Files
2026-10-25 22:57:12 +09:00

4.0 KiB

72일차 · Workflow 실행 흐름 최적화와 운영 관점 개선 (바이브 코딩)

  • 일자: 2026-10-26 (72일차)
  • 교과목: 노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영
  • 단원: 운영·확장 관점의 AI 워크플로우 설계 고도화
  • 학습 내용: Workflow 실행 흐름 최적화, 운영 관점 개선 전략 적용
  • 실습 폴더: Last3Mon/72
  • 실습 환경: 65일차 n8n 2.42.6 + OpenAI API(gpt-4.1-mini) + 72일차 데이터 API(고장 스위치 · 캐시) + CLI 코딩 에이전트
  • 실습 준비: 00-DAY72-PREP.md (수업 전날까지 1~2절 완료)

오늘의 시간표

교시 시간 내용 자료
1 09:00~09:50 오늘의 개요 · 1단계 강의 · 재기와 병목 개요 1~14장, 1단계
2 10:00~10:50 Lab 01 실습 5개 (bench · 단계별 시간 · 종류별 재기 · 가장 느린 단계 · 시간 예산) Lab 01
3 11:00~11:50 2단계 강의 · 실행 흐름 최적화 개요 15~21장, 2단계
4 12:00~12:50 Lab 02 실습 5개 (규칙 먼저 · 캐시 · 적중률 · LLM 한 번 · FAQ 번호 캐시) Lab 02
- 13:00~14:00 점심
5 14:00~14:50 3단계 강의 · 운영 관점의 안정성 개요 22~28장, 3단계
6 15:00~15:50 Lab 03 실습 5개 (timeout · LLM 없이 · 접수 API만 고장 · 상태 점검 · 차단기) Lab 03
7 16:00~16:50 바이브 코딩 · tbench 만들기 (각자, 요청서 → TODO → SPEC → IMP-PLAN → 구현 → 설치) VIBE-REQ-TBENCH → VIBE-Q-TBENCH, 진행
8 17:00~17:50 바이브 코딩 발표 10분 · 4단계 정리 35분 (의미 · 효과 · 실전 응용) · 73일차 예고 5분 진행, 4단계 정리
flowchart LR
  P["개요"] --> S1["1단계<br/>bench · 단계별 시간 · 병목 · 예산"] --> S2["2단계<br/>규칙 먼저 · 캐시 · 키 설계 · LLM 줄이기"] --> S3["3단계<br/>timeout · 대체 경로 · 부분 고장 · 차단기 · 상태 점검"] --> V["7교시<br/>바이브 코딩 tbench"] --> W["8교시<br/>발표 · 4단계 정리"]

자료 목록

파일 내용
00-DAY72-PREP.md 실습 준비: n8n · 72일차 판 데이터 API 켜기, 기준 워크플로우 게시, flow.py doctor (수업 전)
00-DAY72-OVERVIEW.md 개요 30장 (PPT 대신 Markdown, 가로줄로 장 구분, 실습 15개 한눈에)
01-STAGE1-MEASURE-BOTTLENECK.md 재기 전에 고치지 않기, p50 · p95 손 계산, 첫 호출, 어디서 재나, 단계별 시간, 종류별 실측, 어림 계산, 가장 느린 단계, 시간 예산(SLO), 확인 질문
02-STAGE2-OPTIMIZE-FLOW.md 줄일 수 있는 LLM, 규칙 먼저, 캐시(무엇을 캐시하면 안 되나), 적중률 어림, 캐시 키 설계(FAQ 번호), 검토를 검사로, 잃은 것, 테스트도 바뀐다, 확인 질문
03-STAGE3-STABILITY.md 멈추는 방식, timeout · 재시도 · 오류 출력, 최악의 시간, neverError · fullResponse 실측, LLM 없이 답, 부분 고장, 차단기, 상태 점검, 고장 연습, 확인 질문
04-STAGE4-WRAPUP.md 8교시 35분 · 정리: 오늘 한 장, 왜 운영인가, 효과를 숫자로, 업계 이름 · 도구 (SLO · 추적 · 캐시 · 가드레일 · 서킷 브레이커 · 카오스), 산업별 응용, 운영 지표 여섯, 하지 말아야 할 때, 직무 · 면접 질문, 최종 프로젝트 체크리스트
05-VIBE-CODING.md 7교시 바이브 코딩 진행 (tbench), 8교시 발표, 강사 바이브 코딩(시간이 남으면), 팁