이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
간단하게 AI 코딩 어시스턴트로 에이전트 코드를 만들고, 돌려보니 잘 됩니다. 이걸 그대로 프로덕션에 머지해도 될까요? 본 과정은 그 망설임의 정체를 풀고, "AI가 썼기 때문에 못 믿는 게 아니라 검증을 거치지 않았기 때문에 못 믿는 것이다"는 관점을 다룹니다. 학습자는 신뢰가 코드의 작성자가 아니라 코드가 통과한 게이트(Gate)에서 나온다는 핵심 원리를 이해하고, 시니어 사람 리뷰어가 머릿속에서 하던 판단을 계층화된 자동 검증 게이트로 분해·재현하는 법을 배웁니다. 게이트를 통한 검증 과정을 코드를 '읽어서' 결함을 잡는 Read 축(정적 리뷰: security-guidance · /security-review · /code-review · pr-review-toolkit)과 코드를 '돌려서' 행동을 검증하는 Run 축(TDD · Agent Evals · Adversarial Red-team · Observability) 두 축으로 나누고, 자율 Agent에 흔히 심어지는 대표 위험(예. 하드코딩 시크릿 · 프롬프트 인젝션 등)들이 심어져 있던 코드가 게이트를 통과하며 단순히 동작하는 코드에서 신뢰할 수 있는 코드로 바뀌는 과정을 데모와 함께 소개합니다.
