66일차 교안/실습 추가

Lecture/66/00-DAY66-PREP.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# 66일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것
+
+- 수업일: 2026-10-16 (66일차) · 단일 업무 자동화 워크플로우 직접 만들기
+- 준비 시간: 약 20분 (새로 받을 이미지·모델 없음)
+- 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. 어제 환경 켜기<br/>n8n · .env 키"] --> B["2. 확인<br/>pytest · OpenAI · n8n 로그인"]
+  B --> C["3. 미리 읽기<br/>JSON 객체·목록"]
+  C --> D["4. 생각해 오기<br/>항목 수가 바뀌는 곳"]
+```
+
+---
+
+## 1. 어제 환경 다시 켜기 (전날 필수, 5분)
+
+오늘은 65일차에 만든 n8n(Credential `OpenAI (.env)`)과 `Last3Mon/.env`를 그대로 씁니다. Ollama는 대체용으로 함께 켜 둡니다.
+
+```bash
+sudo systemctl stop ollama          # WSL의 Ollama가 켜져 있다면 멈춤
+cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
+docker compose start
+docker compose ps                   # n8n, ollama 모두 running
+```
+
+브라우저에서 http://localhost:5678 에 로그인합니다. 65일차 준비를 하지 못했다면 [n8n 준비 안내](../../Last3Mon/65/SETUP-N8N.md)를 먼저 끝내 주세요.
+
+## 2. 실습 엔진 확인 (전날 필수, 5분)
+
+```bash
+cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/66/workflow-lab
+uv sync
+uv run pytest -q                    # 43 passed, 1 skipped
+```
+
+---
+
+## 3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 10분)
+
+### 3.1 JSON의 객체와 목록
+
+| 모양 | 이름 | 예 |
+| --- | --- | --- |
+| `{ }` | 객체 (이름: 값의 묶음) | `{"task": "보고서 작성", "owner": "박서연", "due": "월요일"}` |
+| `[ ]` | 목록 (값을 순서대로) | `[{...}, {...}, {...}]` |
+| `"..."` | 문자열 (글자) | `"{\"task\": \"보고서\"}"` ← JSON처럼 보이지만 **글자** |
+
+오늘 LLM은 할 일 목록을 **글자**로 돌려줍니다. 이 글자를 실제 목록으로 바꾸는 작업을 **파싱**이라고 합니다. 64일차 준비 안내의 JSON 기초도 함께 보세요.
+
+### 3.2 오늘 처음 쓰는 n8n 노드
+
+| 노드 | 한 줄 설명 |
+| --- | --- |
+| Edit Fields (Set) | 필드를 만들고 값을 계산 |
+| Code | JavaScript로 데이터 가공 |
+| Split Out | 목록 하나를 항목 여러 개로 펼침 |
+| Aggregate | 항목 여러 개를 목록 하나로 모음 |
+| Merge | 두 갈래의 결과를 하나로 합침 |
+
+---
+
+## 4. 생각해 오기 (선택, 5분)
+
+회의록 1건에서 할 일 4건이 나왔습니다. 할 일마다 우선순위를 정한 뒤 다시 하나의 결과로 돌려주려면, 데이터의 개수가 어떻게 바뀌어야 할까요?
+
+```text
+회의록 1건 → ? → ? → 결과 1건
+```
+
+## 5. 당일 준비물
+
+- 충전된 노트북과 충전기, WSL의 Docker, Windows Terminal(WSL), 웹 브라우저
+
+## 확인
+
+- [ ] `docker compose ps` → n8n, ollama running
+- [ ] `uv run pytest -q` → `43 passed, 1 skipped`
+- [ ] JSON 객체·목록·문자열의 차이를 읽었다