AI·앱·아키텍처
AI·앱·아키텍처 선택을 비용과 실행 환경까지 고려해 설계합니다.
이 경로를 마치면
기능의 목적과 비용을 비교해 AI·앱·아키텍처 기술을 선택하고 교체 가능한 경계를 설계할 수 있습니다.
시작 전에 필요한 것
기본적인 API·데이터·배포 개념을 알고 있으면 선택 기준을 더 빠르게 비교할 수 있습니다.
학습 순서
- 1
AI 시대의 개발 도구 — Claude Code · MCP · 디자인 도구
입문AI 도구를 더 강하게 다루는 7단계. Claude Code 부터 MCP 서버, 워크플로 자동화, AI 디자인 도구까지.
- 2
로컬 LLM · pgvector · RAG 챗봇 만들기
고급LM Studio·pgvector·Gemini와 ONNX 브라우저 추론을 연결하는 8단계. 검색부터 모델 실행 비용까지.
- 3
Tauri 2 — 데스크탑 · 모바일 한 코드베이스
중급Rust + 웹 프론트로 데스크탑 · 안드로이드 앱을 한 코드로. OCR · SQLite · AdMob 까지 7단계.
- 4
모노레포 · SSOT · 계층 분리 사고
고급여러 서비스를 한 저장소에서 운영하는 6단계 설계 사고.