65 준비

Lecture/65/00-DAY65-OVERVIEW.md

@@ -0,0 +1,415 @@
+# 65일차 개요 · Trigger·Condition·Action 기반 워크플로우 설계
+
+> 노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영 · 2026-10-15
+> 18장 · 각 장은 가로줄(`---`)로 나뉩니다. 1교시에는 1~3장과 17장만 보고, 나머지 장은 각 단계를 설명할 때 함께 띄웁니다.
+
+| 장 | 범위 |
+| --- | --- |
+| 1~3 | 표지 · 오늘의 목표 · 시간표 |
+| 4~8 | 1단계 · TCA 설계 |
+| 9~12 | 2단계 · n8n 실습 환경과 기본 설정 |
+| 13~16 | 3단계 · 샘플 AI 워크플로우와 플랫폼 전환 |
+| 17~18 | 실습 · 퀴즈와 예고 |
+
+---
+
+## 1 / 18 · 표지
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  T((Trigger)) --> C{Condition}
+  C --> A1((Action))
+  C --> A2((Action))
+  classDef g fill:#8A9BA0,stroke:#8A9BA0,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  classDef m fill:#5B8E7D,stroke:#5B8E7D,color:#fff
+  class T g
+  class C o
+  class A1 t
+  class A2 m
+```
+
+**65일차**
+
+# Trigger·Condition·Action 기반 워크플로우 설계
+
+업무 자동화 흐름 구성 · n8n 실습 환경 · 샘플 AI 워크플로우
+
+<sub>노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영 · 2026-10-15</sub>
+
+---
+
+## 2 / 18 · 오늘 할 수 있게 될 세 가지
+
+| | 목표 | 내용 |
+| :-: | --- | --- |
+| **①** | **흐름을 TCA로 설계한다** | 언제 시작하고(Trigger), 어느 길로 가고(Condition), 무엇을 하는지(Action) · 형식 함정 · 싼 검사부터 |
+| **②** | **n8n으로 워크플로우를 실행한다** | Docker로 n8n 실행 · OpenAI Credential · 항목과 표현식 · IF·Switch·Webhook · 실행 기록 |
+| **③** | **AI 워크플로우를 플랫폼과 상관없이 부른다** | LLM 분기 + 결과 없음 경로 · 같은 입출력 약속 · 플랫폼·LLM 두 층의 자동 전환 |
+
+---
+
+## 3 / 18 · 오늘의 시간표
+
+| ① 1~2교시 | ② 3~4교시 | ③ 5~6교시 | ④ 7~8교시 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| **1단계** | **2단계** | **3단계** | **정리** |
+| TCA 기반 워크플로우 설계 | n8n 실습 환경과 기본 설정 | 샘플 AI 워크플로우와 실행 흐름 | 퀴즈 A·B·C · 오늘의 정리·예고 |
+| Lab 01 miniflow 분기 | Lab 02A 브라우저에서 직접 · Lab 02 IF·Webhook·Switch | Lab 03 AI 문의·전환 | 퀴즈 20분 |
+
+> 09:00 시작 · 50분 수업 10분 휴식 · 12:00~13:00 점심
+
+---
+
+## 4 / 18 · 어제의 질문: 결과가 없으면 어디로?
+
+64일차: "점심 메뉴 추천해줘" → FAQ 검색 결과 0건 → 다음 단계가 멈춤
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  A["문의 입력"] --> B["FAQ 검색<br/>0건"] --> C["답변 초안<br/>첫 FAQ 사용"] --> X(["✕ 멈춤"])
+  classDef g fill:#8A9BA0,stroke:#8A9BA0,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  classDef r fill:#C65D3B,stroke:#C65D3B,color:#fff
+  class A g
+  class B o
+  class C t
+  class X r
+```
+
+> **오늘의 답** 결과가 있을 때와 없을 때를 **다른 길**로 보낸다 → Condition
+> 있음 → 답변 초안 작성 · 없음 → 담당자에게 전달 · 어떤 입력이 와도 결과가 나온다
+
+| TCA | 코드에서 |
+| --- | --- |
+| Trigger | 엔드포인트 `@app.post(...)` |
+| Condition | `if` / `elif` / `else` |
+| Action | 함수 호출 · 저장 · 응답 |
+
+<sub>그림에서는 마름모에서 나가는 선이 하나뿐이면 빠진 길이 바로 보입니다</sub>
+
+---
+
+## 5 / 18 · 워크플로우 설계의 세 가지 질문
+
+| ① Trigger | ② Condition | ③ Action |
+| --- | --- | --- |
+| **언제 시작하나?** | **어느 길로 갈까?** | **무엇을 하나?** |
+| 문의 양식 제출<br/>매일 오전 9시<br/>메일 도착 | 긴급 문의인가?<br/>FAQ가 있나?<br/>분류가 무엇인가? | LLM 답변 작성<br/>담당자 전달<br/>기록 저장 · 응답 |
+
+> **모든 길의 끝에는 결과가 있어야 하고, 예상하지 못한 값을 받는 default 길이 필요합니다**
+
+---
+
+## 6 / 18 · Trigger 고르기와 시작 데이터의 약속
+
+| 질문 | 답에 따라 |
+| --- | --- |
+| **누가 시작하나?** | 사람 → 폼·웹훅 / 시스템 → 이벤트 / 시계 → 일정 |
+| **얼마나 자주?** | 요청마다 → 웹훅 / 하루 한 번 묶어서 → 일정 |
+| **결과를 기다리나?** | 기다린다 → 웹훅 + 응답 노드 / 안 기다린다 → 처리 후 알림 |
+| **한 번에 몇 건?** | 1건 → 웹훅 / 여러 건 → 일정 Trigger가 목록을 읽어 항목별 처리 |
+
+```json
+{"user": "kim", "text": "VPN 접속이 계속 끊겨요"}
+```
+
+| 필드 | 필수 | 비었을 때 |
+| --- | --- | --- |
+| `user` | 예 | 거절하거나 `anonymous` |
+| `text` | 예 | **400으로 거절** (`Has text?`) |
+
+> 약속을 정해 두면 Trigger를 바꿔도(폼 → 메일 → 메신저) 뒤의 흐름은 그대로
+
+---
+
+## 7 / 18 · Condition의 종류와 LLM 출력 분기
+
+| IF | Switch | 입력 검증 |
+| :-: | :-: | :-: |
+| **두 길** | **여러 길 + 그 밖** | **맨 앞에서 거절** |
+| 긴급인가? 내용이 있나? | 분류: 계정·네트워크·장비·SW·기타 | 필수값이 비면 400 |
+
+**LLM의 판단으로 분기할 때**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  L["LLM 분류<br/><small>'Software' · ' network\n'</small>"] --> N["값 정리·검증<br/><small>소문자·공백 제거<br/>허용 목록 확인</small>"] --> S["Switch<br/><small>정해진 값으로<br/>안전하게 분기</small>"]
+  classDef p fill:#7A6FB0,stroke:#7A6FB0,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  class L p
+  class N o
+  class S t
+```
+
+---
+
+## 8 / 18 · 비교의 형식 함정과 "싼 검사부터"
+
+| 함정 | 왼쪽 | 오른쪽 | 막는 방법 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| **대소문자** | `Network` | `network` | 소문자로 |
+| **공백·줄바꿈** | `" network\n"` | `network` | `trim` |
+| **문장으로 답함** | `"It is network."` | `network` | 허용 목록에서 찾기 |
+| **문자와 숫자** | `"30"` | `30` | 형식을 먼저 고름 |
+| **빈 값과 없는 값** | `""` / `[]` | (필드 없음) | empty 연산자 |
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  T(["요청"]) --> V{"입력 검증<br/>0원 · 즉시"} -->|"통과"| K{"'긴급' 포함?<br/>0원 · 즉시"} -->|"아니요"| L["LLM 분류<br/>비용 · 1~2초"]
+  V -->|"비었음"| R0(["거절"])
+  K -->|"예"| U(["담당자 즉시 연결"])
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  classDef r fill:#C65D3B,stroke:#C65D3B,color:#fff
+  classDef p fill:#7A6FB0,stroke:#7A6FB0,color:#fff
+  class V,K o
+  class L t
+  class R0 r
+  class U p
+```
+
+> **비용이 적고 확실한 검사를 앞에** · 빈 요청과 긴급 문의는 LLM을 부르기 전에 걸러진다
+
+---
+
+## 9 / 18 · 오늘의 실습 환경과 주소
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  subgraph WSL["WSL2 (Ubuntu)"]
+    M["miniflow<br/>(uv)"]
+    subgraph DC["Compose 프로젝트 day65-n8n"]
+      N["n8n<br/>:5678<br/>get.n8n.io"] -.->|"대체 · http://ollama:11434"| O["Ollama<br/>(대체)"]
+    end
+    M -->|"localhost:5678"| N
+  end
+  N -->|"Credential<br/>OpenAI (.env)"| AI["OpenAI API<br/>gpt-4.1-mini"]
+  M -->|".env의 키"| AI
+  classDef m fill:#5B8E7D,stroke:#5B8E7D,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef d fill:#0F3D3E,stroke:#0F3D3E,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  class M m
+  class N o
+  class O d
+  class AI t
+```
+
+| 명령 (`Last3Mon/65/n8n`) | 하는 일 |
+| --- | --- |
+| `curl -fsSL https://get.n8n.io \| N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6` | n8n 공식 한 줄 설치 (홈에서 한 번, 사전 준비) |
+| `docker compose up -d` / `ps` | Ollama 더해 함께 실행 / 상태 확인 |
+| `docker compose stop` / `start` | 멈춤 / 다시 켬 (데이터 유지) |
+| `docker compose logs n8n` | 화면이 안 열릴 때 |
+
+> **API 키는 .env와 Credential에만 둔다 · 컨테이너끼리는 서비스 이름(ollama)으로 부른다** · 오늘 띄운 n8n을 79일차까지 계속 씁니다
+
+---
+
+## 10 / 18 · API 키는 Credential로
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  E[".env<br/>OPENAI_API_KEY<br/>(git 제외)"] -->|"register-credentials.sh"| C["n8n Credential<br/>'OpenAI (.env)'"]
+  C -.->|"이름으로 참조"| H["HTTP Request 노드"] --> AI["OpenAI API"]
+  classDef r fill:#C65D3B,stroke:#C65D3B,color:#fff
+  classDef p fill:#7A6FB0,stroke:#7A6FB0,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  class E r
+  class C p
+  class H o
+  class AI t
+```
+
+| 방식 | 워크플로우 JSON에 키가 들어가나 | 키를 바꿀 때 |
+| --- | --- | --- |
+| 노드에 직접 적기 | **들어감** (공유·내보내기 위험) | 모든 노드를 찾아 고침 |
+| Credential 참조 | 들어가지 않음 (이름·ID만) | Credential 하나만 (`.env` 수정 → 스크립트 다시 실행) |
+
+<sub>수업용 Credential 두 개: `OpenAI (.env)` · `Ollama local`</sub>
+
+---
+
+## 11 / 18 · n8n의 데이터와 웹훅
+
+```text
+[ {id: T-1, priority: urgent},
+  {id: T-2, priority: normal},
+  {id: T-3, priority: urgent} ]
+
+IF priority = urgent
+→ true 2개 · false 1개   (IF는 항목마다 3번 검사)
+```
+
+| Test URL | Production URL |
+| --- | --- |
+| `/webhook-test/...` | `/webhook/...` |
+| 화면에서 대기 중일 때 1회 · 캔버스에 실행 과정 표시 | Publish 후 언제든 · Executions에서 확인 |
+| 만들면서 확인 | 다른 프로그램(miniflow, 업무 코드)이 부를 때 |
+
+> 결과를 돌려주려면 **Respond to Webhook** 노드 · 빈 요청은 **400**으로 알린다
+
+---
+
+## 12 / 18 · 표현식으로 값 꺼내기
+
+| 표현식 | 어느 데이터 |
+| --- | --- |
+| `{{ $json.priority }}` | 바로 앞 노드가 넘겨 준 지금 항목 |
+| `{{ $json.body.text }}` | **웹훅 요청 본문은 `body` 안에** |
+| `{{ $('Settings').first().json.model }}` | 이름으로 지정한 노드의 첫 항목 |
+| `{{ $('Request webhook').item.json }}` | 이름으로 지정한 노드에서 지금 항목과 짝인 항목 |
+
+| 노드 설정 창 | 64일차 실행 기록에서 |
+| --- | --- |
+| INPUT (왼쪽) | 앞 노드의 `output` |
+| Parameters (가운데) | `args`, `prompt` |
+| OUTPUT (오른쪽) | `output` — Table · JSON · Schema로 보기 |
+
+> 노드 이름은 표현식에 쓰이므로 **처음부터 하는 일로** 짓는다 · 처음엔 `$json.text` 대신 `$json.body.text`를 가장 자주 틀린다
+
+---
+
+## 13 / 18 · 샘플 AI 워크플로우: IT 문의 처리
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  W(["Webhook"]) --> H{"내용<br/>있음?"} --> L["LLM<br/>분류"] --> N["값 정리<br/>FAQ 검색"] --> F{"FAQ<br/>있음?"}
+  F -->|"있음"| D["LLM 답변<br/>→ 자동 답변"]
+  F -->|"없음"| P["담당자<br/>전달"]
+  classDef g fill:#8A9BA0,stroke:#8A9BA0,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef p fill:#7A6FB0,stroke:#7A6FB0,color:#fff
+  classDef m fill:#5B8E7D,stroke:#5B8E7D,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  classDef r fill:#C65D3B,stroke:#C65D3B,color:#fff
+  class W g
+  class H,F o
+  class L p
+  class N m
+  class D t
+  class P r
+```
+
+| 입력 | 지나간 길 | 응답 시간 (수업 전 측정) |
+| --- | --- | --- |
+| VPN 접속이 계속 끊겨요 | **자동 답변** (FAQ-003) | 약 3~4초 · LLM 2회 |
+| 비밀번호를 잊어버렸어요 | **자동 답변** (FAQ-001) | 약 3초 · LLM 2회 |
+| 점심 메뉴 추천해줘 | **담당자 확인** | 약 0.6초 · LLM 1회 |
+
+> 바뀔 수 있는 값은 **Settings**에 · LLM 출력은 **Code**에서 정리 · 두 길은 **같은 필드**(`category`·`faq_id`·`route`·`reply`)로 끝난다
+
+---
+
+## 14 / 18 · 키워드 규칙 vs LLM 분류 · 시간은 어디서
+
+| | 키워드 규칙 (`65-02`) | LLM 분류 (`03`) |
+| --- | --- | --- |
+| **방식** | 단어 목록에 있으면 그 분류 | 문장의 뜻을 보고 분류 |
+| **시간·비용** | 즉시 · 0원 | 1~2초 · 호출 비용 |
+| **약한 곳** | 목록에 없는 표현 ("암호를 바꾸고 싶어요") | 형식이 흔들림 → 정리 단계 필요 |
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  W["Webhook·Settings·IF<br/>밀리초"] --> L1["LLM classify<br/>약 1초대"] --> C["Code<br/>밀리초"] --> L2["LLM draft<br/>약 1~2초"] --> R["Respond<br/>밀리초"]
+  classDef g fill:#8A9BA0,stroke:#8A9BA0,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  class W,C,R g
+  class L1,L2 t
+```
+
+> **전체 시간은 거의 LLM 호출 횟수가 정한다** · Executions에서 `raw_label`(원래 값)과 `category`(정리된 값)를 나란히 본다
+
+---
+
+## 15 / 18 · 플랫폼에 묶이지 않는 실행: 자동 전환
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  APP["업무 코드<br/>call('request')"] --> FR["FailoverRunner<br/>순서대로 시도"]
+  FR -->|"1순위"| N8["n8n ✕ 꺼짐"]
+  FR -->|"2순위"| MF["miniflow ✓ 응답"]
+  classDef d fill:#0F3D3E,stroke:#0F3D3E,color:#fff
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  classDef m fill:#5B8E7D,stroke:#5B8E7D,color:#fff
+  class APP d
+  class FR o
+  class N8 t
+  class MF m
+```
+
+| 그대로인 것 | 플랫폼마다 만드는 것 |
+| --- | --- |
+| 업무를 부르는 코드 · 입력 `{user, text}` · 출력 `{category, faq_id, route, reply}` | 워크플로우 자체 · 그 플랫폼의 어댑터 · 주소와 인증 설정 |
+
+| 넘길 실패 | 넘기지 않을 실패 |
+| --- | --- |
+| 접속 불가 · 시간 초과 · 404 · 500 | **입력 오류(400)** — 어디서 실행해도 똑같이 실패 |
+
+<sub>수업 전 측정: 정상 n8n 약 2.5초 · n8n을 멈추자 약 12ms 만에 실패 판단 → miniflow가 처리</sub>
+
+---
+
+## 16 / 18 · 두 층의 대체 경로
+
+```mermaid
+flowchart TB
+  subgraph P["플랫폼 층 · FailoverRunner"]
+    direction LR
+    p1["n8n"] -->|"실패하면"| p2["miniflow"]
+  end
+  subgraph L["LLM 층 · MINIFLOW_LLM_FALLBACK"]
+    direction LR
+    l1["OpenAI gpt-4.1-mini"] -->|"실패하면"| l2["Ollama gemma3:4b"]
+  end
+  P ~~~ L
+  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
+  classDef m fill:#5B8E7D,stroke:#5B8E7D,color:#fff
+  classDef t fill:#0F7C80,stroke:#0F7C80,color:#fff
+  class p1 o
+  class p2,l2 m
+  class l1 t
+```
+
+| 층 | 무엇이 실패할 때 | 오늘 확인 |
+| --- | --- | --- |
+| **플랫폼** | n8n이 꺼짐·응답 없음 | `docker compose stop n8n` 후 `miniflow call request` |
+| **LLM** | OpenAI 키 오류·한도·인터넷 | 잘못된 키로 `miniflow run` (이 명령에서만) |
+
+> 두 층을 함께 쓰면 n8n도, OpenAI도 안 될 때 miniflow + Ollama로 업무가 이어진다 · 어느 쪽이 처리했는지 `served_by`·`provider`로 기록
+
+---
+
+## 17 / 18 · 오늘의 실습
+
+| | 실습 | 내용 |
+| :-: | --- | --- |
+| **1** | **Lab 01** · miniflow Condition·Switch | 어제 멈춘 흐름을 결과 없음 경로로 고치기 · `default` 길 · 긴급 분기 직접 추가 |
+| **2A** | **Lab 02A** · 브라우저에서 직접 만들기 (기본) | Windows 브라우저로 WSL의 n8n 열기 · Manual → Edit Fields → If → 두 길 · WSL `curl`로 웹훅 부르기 |
+| **2** | **Lab 02** · n8n 화면과 첫 워크플로우 | 가져오기 · Manual + IF · Webhook + Switch · Test/Production URL · 보안 분류 추가 |
+| **3** | **Lab 03** · AI 문의 처리와 플랫폼 전환 | LLM 분류·FAQ 분기 · Executions 추적 · n8n을 멈추고 자동 전환 · LLM 대체 |
+
+<sub>준비: SETUP-N8N (.env에 OpenAI 키 · n8n 2.42.6 공식 한 줄 설치 + Ollama 대체 · Credential 등록) · 수업 전날</sub>
+
+---
+
+## 18 / 18 · 7교시 퀴즈 · 그리고 내일
+
+| A · 기본 | B · 응용 | C · 심화 |
+| :-: | :-: | :-: |
+| TCA 용어 · n8n 기본 | 표현식 · 주소 · 분기 결과 | 설계 판단 · 자동 전환 |
+
+- 단계별 10문항 · 20분 · 원하는 단계 선택
+- 마지막 주관식 '더 알고 싶은 것'은 선택 · 점수 없음
+
+> **66일차 예고**
+> 빈 캔버스에서 시작하는 **단일 업무 자동화 워크플로우**
+> 복습: 어제 시나리오를 TCA 설계표로 정리
+
+### *오늘의 한 문장: 언제 시작하고, 어느 길로 가고, 무엇을 하는지 — 그리고 모든 길에 끝을*

Lecture/65/00-DAY65-PREP.md

@@ -0,0 +1,103 @@
+# 65일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것
+
+- 수업일: 2026-10-15 (65일차) · Trigger·Condition·Action 기반 워크플로우 설계, n8n 실습 환경 구성
+- 준비 시간: 약 1시간 (이미지 다운로드 포함)
+- 먼저 WSL에서 `cd ~/aio-01d4-stu && git pull`로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
+- **수업 전날까지** 1~2절을 끝내 주세요. 3~4절은 시간이 될 때 읽어 오면 좋습니다.
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  A["1. API 키·n8n 실행<br/>.env · Docker Compose"] --> B["2. 확인<br/>pytest · OpenAI 호출 · n8n 로그인"]
+  B --> C["3. 미리 읽기<br/>TCA · n8n 용어"]
+  C --> D["4. 생각해 오기<br/>어제 시나리오의 분기"]
+```
+
+---
+
+## 1. API 키 연결과 n8n 실행 (전날 필수, 약 45분)
+
+오늘부터 노코드 워크플로우 도구 **n8n**을 사용합니다. 수업의 LLM은 64일차와 같은 **OpenAI API**(`gpt-4.1-mini`)이고, 64일차에 만든 `Last3Mon/.env`의 키를 n8n에서도 그대로 씁니다. 64일차의 Ollama는 OpenAI가 실패할 때 쓰는 **대체용**으로 n8n과 함께 Docker에서 실행합니다.
+
+자세한 순서는 **[n8n 준비 안내 (SETUP-N8N)](../../Last3Mon/65/SETUP-N8N.md)** 를 따라 하세요.
+
+| 순서 | 할 일 | 시간 |
+| --- | --- | --- |
+| 1 | WSL에 Docker·ctop 설치 ([install-sh](https://gl.isitsoft.kr/publicproj/install-sh#-2-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C--%EC%BB%A8%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%84%88-devops-1)의 Docker·ctop), `docker version` 확인 | 10분 |
+| 2 | `Last3Mon/.env` 확인 (64일차에 키를 넣어 둠) | 1분 |
+| 3 | WSL의 Ollama 서비스 멈추기 (`sudo systemctl stop ollama`) | 2분 |
+| 4 | `65/n8n/.env`에 64일차 모델 폴더 연결 (대체용) | 2분 |
+| 5 | n8n 공식 한 줄 설치 `cd ~ && curl -fsSL https://get.n8n.io | N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6` → `Last3Mon/65/n8n`에서 `docker compose up -d`로 Ollama 더하기 (이미지 약 6.5GB), http://localhost:5678 관리자 계정 만들기 | 15~35분 |
+| 6 | `bash register-credentials.sh`로 n8n에 Credential 등록 | 2분 |
+
+> 이미지가 크기 때문에 수업 중에 받으면 강의실 네트워크가 매우 느려집니다. **다운로드는 꼭 집에서 미리** 해 주세요.
+
+## 2. 준비가 끝났는지 확인 (전날 필수, 5분)
+
+```bash
+cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/workflow-lab
+uv sync
+uv run pytest -q                              # 35 passed, 1 skipped
+uv run miniflow check                         # Reply (openai, …): ready
+cd ../n8n
+docker compose ps                             # n8n, ollama 모두 running
+```
+
+브라우저에서 n8n에 로그인되면 준비 완료입니다. 해결이 안 되면 수업 당일 1교시 전에 말씀해 주세요.
+
+---
+
+## 3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 15분)
+
+### 3.1 Trigger·Condition·Action
+
+| 구성 요소 | 질문 | 예 |
+| --- | --- | --- |
+| Trigger | 언제 시작하나? | 문의 양식 제출, 매일 9시, 메일 도착 |
+| Condition | 어느 길로 갈까? | 긴급 문의인가? FAQ가 있나? |
+| Action | 무엇을 하나? | 답변 작성, 담당자 전달, 기록 저장 |
+
+어제 `05` 워크플로우에 "점심 메뉴 추천해줘"를 넣었을 때 멈춘 이유를 떠올려 보세요. 오늘은 이 문제를 Condition으로 해결합니다.
+
+### 3.2 n8n 용어 미리 보기
+
+| 용어 | 뜻 |
+| --- | --- |
+| 캔버스 | 노드를 놓고 선으로 연결하는 화면 |
+| 항목(item) | 노드 사이를 흐르는 데이터 한 건 (JSON 객체 하나) |
+| 표현식 | `{{ $json.text }}`처럼 앞 노드의 값을 꺼내 쓰는 식 |
+| Webhook | 다른 프로그램이 HTTP 요청으로 워크플로우를 시작시키는 Trigger |
+| Publish | 워크플로우를 게시해 화면을 닫아도 계속 동작하게 함 |
+| Executions | 실행 기록 목록 |
+
+### 3.3 지난 실습과 연결
+
+| 오늘 | 지난 실습 |
+| --- | --- |
+| n8n 공식 설치 스크립트가 만든 Compose + 수업 Compose(Ollama)를 `include`로 함께 실행 | 9월 Docker Compose 배포 (Weather MCP 등) |
+| API 키는 `.env`에, n8n에서는 Credential로 | 7월 FastAPI 실습의 `.env`와 환경 변수 |
+| 컨테이너끼리 서비스 이름으로 호출 (`http://ollama:11434`) | 9월 Weather MCP의 `http://weather-mcp:8010` |
+| Webhook으로 워크플로우 호출 | FastAPI 엔드포인트 호출 |
+| 플랫폼 장애 시 자동 전환 | 9월 `mini_multi_agent_01`의 Provider Failover |
+
+---
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+## 4. 생각해 오기 (선택, 5분)
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+64일차 Lab 03에서 분석한 업무 시나리오를 떠올리고 답해 보세요.
+
+- 이 업무는 **무엇이 들어오면** 시작하나요? (Trigger)
+- 중간에 **길이 갈라지는 지점**은 어디인가요? 각 길에서는 무엇을 하나요? (Condition·Action)
+- 예상하지 못한 입력이 오면 어디로 보내야 할까요? (default 길)
+
+## 5. 당일 준비물
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+- 충전된 노트북과 충전기 (Docker는 배터리를 많이 사용합니다)
+- WSL의 Docker(1절에서 설치), Windows Terminal(WSL), VS Code, 웹 브라우저
+
+## 확인
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+- [ ] `uv run pytest -q` → `35 passed, 1 skipped`
+- [ ] `uv run miniflow check` → `Reply (openai, …): ready`
+- [ ] `docker compose ps` → n8n, ollama running
+- [ ] 브라우저에서 n8n에 로그인했고 Credentials에 `OpenAI (.env)`가 있다
+- [ ] 어제 시나리오의 Trigger와 분기 지점을 생각해 왔다