aio-01d4-stu/Last3Mon/70/LECTURE-70.md

70일차 수강 안내 · 수업 준비부터 마칠 때까지

• 일자: 2026-10-22 (목) · 70일차
• 주제: Workflow 템플릿화와 모듈화, 재사용 가능한 구조 설계
• 실습 폴더: Last3Mon/70 · 강의 자료: Lecture/70
• 환경: 65일차 n8n 2.42.6 + OpenAI API 키만(gpt-4.1-mini) + CLI 코딩 에이전트 하나. 데이터 API는 쓰지 않습니다 (켜 두어도 됨). Ollama는 쓰지 않습니다.
• 이 문서: 오늘 하루 내가 할 일을 수업 준비부터 마칠 때까지 순서대로 모은 수강 안내입니다. 수업 중에도 띄워 두고 어디까지 왔는지 확인하세요.

flowchart LR
  P["전날<br/>준비"] --> M["아침<br/>켜기 · doctor"] --> L1["1~2교시<br/>Lab 01<br/>공지 키트"] --> L2["3~4교시<br/>Lab 02<br/>모듈 · SMS"] --> L3["5~6교시<br/>Lab 03<br/>v1.1 · v2 · 영향 표"] --> V["7~8교시<br/>tkit"] --> E["마친 뒤<br/>남기기 · 71 준비"]

0. 하루 한눈에

교시	시간	할 일	문서	끝났다는 표시
전날	약 5분	자료 받기 · n8n 켜기 · doctor	PREP	ready
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 (템플릿화: 같은 것과 다른 것 나누기)	개요, 1단계
2	10:00~10:50	Lab 01 예제 1 · 2 · 과제	Lab 01	lab01-challenge 통과
3	11:00~11:50	2단계 강의 (Sub-workflow와 계약) · Lab 02 예제 1 · 2	2단계, Lab 02	lab02-module · lab01 통과
4	12:00~12:50	Lab 02 과제 35분 (SMS도 같은 모듈) · 풀이	Lab 02	lab02-challenge 통과
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 (변경 관리) · Lab 03 예제 1 · 2	3단계, Lab 03	lab03 · lab03-v2 통과
6	15:00~15:50	Lab 03 과제 40분 (영향 표 · 어려운 테스트) · 풀이	Lab 03	영향 표 · 내 케이스 5개 · 보고서
7	16:00~16:50	바이브 코딩 tkit 각자 만들기	VIBE-Q-TKIT	R1~R5 · pytest
8	17:00~17:50	발표 · 강사 정리 · 강사 바이브 코딩 · 팁 · 71일차 예고	진행

1. 전날 준비 (약 5분)

1.1 자료 받기

cd ~/aio-01d4-stu && git pull

1.2 n8n 켜기 (Ollama는 끔)

sudo systemctl disable --now ollama 2>/dev/null   # WSL에 설치한 Ollama가 있으면 끄고 자동 시작도 끔
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
docker compose rm -sf ollama                      # Ollama 컨테이너가 있으면 지움 (없으면 그냥 지나감)
docker compose start

LLM은 OpenAI API 키(Last3Mon/.env) 하나로 씁니다. n8n은 start로 켭니다.

1.3 준비 확인

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/70
uv run tools/flow.py doctor        # 마지막 줄 ready (데이터 API는 경고만)

1.4 미리 읽기 (선택, 5분)

PREP 3절: 69일차 공지 팀을 보안 · 교육 · 설문용으로 복사해 고치면 파일이 4개. 모든 공지에 같은 규칙을 더하려면 몇 곳을 고쳐야 할까?

준비물

노트북과 충전기, WSL의 Docker, WSL 창 두 개, 브라우저. (선택) 69일차 Last3Mon/69/my-work/*.json, 68일차 ~/vibe/tflow.

2. 수업 당일 아침 (09:00 전)

1. 노트북을 껐다 켰다면 1.2를 다시 합니다.
2. 터미널 두 개, 둘 다 cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/70. ① 에이전트, ② 확인.
3. 터미널 ②에서 uv run tools/flow.py doctor → ready.
4. my-work/PROMPTS.md를 만들어 둡니다.

3. 실습할 때마다 같은 순서

flowchart LR
  A["① 기대 결과 읽기<br/>cases/*.json"] --> B["② 요청문을<br/>메모장에 먼저"] --> C["③ 에이전트에게"] --> D["④ 에이전트가<br/>my-work · check"] --> E["⑤ 내가<br/>push · test"]
  E -->|✘| F["⑥ 실패 줄 · 보고서 경로<br/>그대로 붙여 주기"] --> C
  E -->|✔| G["⑦ PROMPTS.md"]

• 오늘은 고치기 전에도 테스트를 돌립니다. 바꾸기 전과 뒤에 같은 테스트가 통과해야 "결과는 그대로"입니다.
• 모듈은 파일 안의 id(modRuleCheck01, modRuleCheck02)로 불립니다. 에이전트가 id를 바꾸지 않게 합니다.
• 계약(웹훅 · 입력 · 결과)은 AGENTS.md 3절.

4. 1~2교시 · 1단계 · 복사본 3개를 공지 키트 하나로

Lab 01 (약 40분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (10분)	복사본 3개(점검 · 보안 · 교육)를 돌려 보고 비교. cp templates/REUSE-DESIGN-TEMPLATE.md my-work/DESIGN.md 1절	samples/*.json	push samples/notice-maintenance.json samples/notice-security.json samples/notice-training.json, call sample-security requests/kit-security.json
예제 2 (15분)	kind를 받아 종류에 맞는 공지를 쓰는 워크플로우 하나, 다른 값은 설정 표 한 곳에	my-work/notice-kit.json · my-notice-kit (오늘 끝까지 고쳐 나감)	push my-work/notice-kit.json → test cases/lab01.json --repeat 3
과제 (15분)	설문 공지는 표 한 줄로, 표에 없는 종류는 목록을 알려 주고 멈춤	my-work/notice-kit.json 고치기	test cases/lab01-challenge.json --repeat 3, test cases/lab01.json

(명령 앞에는 모두 uv run tools/flow.py가 붙습니다.)

• 먼저 해 보기: 지금 키트에 없는 종류 보내기 call my-notice-kit requests/kit-unknown.json.

5. 3~4교시 · 2단계 · 규칙 검사를 모듈로, 두 곳에서 쓰기

Lab 02 (약 70분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (20분)	규칙 검사 모듈(Execute Workflow Trigger, 입력 4개 → {passed, codes, issues})과 시험용 웹훅	my-work/rule-check.json(id modRuleCheck01), my-work/rule-check-test.json · my-rule-check	push my-work/rule-check.json my-work/rule-check-test.json → test cases/lab02-module.json
예제 2 (15분)	키트 안의 검사 코드를 모듈 호출로 바꾸기, 결과는 그대로	my-work/notice-kit.json	바꾸기 전 test cases/lab01.json → push my-work/notice-kit.json → 바꾼 뒤 test cases/lab01.json, test cases/lab01-challenge.json
과제 (35분, 4교시)	SMS(80자 이내, 연락처 · 링크 없음)도 같은 모듈로 검사	my-work/sms.json · my-sms	push my-work/sms.json → test cases/lab02-challenge.json --repeat 3, test cases/lab01.json

• 볼 것: Executions에서 키트 실행 하나에 모듈 실행이 따로 생기나요? 웹훅으로 다른 역할을 부르던 69일차와 무엇이 다른가요?

6. 5~6교시 · 3단계 · 모듈을 바꿀 때: 하위 호환과 새 버전

Lab 03 (약 80분).

순서	할 일	확인
예제 1 (20분)	사외 링크 검사 더하기 (사내 intra.example.com만, 허용 목록은 부르는 쪽에서 더 줄 수 있게). 같은 id, 하위 호환 (v1.1)	먼저 test cases/lab03.json → push my-work/rule-check.json my-work/rule-check-test.json → test cases/lab03.json, lab02-module, lab01, lab02-challenge
예제 2 (20분)	결과 모양이 바뀌는 심각도(blocking · warnings)는 새 id modRuleCheck02. 키트만 v2, SMS는 그대로 v1	push my-work/rule-check-v2.json my-work/rule-check-v2-test.json my-work/notice-kit.json → test cases/lab03-v2.json, test cases/lab01.json, test cases/lab02-challenge.json
과제 (40분, 6교시)	① DESIGN.md 5절 영향 표 (모듈 · 버전마다 쓰는 워크플로우와 테스트) ② 키트의 어려운 요청 5개 이상 cases/my-cases.json, 실패 고치기	test cases/my-cases.json --repeat 3, 모듈을 고쳤다면 영향 표의 테스트 모두

• 보고서: cp templates/TEST-REPORT-TEMPLATE.md my-work/TEST-REPORT.md 후 채우기.
• 고칠 곳은 "설정 표 · 키트 흐름 · 모듈" 중 어디인지 먼저 정합니다.

7. 7~8교시 · 바이브 코딩 tkit

VIBE-Q-TKIT: 템플릿 폴더를 골라 변수를 넣으면 새 n8n 워크플로우 · 프로젝트 뼈대를 만드는 TUI.

mkdir -p ~/vibe/tkit ~/vibe/templates && cd ~/vibe/tkit
git init
codex        # 또는 claude, agy

시간	단계	확인
16:00~16:05	0. 준비와 템플릿 폴더: ~/vibe/templates/n8n-notice-kit/에 오늘 키트 JSON 복사, 바뀔 값을 변수로, template.yaml (직접)
16:05~16:20	1. 글자 모드로 채우기 (R1)	uv run tkit render ... --out /tmp/x, n8n 표현식 {{ $json... }}이 그대로 남는지
16:20~16:30	2. 미리 보기 · 덮어쓰기 · 검사 (R2 · R3 · R5)	있는 파일은 덮어쓰지 않음, flow.py check
16:30~16:43	3. TUI (R4)	입력칸이 template.yaml에서, 만든 파일을 Lab 폴더에서 push · call
16:43~16:50	4. 정리	uv run pytest -q, PROMPTS.md

• 요청문에 꼭 적을 것: 템플릿 변수 {{ name }}과 n8n 표현식 {{ $json.body.facts }}가 한 파일에 섞이는 문제.
• 8교시: 1~2명 발표, 강사 정리 · 시연 · 팁, 71일차 예고.

8. 마친 뒤

할 일	이유
PROMPTS.md, DESIGN.md(영향 표), TEST-REPORT.md 정리	최종 프로젝트 재료
my-work/*.json, ~/vibe/templates 지우지 않기	이후 재사용 연습
71일차 준비: 00-DAY71-PREP 1~2절	71일차 판 데이터 API를 --force-recreate로 켜기 · doctor

9. 막혔을 때 (오늘 공통)

증상	할 일
.../day65-n8n/compose.yml: no such file	Last3Mon/65/n8n/.env에 N8N_HOME=<설치 폴더>
키트가 모듈을 못 부름	모듈을 먼저 push했는지, 키트 안의 workflowId가 파일의 id와 같은지
모듈을 바꿨더니 SMS가 깨짐	하위 호환이 아닌 변경. 새 id(v2)로 나누고 SMS는 v1 그대로
에이전트가 모듈 id를 바꿈	파일의 id는 그대로 두라고 다시 요청
status 500이 30초 넘게	OpenAI 쪽 일시 오류일 수 있음. 한 번 더
같은 곳을 3번 고쳐도 실패	요청을 더 작게, 또는 reference/로 이어 가기

확인

• 전날 doctor → ready
• Lab 01: lab01, lab01-challenge
• Lab 02: lab02-module, 바꾸기 전·후 lab01, lab02-challenge
• Lab 03: lab03, lab03-v2, 영향 표, 내 케이스 5개, 보고서
• tkit: R1~R5, pytest, 단계마다 commit
• 71일차 준비