비IT 공무원이 1년 만에 20개 리포지토리를 만든 생존 전략 — 프롬프트 엔지니어링으로 개발자가 되기

2025년 5월, 저는 IT와 무관한 40대 공무원이었습니다.

현재(2026년 5월) GitHub에 14개의 리포지토리를 공개했고, private을 포함하면 총 23개의 프로젝트를 개발하고 있습니다. AI 에이전트 프레임워크, 물품 판매 관리 시스템, LINE Bot 예약 시스템, LLM 라우팅 기반 등입니다.

저는 프로그래밍 전문 교육을 받은 적이 없습니다. 코드의 읽기와 쓰기는 AI(LLM)에게 맡기고 있습니다.

그럼에도 불구하고 1년 만에 여기까지 올 수 있었던 것은, AI(LLM)를 '개발 파트너'로 활용하는 방법을 확립했기 때문입니다.

본 기사에서는 비IT 인재가 프롬프트 엔지니어링을 통해 개발자로 살아남는 데 필요한 5가지 전략을 저의 실제 경험을 바탕으로 구체적으로 설명합니다.

처음에는 코드를 직접 쓸 수 없다는 것이 부끄러웠습니다. 하지만, 쓸 수 없기 때문에 AI에게 정확한 지시를 내리는 능력이 단련되었다는 것을 깨달았습니다.

# 제가 작성하는 '지시'(자연어)
'재고 데이터에서 가격이 변동된 상품만 추출하여,
변동률이 큰 순서대로 정렬하여 Slack에 통보해 줘'
...

중요한 것은 '무엇을 만들고 싶은가'를 명확하게 언어화하는 힘입니다. 공무원으로서 쌓은 '요건 정리 능력'이 여기서 빛을 발합니다.

실천: 먼저 한국어로 '하고 싶은 것'을 작성하는 연습부터 시작해 보세요.

개인 개발에서 가장 큰 적은 '잊는 것'입니다. 3일 전에 무엇을 생각해서 저 설계를 했는지, 왜 그 기술을 선택했는지 말이죠.

저는 **Single Source of Truth (SSOT)**라는 시스템을 만들었습니다:

obsidian-ssot/
01_DECISIONS/ ← '왜 그렇게 결정했는지'에 대한 이력(592건)
10_DAILY/ ← 매일의 작업 로그
...

• 의사결정 이력: 592건
• 매일의 작업 로그: 365일분
• 모든 것이 상호 링크로 참조 가능

이 시스템이 있으면, 몇 달 전에 무엇을 생각했는지 즉시 떠올릴 수 있습니다.

실천: CLAUDE.md와 같은 파일에 규칙을 작성하고 AI가 자동으로 기록하게 하는 시스템을 추천합니다.

AI 개발에서 가장 큰 비용은 API 비용입니다. 한 달 만에 27억 토큰을 소비했습니다.

이러한 활용 분리를 통해 월 $380으로 기업 수준의 개발 환경을 구현하고 있습니다.

코드 전문 지식이 없기 때문에 '설계서를 완벽하게 만든 후 구현'하는 것은 불가능합니다. 대신 다음 방식을 사용합니다:

• 최소한으로 작동하는 것을 AI에게 만들게 한다 -
  실제로 작동시켜서 기대대로인지 확인한다 -
  조금씩 개선한다

이 과정을 하루에 10~20회 반복합니다. 공무원 업무로 비유하자면, '처음부터 완벽한 통지(通達)를 내는 것'이 아니라, '초안을 내서 관계 각과와 조율하는' 느낌입니다.

코드 전문가가 아니더라도, 작동으로 증명하면 품질은 보장할 수 있습니다.

제 메인 프로젝트(atelier-kyo-manager)에서는 2,162개의 테스트를 통과했습니다:

2162 tests passed, 0 failed

코드의 의도는 몰라도, '이 테스트가 모두 통과하면 제대로 작동한다'는 사실로 품질을 보장합니다. 또한 Mutation Testing(변이 테스트)를 도입하여 테스트의 질도 객관적으로 측정했습니다.

• Claude Code CLI를 설치한다

• WSL2(Windows) 또는 Mac 환경을 준비한다

• 첫 'Hello World'를 AI에게 만들게 한다

• '매일의 작업을 자동화하고 싶다'는 것을 하나 만든다

• 저의 경우: 가격 스크레이핑 툴이 처음이었다.

• Flask 또는 FastAPI로 웹 앱을 만든다

• 저의 경우: 물품 판매 관리 시스템

• GitHub에 공개한다

• Zenn에 기술 기사를 집필한다

• 저의 경우: AI 에이전트 프레임워크 + 23개 리포지토리

'코드를 못 쓴다'는 것은 부끄러운 일이 아닙니다.

중요한 것은:

⚠️ [IMG:N]

무엇을 만들고 싶은지 언어화하는 힘 (프롬프트 엔지니어링) -
모든 것을 기록하는 습관 (SSOT) -
AI를 적재적소에 활용하는 지식 (LLM 라우팅) -
조금씩 확인하며 나아가는 방법 (반복 개발) -
테스트로 품질을 보장하는 사고방식 (TDD)

공무원이라는 직업에서 쌓은 '요구사항 정리', '기록', '확인'의 스킬은 AI 개발에서 강력한 무기가 됩니다.

IT 기업 취직 → 수년 후 독립을 목표로, 현재도 매일 개발을 계속하고 있습니다.

• Flask 기반 상품 관리 시스템을 혼자 구축한 모든 기록 — 개인 개발의 구체적인 제품 예시
• 300건의 의사결정 로그(SSOT)에서 배운 교훈 — 전체 리포지토리를 관통하는 기록 운영
• 테스트 커버리지 0% → 76%로 가는 여정 — 아마추어에서 테스트 습관을 익히는 과정

이 글은 Claude Code (GLM-5.1)와 함께 작성했습니다.

본 기사는 개인 Zenn에서도 공개하고 있습니다.