AI-Learning
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈
Claude Code / LLMO / AI자동화 / AI에이전트 / 컨텍스트 엔지니어링의 실전 지식을 책으로 전달
AI-Learning란?
AI-Learning는 MDRules Dev의 교육 콘텐츠 사업입니다. AI 에이전트 개발, 컨텍스트 엔지니어링, LLMO（LLM Optimization）등 최첨단 AI 활용 기법을 실전적인 책・교재로 제공하고 있습니다.
온라인 강좌 및 서적
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 — 저자: 김재우
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제1권
Physical AI 시대를 위한 게임 체인저 Genesis 완벽 가이드
「현실보다 1만 배 빠른 세계에서 로봇을 훈련한다 - Genesis로 구현하는 Physical AI」의 완전 가이드. Physical AI의 개념부터 Genesis의 실전 활용법까지, 현직 엔지니어의 실전 지식을 압축.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제2권
LLMO 최적화 웹사이트 만들기
SEO 다음에 올 최적화 기법 「LLMO（LLM Optimization）」의 실전 가이드. 구조화 데이터, llms.txt, Markdown 배포의 3가지 경로를 철저 해설. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 등의 AI가 웹사이트 정보를 정확하게 인용할 수 있게 한다.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제3권
AIOps 실전 가이드
Gemini와 LangChain 1.2으로 구축하는 RAG 챗봇: 배포부터 운영까지 실제 서비스에서 AIOps를 구현하기 위한 완전 가이드. AI 에이전트와 RAG의 실전 활용법, 비용 최적화 전략, 보안 대책까지 현직 엔지니어의 실전 지식을 압축.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제4권
Claude Code 완전정복 가이드 2026년버전
Claude Code의 설계 사상부터 CLAUDE.md 실천 패턴, 팀 개발, 보안까지. 컨텍스트 엔지니어링 도입으로 TypeScript 개발 생산성 300% 향상을 달성한 전체 기록.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제5권
왜 나만 Claude Code가 빠를까? - CLAUDE.md, Hooks, MCP, Skills까지 실무 아키텍처 공략
Claude Code의 핵심인 CLAUDE.md, Hooks, MCP, Skills의 실전 활용법을 총망라한 가이드. 현직 엔지니어가 직접 경험한 실전 노하우와 아키텍처 전략을 통해 Claude Code 개발에서 경쟁 우위를 확보하는 방법을 제시.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제6권
로컬 LLM 프롬프트 최적화 완전 가이드 - 실험 데이터로 증명하는 최적화 테크닉 Qwen 3.5
로컬 LLM（대규모 언어 모델）의 프롬프트 최적화에 대한 완전 가이드. Qwen 3.5를 활용한 실험 데이터를 기반으로, 로컬 LLM에서 최적의 성능을 이끌어내는 프롬프트 설계 및 최적화 기법을 제시.
엔지니어를 위한 AI 실무 시리즈 제7권
AI 코딩 툴이 설계대로 구현하지 않는 구조적 이유 - ADF로 설계서를 재정의하고, 개발자의 경험으로 품질을 시스템화하라
AI 코딩 툴이 설계대로 구현하지 않는 구조적 이유와 이를 극복하기 위한 ADF（Agentic Development Framework）의 실전 활용법을 제시하는 가이드. 현직 엔지니어의 경험을 바탕으로 ADF로 설계서를 재정의하고, 개발자의 경험으로 품질을 시스템화하는 방법을 제시.
LLMO란 — AI에 선택받는 최적화 전략
LLMO（LLM Optimization）란 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 등의 LLM（대규모 언어 모델）이 웹사이트 정보를 정확하게 이해・인용할 수 있도록 최적화하는 기법입니다.
기존의 SEO（검색 엔진 최적화）가 Google 크롤러를 대상으로 했다면, LLMO는 AI 크롤러（GPTBot, ClaudeBot 등）를 대상으로 합니다.
구체적으로는 다음 3가지 경로로 최적화합니다:
- 구조화 데이터（JSON-LD） — Schema.org에 준거한 구조화 마크업
- llms.txt — Jeremy Howard가 제창한 AI용 사이트 가이드 파일
- Markdown 배포（URL.md 패턴） — 동일 URL의 .md 버전으로 AI가 직접 읽을 수 있는 콘텐츠 제공
이 사이트 자체가 LLMO 최적화의 실천 예시입니다. /llms.txt와 /company.md에서 확인할 수 있습니다.
컨텍스트 엔지니어링이란
컨텍스트 엔지니어링이란 AI 코딩 도구（Claude Code 등）가 최대 성능을 발휘할 수 있도록 프로젝트의 문맥 정보를 구조화・최적화하는 설계 기법입니다.
CLAUDE.md, AGENTS.md, TOOLS.md 등의 설계 파일을 적절히 배치함으로써 AI 에이전트가 코드베이스를 정확하게 이해하고 고품질의 코드를 생성할 수 있게 됩니다.
대표사원 김재우은 컨텍스트 엔지니어링 도입으로 TypeScript 개발 생산성을 300% 향상시킨 실적이 있습니다.