바이브코딩 기업교육 사례 | DAS 3일차 엑셀 대시보드·AI 에이전트 팀 구축 (2026년 8월)

바이브코딩 3일차는 만든 결과물을 저장·배포하고 현업 데이터와 반복 업무에 연결하는 단계입니다. 게임이나 화면 하나를 완성하는 데서 멈추지 않고, 데이터가 바뀌면 결과도 바뀌고 다음 수정이 다시 배포되는 구조를 경험해야 업무도구가 됩니다.

2026년 8월 26일, 딥택트러닝 박재현 소장은 DAS 임직원을 대상으로 바이브코딩 역량강화교육 3일차를 진행했습니다. 7시간 동안 앞선 두 차수를 퀴즈로 복습한 뒤 Git·GitHub·Vercel 배포, Excel-Python 대시보드, 반복 보고용 AI 에이전트 작업공간을 순서대로 만들었습니다.

교육 개요

• 교육 주제 : 바이브코딩 역량강화교육 3일차
• 교육 대상 : DAS 임직원
• 교육 일자 : 2026년 8월 26일
• 교육 시간 : 7시간
• 교육 방식 : PC 기반 개인 실습, 결과 확인과 수정 반복
• 주요 도구 : Claude Code, Git, GitHub, Vercel, Python, FastAPI, Excel

만들어본 경험을 운영 가능한 흐름으로 바꾸기

바이브코딩의 첫 결과물은 비교적 빨리 나옵니다. 하지만 현업에서 계속 쓰려면 세 가지 질문에 답해야 합니다. 지금 상태를 어디에 기록할 것인가, 수정본을 어떻게 다시 공유할 것인가, 원본 데이터가 바뀌었을 때 결과도 따라 바뀌는가입니다.

박재현 소장은 이 질문을 기능 설명으로 풀지 않았습니다. 먼저 간단한 게임을 만들고 파일을 직접 올리는 배포와 GitHub를 거치는 자동 배포를 비교했습니다. 손으로 올리는 방식은 수정할 때마다 같은 일을 반복해야 합니다. 반면 Git에 현재 상태를 기록하고 GitHub로 보낸 뒤 Vercel과 연결하면 수정 기록과 배포 흐름이 이어집니다.

커밋과 푸시도 외워야 할 명령이 아니라 업무의 언어로 설명했습니다. 커밋은 현재 상태에 이름표를 붙여 로컬에 기록하는 일이고, 푸시는 그 기록을 원격 저장소로 보내는 일입니다. 참가자들은 저장소를 만들고 연결한 뒤 실제 주소에서 결과물을 확인하고, 수정 후 다시 배포해보았습니다.

Excel 원본과 웹 화면 사이에 Python 놓기

DAS의 업무 환경을 반영해 오후 실습은 생산현황 Excel 파일에서 시작했습니다. 총생산, 달성률, 불량률, 라인별 현황처럼 팀장이 매일 확인하는 숫자를 한 화면에 배치했습니다. Python의 pandas와 openpyxl이 표를 읽고, FastAPI가 화면에 데이터를 전달하도록 구성했습니다.

이 실습의 핵심은 예쁜 대시보드가 아니었습니다. Excel 값을 바꾼 뒤 화면이 함께 달라지는지 확인하는 테스트였습니다. 사람이 표를 다시 복사해 보고서에 붙이지 않아도 원본 변화가 결과에 반영되는 구조를 직접 본 것입니다.

박재현 소장은 Claude Code가 만드는 시점과 시스템이 돌아가는 시점을 구분해 설명했습니다. Claude는 폴더와 코드를 만드는 데 도움을 주지만, 실제 운영에서는 Excel, Python, API, 화면이 정해진 규칙대로 연결됩니다. 이 구분이 있어야 AI를 항상 옆에 켜두지 않아도 돌아가는 업무도구를 설계할 수 있습니다.

백엔드가 낯선 참가자를 위해 부품도 네 개로 줄여 설명했습니다. pandas는 표의 행과 열을 다루고, openpyxl은 Excel 파일을 읽고 쓰며, FastAPI는 데이터를 내보내는 창구를 만들고, uvicorn은 그 창구를 실행합니다. 용어를 모두 외우는 것보다 각각이 Excel과 화면 사이에서 어떤 역할을 하는지 이해하게 했습니다.

대시보드를 만들기 전에는 PRD에 팀장이 매일 확인하는 숫자와 한 화면에서의 배치 기준을 적었습니다. 만들고 싶은 화면보다 업무 의사결정에 필요한 정보부터 정의한 것입니다. 완성 후에는 Excel 값을 일부러 수정해 계산과 화면을 다시 확인했습니다. 결과물을 만들었다는 사실보다 원본과 화면이 같은 숫자를 말하는지 검증하는 과정이 더 중요합니다.

반복 보고를 한 사람의 일이 아니라 팀의 흐름으로

마지막 주제는 매주 들어오는 업무보고를 취합해 팀장 보고용 한 장으로 정리하는 상황이었습니다. 받은 자료를 하나씩 열고 복사하는 대신, 작업공간 안에 조직의 기준을 기록하고 역할별 에이전트를 두는 방법을 다뤘습니다.

역할만 여러 개 만든다고 팀이 되지는 않습니다. 어떤 자료를 읽는지, 무엇을 빠뜨리면 안 되는지, 결과를 어떤 형식으로 내는지, 최종 판단은 누가 하는지를 정해야 합니다. 그래서 작업공간에 CLAUDE.md, knowledge, 받은자료, 결과물, 에이전트 자리를 구분했습니다. 반복되는 금요일 업무를 맡길 수 있는 최소 구조입니다.

참가자들은 “막내 직원 구한 기분”, “에이전트로 나만의 팀 만들기”라고 표현했습니다. 또 “똑똑한 비서를 여러 명 만들어야겠다”는 소감도 남겼습니다. 기능을 더 알게 됐다는 반응보다 업무를 나눠 맡길 구조를 떠올렸다는 점이 이번 3일차의 성과였습니다.

교육 설계 관점 : 복습에서 배포, 데이터, 에이전트로

3일차는 범위가 넓습니다. 그래서 시작부터 새 기능을 이어 붙이지 않고 퀴즈로 1·2일차의 기준을 다시 불러왔습니다. 그 위에 배포, 백엔드, 에이전트를 쌓으니 각각이 별도 기능이 아니라 하나의 업무 흐름으로 연결됐습니다.

대시보드 실습에서는 원본 값을 실제로 바꾸는 테스트를 넣었습니다. 코드를 만들었다는 보고보다 데이터 변화가 화면에 반영되는지 확인하는 편이 더 분명합니다. 에이전트 실습에서도 자동화 자체보다 역할과 검토 기준을 먼저 적게 했습니다. 사람이 승인하고 확인하는 지점을 남겨두기 위해서입니다.

세 차수의 마지막은 더 복잡한 결과물을 만드는 날이 아니었습니다. 내가 만든 것을 기록하고, 공유하고, 데이터와 연결하고, 반복 업무로 운영하는 법을 익히는 날이었습니다. 박재현 소장은 이 흐름을 통해 바이브코딩을 일회성 제작 경험에서 현업 개선 방식으로 옮겼습니다.