🚀 AI 네이티브 PM을 위한 Claude Code 실전 가이드

"도구를 배우는 것이 아니라, PM의 일하는 방식을 재설계한다."

학습 경로

이 가이드는 아래 시리즈의 세 번째 단계입니다.

[AI_Human]          →      [AI_Engineer]        →      [AI_PM]  ← 지금 여기
 초급 · 100일 과정          중급 · 100 Agents           실전 · 워크플로우 재설계
 Python~RAG 기초            AI Agent 직접 구현           PM의 일하는 방식을 바꾸다

전체 구조

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    A[Part 1-3<br/>기초 & 설정] --> B[Part 4<br/>Discovery]
    B --> C[Part 5<br/>Definition]
    C --> D[Part 6<br/>Delivery]
    D --> E[Part 7<br/>Growth]
    E --> F[Part 8<br/>전략]
    F -.-> B

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    style B fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1
    style C fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c
    style D fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
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    style F fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2

이 가이드는 무엇인가요?

Claude Code(CLI 기반 AI 에이전트)를 활용하여 PM이 Discovery → Definition → Delivery → Growth 전체 제품 개발 사이클에서 일하는 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 다루는 실전 가이드입니다.

단순한 도구 사용법이 아닌, 실제 터미널 입력 → Claude 응답 → PM 판단의 워크스루를 통해 학습합니다.

기존 PM 워크플로우:          AI 네이티브 PM 워크플로우:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━          ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
문서 작성      40%           문제 정의 & 검증 설계  50%
회의 & 조율    30%    →      전략적 의사결정        25%
데이터 취합    20%           실행 오케스트레이션    20%
전략 사고      10%           AI 워크플로우 관리      5%

누구를 위한 가이드인가요?

목차

Part 1: 시작하기 — 왜 지금, AI 네이티브 PM인가

Part 2: 기본기 — Claude Code와 대화하기

Part 3: 고급 설정 — 워크플로우 자동화 인프라

Part 4: Discovery — 문제 발견

Part 5: Definition — 해결책 정의

Part 6: Delivery — 직접 만들고 보여주기

Part 7: Growth — 측정과 운영

Part 8: 전략과 성장 경로

Appendix: 실전 연습 & 유즈케이스

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트래픽 데이터 기반 인기 순위입니다.

빠른 시작

"Claude Code가 ǭ�지 모르겠어"          → 1.2-what-is-claude-code.md
"일단 설치부터 하고 싶어"               → 1.3-install-and-first-run.md
"PRD 작성에 바로 써보고 싶어"           → 5.1-definition-write-prd.md
"프로토타입을 직접 만들어보고 싶어"       → 6.1-delivery-vibe-coding.md
"CLAUDE.md를 바로 세팅하고 싶어"        → templates/CLAUDE-md-starter.md
"샘플 데이터로 실습하고 싶어"            → samples/README.md
"전체 PM 워크플로우를 한 번에 보고 싶어"  → A.1-running-scenario.md
"AI 프롬프트 작성법이 궁금해"            → ai-prompts-playbook (별도 레포)

프로젝트 구조

AI_PM/
├── 00-index.md                    # 전체 목차 및 학습 가이드
├── 1.1 ~ 1.3                      # Part 1: 시작하기
├── 2.1 ~ 2.6                      # Part 2: 기본기
├── 3.1 ~ 3.5                      # Part 3: 고급 설정
├── 4.1 ~ 4.2                      # Part 4: Discovery
├── 5.1 ~ 5.2                      # Part 5: Definition
├── 6.1 ~ 6.3                      # Part 6: Delivery
├── 7.1 ~ 7.3                      # Part 7: Growth
├── 8.1 ~ 8.2                      # Part 8: 전략과 성장
├── A.1 ~ A.10                     # Appendix: 실전 유즈케이스
├── samples/                       # 실습용 데이터
│   ├── ab-test-results.csv        # A/B 테스트 결과 샘플
│   ├── competitor-data.json       # 경쟁사 데이터 샘플
│   └── user-survey-results.csv    # 유저 서베이 결과 샘플
└── templates/                     # 바로 쓸 수 있는 템플릿
    ├── CLAUDE-md-starter.md       # CLAUDE.md 스타터 템플릿
    └── commands/                  # 슬래시 커맨드 템플릿
        ├── today.md               # /today — 일일 브리핑
        ├── prd.md                 # /prd — PRD 생성
        └── status.md              # /status — 상태 보고서

학습 원칙

1. 입력 → 응답 → 판단 — 모든 모듈은 실제 터미널 세션을 따라갑니다
2. PM이 판단하는 지점 — Claude가 할 수 없는 것, PM만이 할 수 있는 것을 명확히 합니다
3. Before/After — 각 모듈에서 PM의 역할 이 어떻게 변하는지를 보여:니다
4. 점진적 난이도 — Part 18의 설치부터 Part 8의 전략까지 자연스럽게 상승합니다

주요 이론 프레임워크

이 가이드에서 다루는 핵심 이론과 방법론,��니다.

관련 프로젝트

이 가이드는 AI Native 시리즈의 일부입니다.

💡 AI 프롬프트 활용법이 궁금하다면 → ai-prompts-playbook에서 전문가의 눈 → 합의 너머 → 자기 검증의 3-Layer 프레임워크를 확인하세요.

Contributing

이 가이드에 대한 피드백, 오류 수정, 추가 유즈케이스 제안을 환영합니다.

• Discussions: 질문이나 아이디어가 있다면 Discussions에 참여해 주세요
• Issues: 오류나 개선 제안은 Issues에 등록해 주세요
• Pull Requests: 직접 수정 후 PR을 보내주셔도 좋습니다

License

이 프로젝트는 CC BY-NC 4.0 라이선스를 따릅니다.

• 교육·학슰 목적 자유 이용 가능
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• 강의·기업 교육·상업적 활용 문의: [email protected]

© 2026 김생근 (Sanguine Kim) | AI Agent Lead & AI Tutor