66일차 새 방식(CLI 코딩 에이전트로 n8n)으로 교체, 67일차 교안·실습 추가
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# 66일차 실습 · 단일 업무 자동화 워크플로우 직접 만들기
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# 66일차 실습 · 바이브 코딩으로 만드는 단일 업무 자동화 워크플로우
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- 일자: 2026-10-16 (66일차)
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- 교과목: 노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영
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- 단원: AI 워크플로우 설계 및 구현
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- 강의 자료: [Lecture/66](../../Lecture/66/README.md)
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- **오늘부터 n8n 노드를 손으로 끌어다 놓지 않습니다.** CLI 코딩 에이전트(Codex · Claude Code · Antigravity)에게 **내가 쓴 요청문**으로 워크플로우 JSON을 만들게 하고, 우리는 **실행 결과를 테스트로 확인**합니다. 64·65일차에 화면에서 배운 노드와 데이터 흐름이 요청문의 재료가 됩니다.
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## 오늘 만드는 업무: 회의록 → 할 일 정리
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```mermaid
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flowchart LR
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W(["Meeting webhook"]) --> S["Settings"] --> H{"Has notes?"}
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H -->|false| R0["Reject empty"]
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H -->|true| L1{{"LLM extract actions"}} --> P["Parse actions"] --> J["Join results"]
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H -->|true| L2{{"LLM summarize"}} --> K["Keep summary"] --> J
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J --> A{"Any actions?"}
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A -->|true| SO["One item per action"] --> N["Normalize action"] --> AG["Collect actions"] --> B["Build report"] --> R["Send result"]
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A -->|false| NA["No actions"] --> R
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W(["Meeting webhook<br/>title · notes"]) --> H{"Has notes?"}
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H -->|false| R0["Reject empty (400)"]
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H -->|true| S{{"Summarize"}} --> J["Join results"]
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H -->|true| E{{"Extract actions<br/>(JSON)"}} --> J
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J --> P["Parse actions"] --> A{"Any actions?"}
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A -->|true| SO["One item per action"] --> M["Mark check<br/>미정이면 확인 필요"] --> C["Collect actions"] --> B["Build report"] --> R(["결과"])
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A -->|false| N["No actions"] --> R
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```
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## 실습 방식
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## 일하는 방식
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모든 Lab은 **쉬운 예제 2개 → 예제를 고치는 과제** 순서입니다. 예제는 안내를 그대로 따라 하면 되고, 과제에서 생각합니다.
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```mermaid
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flowchart LR
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Q["요청문<br/>(내가 씀)"] --> G["CLI 에이전트<br/>my-work/meeting.json · check"]
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G --> U["push<br/>(내가 실행)"] --> T["test<br/>(내가 실행)"]
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T -->|✘ 보고서| G
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T -->|✔ Passed| D["완료"]
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```
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| Lab | 시간 | 예제 1 | 예제 2 | 과제 |
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| [Lab 01](LAB-01-DESIGN-DATA-FLOW.md) 설계 | 2교시 22분 | 어제 만든 흐름의 항목 수 읽기 | 오늘 흐름의 빈칸 채우기 (1 → 4 → 1) | "확인 필요" 요청이 오면 어디를 고치나 |
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| [Lab 02](LAB-02-BUILD-PARSE-TRANSFORM.md) 파싱 | 3교시 끝 + 4교시 | LLM 없이 글자 → 목록 | 진짜 LLM이 붙은 1부 가져와 실행 | 참석자도 뽑기 (세 곳 고치기) |
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| [Lab 03](LAB-03-BUILD-LOOP-PARALLEL.md) 완성 | 5교시 끝 + 6교시 | 펼치고 모으기 (1 → 3 → 1) | 두 길을 Merge로 합치기 | **40분** · 내 워크플로우 완성 + 확인 필요 표시 |
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| 누가 | 무엇을 |
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| --- | --- |
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| 나 | 결과 먼저 정하기, 요청문 쓰기, push·test 실행, 결과 판단 |
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| CLI 에이전트 | [AGENTS.md](AGENTS.md) 규칙대로 워크플로우 JSON 작성, `check`로 형식 오류 고치기, 실패 원인 찾기 |
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| `tools/flow.py` | 형식 검사(check), n8n에 가져오기·게시(push), 요청 보내기(call), 테스트(test) |
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## 실습 문서 읽는 법
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- 실습 문서(`LAB-0x-Q-*.md`, `VIBE-Q-TURL.md`)에는 **복사해 붙일 요청문이 없습니다.** 만들 것 · 조건 · 기대 결과만 있고, 요청문은 직접 씁니다.
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- 막히면 `▶` 를 하나씩 펼칩니다. 뒤로 갈수록 구체적이 되지만 정답 요청문은 나오지 않습니다.
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- 쓴 요청문은 `my-work/PROMPTS.md`에 모아 두고, 수업 끝에 옆 사람과 비교합니다.
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## 구성
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```text
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Last3Mon/66/
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├── README.md
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├── LAB-01-DESIGN-DATA-FLOW.md # 1단계 · 설계 (예제 2개 + 과제)
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├── LAB-02-BUILD-PARSE-TRANSFORM.md # 2단계 · 입력 → LLM → 파싱 (예제 2개 + 과제)
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├── LAB-03-BUILD-LOOP-PARALLEL.md # 3단계 · 반복·병렬로 완성 (예제 2개 + 40분 과제), Python 호출
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├── templates/
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│ ├── LAB-01-WORKSHEET.md # Lab 01 활동지
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│ └── DATA-FLOW-DESIGN-TEMPLATE.md # 내 업무 설계서 (복습 과제용)
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├── my-work/ # 여러분의 결과물 (직접 만듭니다)
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├── n8n/
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│ ├── requests/ # 테스트 요청 (weekly · no-action · empty)
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│ └── workflows/
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│ ├── lab02-example1-parse-practice.json # Lab 02 예제 1 (막혔을 때 비교)
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│ ├── lab02-example2-meeting-part1.json # Lab 02 예제 2 (가져와서 시작)
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│ ├── lab03-examples-loop-merge-practice.json # Lab 03 예제 1·2 (막혔을 때 비교)
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│ └── 01-meeting-actions-solution.json # Lab 03 과제 구조 비교용 (확인 필요 표시 전까지)
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└── workflow-lab/ # miniflow (65일차 + JSON 출력·parse_actions·08 회의록 flow)
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├── AGENTS.md # CLI 에이전트용 n8n 작업 규칙 (CLAUDE.md가 이 파일을 불러옴)
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├── LAB-01-Q-RESULT-FIRST.md # 1단계 · 결과 먼저 → 첫 요청문(요약) → 빈 회의록 · 제목 없음
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├── LAB-02-Q-JSON-AND-PARSE.md # 2단계 · 할 일을 JSON으로 → 빈칸 채우기 → 참석자
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├── LAB-03-Q-ITEMS-AND-PARALLEL.md # 3단계 · 항목 하나씩 · 확인 필요 → 두 갈래 → 어려운 회의록
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├── VIBE-Q-TURL.md # 7교시 바이브 코딩 · turl (curl을 TUI로)
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├── *-A-*.md # 강사용 정답본 (학생 저장소에는 없음)
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├── tools/flow.py # doctor · check · push · off · call · test
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├── cases/ # lab01 · lab01-challenge · lab02 · lab02-challenge · lab03
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├── requests/ # weekly · no-action · empty · no-title · vendor
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├── reference/ # 막혔을 때 이어 가는 워크플로우 (예제 단계)
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├── templates/TEST-REPORT-TEMPLATE.md
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├── my-work/ # 에이전트가 만든 워크플로우 (JSON은 git에 올라가지 않음)
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└── runs/ # 테스트 보고서 (자동 생성)
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```
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## 준비
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- 65일차의 n8n(Credential `OpenAI (.env)`)과 `Last3Mon/.env`를 그대로 사용합니다: `cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose start`
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- 실습 엔진 확인:
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[실습 준비](../../Lecture/66/00-DAY66-PREP.md)를 끝내 주세요 (CLI 코딩 에이전트 설치·로그인 포함). 요약:
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```bash
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cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/66/workflow-lab && uv sync && uv run pytest -q # 43 passed, 1 skipped
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cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose start # 65일차 n8n (설치 폴더 ~/day65-n8n)
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cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/66 && uv run tools/flow.py doctor # 마지막 줄 ready
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```
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## `flow.py` 명령
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| 명령 | 하는 일 | 수업 준비 때 |
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| `uv run tools/flow.py doctor` | n8n · Credential · CLI 에이전트 확인 | |
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| `uv run tools/flow.py check my-work/meeting.json` | 노드 종류·버전·연결·Credential·API 키 노출 검사 | 1초 미만 |
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| `uv run tools/flow.py push my-work/meeting.json` | n8n에 가져오기 → 게시 → n8n 재시작 → 웹훅 준비 확인 | |
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| `uv run tools/flow.py call my-meeting requests/weekly.json` | 요청 한 번 보내고 응답 보기 | 요약만 1~3초, 할 일까지 2~4초 |
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| `uv run tools/flow.py test cases/lab02.json --repeat 3` | 테스트 실행, `Passed x/y`, 보고서를 `runs/`에 저장 | |
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