🧭 처음 오셨나요? 넥스트엑스 기술 연구소의 글은 93편이 넘습니다. 무엇부터 읽을지 막막하다면, 아래 목적별 코스를 따라가세요. 흩어진 글이 아니라 하나의 이정표가 되도록 엮었습니다.

🏢 넥스트엑스가 실제로 만든 것 (비즈니스 케이스)

개념 설명이 아니라, 실제 비즈니스 문제를 기술로 해결한 서사입니다. “이 회사가 무엇을 만들 수 있는가”가 궁금하시다면 여기부터.

⭐ 대표 사례 — 파트너스 매칭 매니저 (12부작)

정리수납 프리랜서 80명·3개월 급여 1.1억 원을 관리하는 SaaS를 프로토타입부터 운영 배포까지 만든 전 과정. 인증·보안(RLS)·급여 정산·모바일 대응·실데이터 전환까지, 실전 개발의 모든 단계가 담겨 있습니다.

단계	글
1	프로토타입 제작기 — 백엔드 한 겹 붙이기
2	실전 납품 개발기 — 인증·보안·실데이터
3	Auth 트러블슈팅 — 로그인 오류 해결
4	v2 — 명부 교체·스키마 유연화
5	v3 — 팀 배정·캘린더 뷰
6	v3.1 — 휴무일 관리·충돌 방지
7	v4 — 급여 정산 시스템
8	v4.1 — UX 고도화·기타수당
9	v5 — 통합 일정 관리 달력
10	v5.1 — 급여 산식·모바일 카드
11	v5.2 — 엑셀 Mock 데이터 파이프라인
12	v5.3 — 운영 데이터 전환·공제액 산식

💼 업무 자동화 성과 사례

• 매주 2시간 → 40분: 반복 업무를 없애는 법
• 엑셀 반복작업, 사람이 안 해도 됩니다 — 인건비 되찾기
• 사내 지식 검색 챗봇 만들기 — RAG로 ‘우리 회사를 아는 AI’
• 고객 문의(VOC) 자동 분류·응대 초안
• 생성형 AI로 마케팅 콘텐츠 자동화

💡 협업·도입을 검토 중이시라면 대표 사례 & 기술 스택 → 넥스트엑스와 일하는 방식 → 비즈니스 문의 순서를 추천합니다.

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🗺️ 목적별 학습 코스

역할과 목표에 따라 5개 코스로 나눴습니다. 위에서 아래로 순서대로 읽으면 됩니다.

🌱 코스 A — 비개발자·기획자를 위한 AI 입문

코드를 몰라도 됩니다. AI를 업무에 쓰는 관점부터 잡습니다.

1. Computational Thinking — 컴퓨터처럼 사고하는 법
2. 기획자를 위한 AI 용어 사전
3. 기획자는 원래 프롬프트 강자다 — 프롬프트 엔지니어링 첫걸음
4. 오늘 바로 써먹는 AI 활용 팁 10
5. 업무용 생성형 AI 비교 — ChatGPT vs Claude
6. AI 시대, 기획자의 무기는 무엇인가

⚡ 코스 B — 업무 자동화 실전

반복 수작업을 코드·도구로 없애는 실전 패턴.

1. 코딩 없이 시작하는 업무 자동화 3가지
2. 파이썬으로 엑셀 업무 자동화하기
3. 문서 대량 생성 자동화 — 100장을 1분에
4. PDF·스캔 문서에서 표 자동 추출
5. 웹 데이터 수집 자동화 — 크롤링의 경계
6. 급여·근태 정산 자동화 실전
7. 자동화가 실패하는 5가지 이유

🤖 코스 C — AI 전환(AX)과 RAG·에이전트

생성형 AI를 시스템으로 만드는 길. RAG부터 자율 에이전트까지.

1. RAG 쉽게 이해하기 — ‘내 문서를 아는 AI’
2. 임베딩 & 벡터 DB — 의미 검색 엔진
3. Tool Calling & 멀티 에이전트
4. AI 에이전트 vs RPA
5. 운영 리포트 자동화 에이전트 빌드 (6부작) — 아래 순서대로
   • #1 문제 정의
   • #2 설계도 그리기
   • #3 프롬프트 실험실
   • #4 데이터 연결
   • #5 화면 붙이기 (MVP v1.0)
   • #6 사용자 테스트

💻 코스 D — 웹 개발 & 바이브코딩

웹의 원리부터 AI로 직접 서비스를 만드는 바이브코딩까지.

1. 웹을 지탱하는 세 겹(HTML·CSS·JS)
2. API란 무엇인가 — 가장 쉬운 설명
3. 웹훅(Webhook)이란?
4. 동기·비동기와 이벤트 루프
5. 화면 뒤에서 일어나는 일들 — 백엔드·네트워크 완전 지도
6. 바이브 코딩이란? → 도구 비교 → 나만의 AI 작업대 차리기
7. 실전 프로젝트 — 오목 웹 게임 · 3매치 퍼즐

📊 코스 E — 데이터 엔지니어링

흩어진 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 경영 지표로.

1. 데이터 파이프라인이란?
2. 흩어진 데이터를 경영 지표로 — 구축 접근법
3. ETL vs ELT · 데이터 웨어하우스 vs 레이크
4. 데이터 클렌징 실전 · 데이터 거버넌스 & 품질 관리
5. SQL 실전 심화 — JOIN·윈도우 함수·CTE
6. 실시간 데이터 처리 — 스트리밍으로
7. Python 데이터 처리 입문 — pandas
8. 경영진 대시보드 설계 · 숫자에 속지 않기 — 해석의 함정 5

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🎯 역할별 빠른 시작

당신은…	이 코스부터
🧑‍💼 경영자·의사결정자	비즈니스 케이스 → 코스 A
📋 기획자·PM	코스 A → 코스 C
⚙️ 실무 자동화 담당	코스 B → 코스 E
💻 개발자·엔지니어	코스 D → 코스 C → 코스 E

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