aio-01d4-stu/Last3Mon/69/PREPARE-69-FROM-65.md

# 69일차를 처음 시작하는 수강생 준비 (65~68일차를 못 했을 때)

- 대상: 65~68일차 수업이나 준비를 하지 못해, 오늘(69일차) 실습 환경이 없는 수강생
- 목표: **최소 명령**으로 69일차 `doctor`가 `ready`가 되게 하기. 지난 실습 내용은 나중에 따라잡습니다.
- 왜 65일차부터인가: 69일차는 **65일차에 설치한 n8n**(`~/day65-n8n`)과 OpenAI Credential만 씁니다. 데이터 API(67일차)와 68일차 Agent는 **쓰지 않습니다.** 66~68일차 실습 결과물도 없어도 됩니다 (오늘 만드는 역할은 오늘 처음부터 만들고, 막히면 `reference/`로 이어 갑니다).

```mermaid
flowchart LR
  Z["0. 저장소 · uv"] --> A["1. Docker"] --> B["2. API 키 .env"] --> C["3. n8n 설치"] --> D["4. Credential"] --> G["5. CLI 에이전트"] --> H["6. doctor<br/>ready"]
```

## 어디부터 하나

| 나는 | 시작할 절 | 걸리는 시간 |
| --- | --- | --- |
| 64일차도 못 함 (WSL에 저장소 · uv가 없음) | 0절 | 약 35분 (이미지 다운로드 포함) |
| 64일차는 함, 65일차부터 못 함 | 1절 (Docker가 있으면 2절) | 약 25분 |
| 65일차는 함 (n8n · Credential 있음), 66~68일차만 못 함 | 5절 (CLI 에이전트가 있으면 6절) | 약 2~10분 |

- 모든 명령은 **WSL(Ubuntu) 터미널**에서 합니다.
- 각 절의 자세한 설명과 문제 해결은 [65일차 SETUP-N8N](../65/SETUP-N8N.md), [69일차 실습 준비](../../Lecture/69/00-DAY69-PREP.md)에 있습니다.

---

## 0. 수업 저장소와 uv (64일차를 못 했을 때만, 3분)

```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh      # 설치 뒤 터미널을 닫고 다시 열기
cd ~ && git clone https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu.git
uv --version
```

이미 저장소가 있으면 `cd ~/aio-01d4-stu && git pull`만 합니다.

## 1. Docker (65일차를 못 했을 때, 10분)

```bash
curl -fsSL "https://gl.isitsoft.kr/publicproj/install-sh/-/raw/main/install-docker.sh?ref_type=heads" | bash
```

WSL 터미널을 **모두 닫고 다시 열고** (docker 그룹 적용):

```bash
sudo systemctl enable --now docker
docker run --rm hello-world          # "Hello from Docker!"
```

`docker version`의 Server 줄이 나오면 이미 설치된 것이니 넘어갑니다.

## 2. API 키 `.env` (1분)

```bash
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon
[ -f .env ] || cp .env.example .env
nano .env                            # OPENAI_API_KEY= 뒤에 과정에서 받은 키 (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X)
grep -c '^OPENAI_API_KEY=sk-' .env   # 1 이면 됨 (cat으로 열어 화면에 띄우지 않기)
```

키는 이 파일 한 곳에만 둡니다. 문서 · 워크플로우 · 채팅에 붙여 넣지 않습니다.

## 3. n8n 설치 (이미지 다운로드 5~15분)

```bash
cd ~
curl -fsSL https://get.n8n.io | N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6
```

```text
✔ Started n8n 2.42.6 and sandbox services
n8n is running at: http://localhost:5678
```

- 폴더 이름(`day65-n8n`)과 버전(`2.42.6`)을 **바꾸지 않습니다.** `flow.py`가 이 이름을 찾습니다.
- 설치 스크립트가 n8n을 바로 켭니다. Windows 브라우저에서 http://localhost:5678 을 열고 관리자 계정(이메일 · 이름 · 비밀번호, 내 노트북 안에만 저장)을 만듭니다.
- **`Last3Mon/65/n8n`에서 `docker compose up -d`를 하지 않습니다.** 65일차 자료에는 Ollama(약 4.2GB)가 들어 있는데, 66일차부터 Ollama는 쓰지 않습니다. 켜고 끄기는 `start` / `stop`만 씁니다 (아래 "다음부터 켜기").

## 4. n8n Credential 등록 (1분)

```bash
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
bash register-credentials.sh
```

`Successfully imported 2 credentials.`가 나오면 됩니다. 함께 만들어지는 `Ollama local`은 쓰지 않습니다 (그대로 둠).

## 5. CLI 코딩 에이전트 (10분)

아래 중 **하나 이상**이 WSL 터미널에서 실행되고 로그인되어 있어야 합니다.

| 에이전트 | 실행 | 확인 |
| --- | --- | --- |
| Codex CLI | `codex` | `codex --version` |
| Claude Code | `claude` | `claude --version` |
| Antigravity CLI | `agy` | `agy --version` |

- 처음 실행하면 브라우저 로그인 안내가 나옵니다. 끝까지 진행한 뒤 "안녕"이라고 물어 답이 오는지 봅니다.
- 설치가 안 되어 있으면 수업 전 IT 문의 시간에 강사에게 알려 주세요.

## 6. 준비 확인

```bash
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/69
uv run tools/flow.py doctor
```

```text
✔ n8n install folder /home/<사용자>/day65-n8n
✔ n8n container day65-n8n-n8n-1
✔ n8n http://localhost:5678
! data API http://localhost:8800 (not used today)
✔ credential 'OpenAI (.env)' (openAiCourse0001)
✔ node catalog (for check)
✔ CLI coding agent: codex, claude
ready
```

| ✘ 항목 | 할 일 |
| --- | --- |
| n8n install folder · n8n container | 3절 (이미 설치했다면 `cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose start`) |
| credential | 4절 |
| CLI coding agent | 5절 |

- `! data API`는 경고일 뿐입니다. 오늘은 데이터 API를 켜지 않아도 `ready`가 나옵니다.
- `ready`가 나오면 [69일차 README](README.md)와 [하루 수강 안내](LECTURE-69.md)를 따라갑니다.

---

## 다음부터 켜기 (날마다)

```bash
cd ~/aio-01d4-stu && git pull
cd Last3Mon/65/n8n && docker compose start        # n8n
```

- 데이터 API가 필요한 날(67 · 68일차 등)은 그날 안내에 켜는 명령이 따로 있습니다.
- 수업이 끝나면 `cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose stop`. `docker compose down -v`는 워크플로우 · 계정 · Credential까지 지우므로 쓰지 않습니다.

## 놓친 날 따라잡기 (나중에)

| 일차 | 볼 것 |
| --- | --- |
| 65 | [README](../65/README.md) · n8n 화면에서 첫 워크플로우 (Lab 02A) |
| 66 | [README](../66/README.md) · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/` |
| 67 | [README](../67/README.md) · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/` |
| 68 | [README](../68/README.md) · [개념 정리](../../Lecture/68/CONCEPT-68.md) · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/` (데이터 API가 필요: [PREPARE-68-FROM-65](../68/PREPARE-68-FROM-65.md) 5 · 6절) |

정답은 그날 폴더에서 `uv run tools/flow.py push answers/<파일>.json`으로 올려 보고 `test`로 확인할 수 있습니다.