aio-01d4-stu/Lecture/69/00-DAY69-PREP.md

69일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것

• 수업일: 2026-10-21 (69일차) · 역할 기반 Agent 분리와 협업 워크플로우 설계
• 준비 시간: 약 10분 (68일차 준비를 했다면 1·2절만)
• 먼저 WSL에서 cd ~/aio-01d4-stu && git pull로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
• 수업 전날까지 1~2절을 끝내 주세요.
• 65~68일차를 하지 못해 n8n · Credential이 없다면 PREPARE-69-FROM-65.md를 따라 하면 최소 명령으로 ready까지 갑니다 (데이터 API · 68일차 Agent는 필요 없음).

flowchart LR
  A["1. n8n 켜기"] --> B["2. doctor<br/>ready"] --> C["3. 미리 읽기"]

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1. n8n 켜기 (전날 필수, 2분)

오늘은 데이터 API를 쓰지 않습니다 (켜 두어도 됩니다).

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

• 66일차부터 LLM은 OpenAI API 키(Last3Mon/.env, Credential OpenAI (.env))만 씁니다. Ollama는 쓰지 않으므로 위처럼 꺼서 메모리를 아낍니다. 다음 날부터는 같은 명령을 그대로 써도 됩니다.
• .../day65-n8n/compose.yml: no such file or directory → 홈이 아닌 곳에 설치함. Last3Mon/65/n8n/.env에 N8N_HOME=<설치 폴더> (67일차 준비 1절).

2. 준비 확인 (전날 필수, 2분)

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

✔ 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)    ← 켜 두었다면 ✔
✔ credential 'OpenAI (.env)' (openAiCourse0001)
✔ node catalog (for check)
✔ CLI coding agent: codex, claude
ready

✘ 항목	할 일
n8n container	1절
credential	cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && bash register-credentials.sh
CLI coding agent	67일차 준비 2절

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3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 5분)

3.1 공지문 한 장이 나가기까지

IT팀이 "메일 서버 점검" 공지를 쓴다고 생각해 봅니다. 사람 팀이라면 누가 쓰고, 누가 확인하고, 확인에서 걸리면 어떻게 하나요? 확인하는 사람이 휴가 중이면 공지를 그냥 올릴까요?

3.2 용어

용어	한 줄 설명
역할 기반 분리	한 업무를 하는 일이 다른 역할(작성 · 검토 · 정리)로 나눔
역할 카드	역할마다 하는 일, 받는 것, 내놓는 것, 하지 않는 일
파이프라인	앞 역할의 결과가 다음 역할의 입력
Fork-Join	서로 기다릴 필요 없는 일을 갈래로 나눴다가 다시 모음
fail-closed	꼭 필요한 단계(검토)가 없으면 진행하지 않음

4. 당일 준비물

• 충전된 노트북과 충전기, WSL의 Docker, Windows Terminal(WSL) 창 두 개, 웹 브라우저
• 68일차 ~/vibe/tflow (7교시에 오늘 워크플로우를 열어 보는 데 씀)

확인

• docker compose start 후 http://localhost:5678 이 열린다
• uv run tools/flow.py doctor에서 n8n · credential · CLI 에이전트가 ✔