플러그인)를 함께 사용하는 예시도 제공된다. 처음에는 스킬 없이 단순 프롬프팅으로 시작하고, 작업이 전문화될 때 스킬을 추가하는 점진적 접근이 권장된다.

7-2. ChatGPT 앱 만들기 (Advanced / 1시간)

MCP 서버와 선택적 웹 컴포넌트를 만들어 자신의 앱을 ChatGPT에 통합하는 유즈케이스다. 공식 문서가 강조하는 가장 중요한 원칙은 "전체 제품을 포팅하지 말고 하나의 좁은 아웃컴에 집중하라"는 것이다.

ChatGPT 앱의 세 구성 요소:

MCP Server: 도구 정의, 인증 강제, 데이터 반환, UI 리소스 포인팅
Optional Web Component: React 또는 HTML/CSS/JS로 ChatGPT iframe 내에 렌더링
Model Integration: 메타데이터를 기반으로 앱 도구를 언제 호출할지 결정

기본 스택: TypeScript 또는 Python MCP 서버, React(또는 plain HTML/CSS/JS) 위젯, ngrok 또는 Cloudflare Tunnel(로컬 HTTPS). 인증(OAuth 2.1)은 익명/읽기 전용 경로가 검증된 후에만 추가하도록 명시한다.

7-3. 브라우저 게임 만들기 (Intermediate / 장시간)

PLAN.md로 게임 계획을 세운 후 $playwright-interactive로 라이브 브라우저에서 테스트하며 구현한다. $imagegen으로 게임 에셋을 생성하고, $openai-docs로 API 참조를 조회하며 작업한다. 생성 프롬프트를 재사용 가능한 파일로 저장해 시각적 일관성을 유지하는 것이 권장된다.

공식 AGENTS.md 예시 스택: 프론트엔드 — Next.js + 렌더링 프레임워크(예: Phaser, PixiJS) / 백엔드 — Fastify + WebSockets + Postgres + Redis. (렌더링 프레임워크는 공식 AGENTS.md 템플릿에서 프로젝트에 맞게 선택하도록 빈칸 처리되어 있다.) 공식 문서는 Codex가 장시간 독립적으로 작업할 수 있도록 .logs/ 디렉토리에 작업 로그를 남기도록 지시할 것을 권한다.

8. 스타터 프롬프트 패턴 분석

12개 유즈케이스의 공식 스타터 프롬프트를 분석하면 반복되는 구조 패턴이 보인다. 이 패턴을 이해하면 자신만의 프롬프트를 설계할 때 기준이 된다.

패턴	설명	적용 유즈케이스
스킬 명시	`Use $playwright-interactive, $imagegen...` 형식으로 사용할 스킬을 프롬프트 앞에 명시	브라우저 게임, 슬라이드, Figma→코드
AGENTS.md 우선 읽기	Before changing anything: Read `AGENTS.md` — 행동 전 컨텍스트 파악 지시	어려운 문제 반복, 데이터 분석
명시적 중단 조건	`Keep going until both scores are above 90%` — 목표치를 명시해 드리프트 방지	어려운 문제 반복
소스 오브 트루스 지정	`using the screenshots and notes I provide as the source of truth` — 무엇을 기준으로 삼을지 명시	반응형 디자인, Figma→코드
금지 조건	`Do not stop at the first acceptable result` — 하지 말아야 할 것을 명시해 과도한 최적화 방지	어려운 문제 반복
출력 형식 지정	`Output: current best scores / log of major iterations` — 최종 산출물 명시	어려운 문제 반복, 데이터 분석

한 줄 종합: Codex 공식 프롬프트의 공통 철학은 "사전에 컨텍스트를 주고(AGENTS.md), 스킬을 지정하고, 중단 조건을 명시하고, 무엇을 만들지 정의하라"이다. 이 네 요소 중 하나라도 빠지면 Codex의 자율 작업 품질이 떨어진다.

9. 한국 개발자를 위한 실전 시작 로드맵

가장 빠르게 결과를 볼 수 있는 순서로 정리했다.

Step 1: Easy 4개로 즉시 가치 확인 (첫날)

유즈케이스	사전 조건	기대 효과
대형 코드베이스 이해	저장소 접근 권한	5분 만에 새 코드베이스 파악
PR 자동 리뷰	GitHub 저장소 + Codex 설치	PR마다 자동 리뷰 신호 추가
Slack 코딩 태스크	Slack 워크스페이스 + Codex Slack 통합	컨텍스트 전환 없이 버그 수정 위임
슬라이드 덱 자동 생성	데이터 파일 또는 분석 결과	30분 안에 .pptx 파일 자동 생성

Step 2: Intermediate 5개로 워크플로우 통합 (첫 주)

반응형 프론트엔드 디자인: 디자인 시스템이 있는 프로젝트에 Playwright 통합
Figma 디자인 → 코드: Figma MCP 설정 후 디자인 핸드오프 자동화
데이터셋 분석: 데이터 분석 AGENTS.md 설정 + Git worktree 패턴 학습
API 업그레이드: OpenAI API를 사용 중인 프로젝트에 적용
브라우저 게임: 멀티플레이어 게임 AGENTS.md + .logs/ 패턴 학습

Step 3: Advanced 3개로 심화 활용 (첫 달)

어려운 문제 반복 풀기: 평가 스크립트가 있는 최적화 문제에 적용
ChatGPT 앱 만들기: 하나의 좁은 유즈케이스로 MCP 서버 구축 실험
iOS/macOS 앱: Apple 플랫폼 개발자라면 XcodeBuildMCP와 함께 시도

AGENTS.md 설정이 핵심

어떤 유즈케이스를 선택하든, 저장소 루트에 AGENTS.md를 만드는 것이 첫 번째 할 일이다. PR 리뷰 지침, 코드 스타일, 금지 패턴 등을 명시할수록 Codex의 결과물 품질이 높아진다.

공식 가이드: developers.openai.com/codex/guides/agents-md

10. 결론 : 공식 유즈케이스의 진짜 가치

이 페이지가 단순한 기능 목록처럼 보이는 건 제목만 봤을 때 얘기이다.

각 페이지에는 스타터 프롬프트, AGENTS.md 예시, 난이도, 소요 시간이 있다. 어디서 어떻게 시작하는지가 다 나와 있다.

PR 리뷰는 5초짜리 설정이고, eval-driven 루프는 장시간 자율 작업을 위한 고급 패턴이다.

처음 시작한다면 코드베이스 이해(5분) → PR 리뷰 설정 → AGENTS.md 작성 순서가 가장 빠르다.

상황	추천 유즈케이스
새 저장소에 합류함	대형 코드베이스 이해
PR 리뷰 품질을 높이고 싶음	PR 자동 리뷰 + AGENTS.md 설정
Slack에서 버그 수정을 위임하고 싶음	Slack 코딩 태스크
Figma 디자인을 코드로 변환하고 싶음	Figma 디자인 → 코드
최적화 문제를 자동으로 반복 개선하고 싶음	어려운 문제 반복 풀기
ChatGPT와 내 앱을 통합하고 싶음	ChatGPT 앱 만들기

참고 자료

작성일: 2026-03-30 | 분석 대상: developers.openai.com/codex/use-cases (2026-03-30 기준)

이 글의 모든 유즈케이스 설명, 난이도, 소요 시간, 스타터 프롬프트는 OpenAI 공식 문서에서 직접 수집한 데이터에 기반한다. OpenAI의 서비스 정책 및 기능은 변경될 수 있으므로, 최신 정보는 공식 페이지에서 확인하기 바란다.

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Contents

새소식

OpenAI Codex 공식 유즈케이스 12가지 살펴보기 : Codex로 뭘 할 수 있나? 공식 12가지 사례 한국어 정리

1. Codex가 뭔지 모르는 사람을 위한 30초 정리

2. 왜 지금 이 공식 문서가 중요한가

① 검증된 스타터 프롬프트가 공개됐다

② AGENTS.md 시스템의 실전 예시가 담겨 있다

③ 스킬/플러그인 생태계의 공식 로드맵이다

3. 12가지 유즈케이스 전체 지도

4. Engineering 심층: PR 리뷰 · 코드베이스 이해 · 어려운 문제 반복

4-1. PR 자동 리뷰 (Easy / 5초)

4-2. 대형 코드베이스 이해 (Easy / 5분)

4-3. 어려운 문제 반복 풀기 (Advanced / 장시간)

5. Front-end 심층: 반응형 디자인 · Figma→코드

5-1. 반응형 프론트엔드 디자인 (Intermediate / 1시간)

5-2. Figma 디자인 → 코드 (Intermediate / 1시간)

6. Data & Automation: 데이터 분석 · 슬라이드 · Slack · API 업그레이드

6-1. 데이터셋 분석 및 리포트 (Intermediate / 1시간)

6-2. 슬라이드 덱 자동 생성 (Easy / 30분)

6-3. Slack 코딩 태스크 (Easy / 5분)

6-4. API 인테그레이션 업그레이드 (Intermediate / 1시간)

7. Mobile & ChatGPT: iOS 앱 · ChatGPT 앱 · 브라우저 게임

7-1. iOS / macOS 앱 빌드 (Advanced / 1시간)

7-2. ChatGPT 앱 만들기 (Advanced / 1시간)

7-3. 브라우저 게임 만들기 (Intermediate / 장시간)

8. 스타터 프롬프트 패턴 분석

9. 한국 개발자를 위한 실전 시작 로드맵

Step 1: Easy 4개로 즉시 가치 확인 (첫날)

Step 2: Intermediate 5개로 워크플로우 통합 (첫 주)

Step 3: Advanced 3개로 심화 활용 (첫 달)

10. 결론 : 공식 유즈케이스의 진짜 가치

참고 자료

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