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mcchae bb719d81fa 74일차 자료 추가(답 제외), 73일차 정답 공개(LAB-A · VIBE-A · answers · tscan), 64 · 65 · 68~73일차 교안 · 실습 문서 수정 반영

2026-10-27 23:16:10 +09:00

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74일차 개요 · 모델·Prompt·Workflow 버전 관리와 운영 체계

노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영 · 2026-10-28 30장 · 각 장은 가로줄(---)로 나뉩니다. 1교시에는 1~6장을 보고, 나머지 장은 각 단계 강의(1 · 3 · 5교시) 때 함께 띄웁니다. 숫자는 모두 강사 노트북 실측입니다 (65일차 n8n 2.42.6, OpenAI gpt-4.1-mini · gpt-5.4-nano, 10/27 정답 워크플로우를 학생 순서대로 1회).

장	범위	띄우는 때
1~6	표지 · 목표 · 시간표 · 버전이 붙은 헬프데스크 · 일하는 순서 · 실습 15개	1교시 시작
7~14	1단계 · 무엇이 바뀌나	1교시 강의
15~21	2단계 · 릴리스와 배포 전 게이트	3교시 강의
22~28	3단계 · 배포 · 되돌리기 · 카나리	5교시 강의
29~30	바이브 코딩 · 정리와 예고 (8교시 35분 정리는 04-STAGE4-WRAPUP)	7교시 · 8교시

1 / 30 · 표지

flowchart LR
  A["바뀐 것 읽기"] --> V["답마다 버전"] --> R["릴리스"] --> G["게이트"] --> C["카나리"] --> B["되돌리기"]
  classDef d fill:#0F3D3E,stroke:#0F3D3E,color:#fff
  classDef o fill:#F2A541,stroke:#F2A541,color:#fff
  class A,B o
  class V,R,G,C d

74일차

모델·Prompt·Workflow 버전 관리와 운영 체계

무엇이 바뀌었는지 남기고, 내보내기 전에 시험하고, 언제든 되돌린다

_{노코드 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 운영 · 2026-10-28}

2 / 30 · 오늘 할 수 있게 될 세 가지

	목표	내용
1	바뀐 것을 읽고 남긴다	모델 · 지시문 · 흐름을 구분해 diff로 읽고, 흔들림과 바뀜을 반복해서 가르고, 답마다 `version`, 지시문은 저장소에서
2	내보내기 전에 시험한다	릴리스를 밖에서 읽고 후보는 고정해서, 게이트로 PASS/FAIL, 기준선, 강한 테스트, 망가진 릴리스는 크게 실패
3	조금씩 내보내고 되돌린다	값 하나로 배포 · 되돌리기, 카나리, 나쁜 카나리 끄기, 점검을 한 곳에서, 점검을 지난 것만 배포

3 / 30 · 오늘의 시간표

교시	시간	내용
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 · 무엇이 바뀌나
2	10:00~10:50	Lab 01 실습 5개 · diff · version · 흔들림 · 저장소 · 저장소가 멈추면
3	11:00~11:50	2단계 강의 · 릴리스와 배포 전 게이트
4	12:00~12:50	Lab 02 실습 5개 · 릴리스 읽기 · 게이트 · 기준선 · 강한 테스트 · 망가진 릴리스
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 · 배포 · 되돌리기 · 카나리
6	15:00~15:50	Lab 03 실습 5개 · 배포 · 카나리 · 나쁜 카나리 · 점검 · 점검 기록
7	16:00~16:50	바이브 코딩 `tver`: 요청서 → TODO → SPEC → IMP-PLAN → 만들기 → 설치
8	17:00~17:50	발표 · 4단계 정리 (의미 · 효과 · 회사에서 쓰는 법) · 75일차 예고

4 / 30 · 오늘의 헬프데스크: 버전이 붙은

flowchart LR
  subgraph API["데이터 API (사람이 관리)"]
    P[("지시문 저장소<br/>p1 · p2 · p3")]
    REL[("릴리스<br/>1.0.0 · 1.1.0 · 1.2.0 · 2.0.0 · 2.1.0<br/>active · canary · 정책")]
    GT[("점검 기록<br/>/gates")]
  end
  Q(["질문 · user · release?"]) --> PK["릴리스 고르기<br/>고정 > 카나리 > active"] --> GP["지시문 가져오기<br/>장애면 기본 지시문"] --> A{{"답<br/>모델 = 릴리스의 모델"}} --> O(["답 + version"])
  REL --> PK
  P --> GP
  G["게이트 · 릴리스 점검"] -.->|기록| GT
  GT -.->|정책| REL

72 · 73일차와 같은 IT 문의 헬프데스크 (FAQ · 접수 건). 오늘은 답을 바꾸는 것(모델 · 지시문)을 워크플로우 밖에서 버전으로 다룹니다.

5 / 30 · 일하는 순서 (오늘은 "바뀐 것 → 버전 → 게이트")

flowchart LR
  A["① 무엇이 바뀌나<br/>diff · call"] --> B["② 요청문을<br/>메모장에"] --> C["③ 에이전트에게"] --> D["④ 에이전트가<br/>my-work · check"] --> E["⑤ 내가<br/>push · test · gate"]
  E -->|✘| F["⑥ 실패 줄 · 보고서 경로<br/>그대로 붙여 주기"] --> C
  E -->|✔| G["⑦ CHANGELOG 한 줄"]

배포 · 카나리 · 되돌리기 · 정책은 내가 flow.py release로. 끝나면 release helpdesk --reset.
후보는 --set release=...로 고정해 시험. 모든 명령이 -v를 받습니다.

6 / 30 · 오늘의 실습 15개

	예제 1	예제 2	예제 3	과제 1	과제 2
Lab 01	v1 → v2 diff (에이전트 없이)	답마다 `version`	흔들림인가 바뀜인가 (에이전트 없이)	지시문을 저장소에서	저장소가 멈추면 기본 지시문
Lab 02	릴리스 읽기 · 후보 고정	약한 golden 게이트 (에이전트 없이)	기준선: 시간 · 반복 (에이전트 없이)	나쁜 릴리스를 막는 게이트	망가진 릴리스는 400
Lab 03	배포 · 되돌리기 (에이전트 없이)	카나리	나쁜 카나리 끄기 (에이전트 없이)	릴리스 점검 워크플로우	점검 기록 · 지난 것만 배포

실습 문서에 복사해 붙일 요청문은 없습니다. 막히면 ▶, 요청문은 빈칸 4개를 채워서.

7 / 30 · 1단계 · 왜 버전 관리인가

질문	필요한 것
어제와 오늘 사이에 무엇이 바뀌었나	변경 기록 · diff
이 답은 어느 버전이 냈나	답 · 로그의 버전 (추적성)
어제로 돌아갈 수 있나	지워지지 않은 이전 버전 (되돌리기)
같은 입력이면 같은 결과인가	재현성

일반 소프트웨어: 코드가 같으면 결과가 같다. LLM 앱: 코드가 같아도 모델 · 지시문이 바뀌면 다르다. → MLOps · LLMOps.

8 / 30 · 1단계 · 바뀌는 것 셋 (+ 공급자가 바꾸는 모델)

바뀌는 것	누가	오늘
모델	개발자, 공급자	릴리스의 `model`
지시문	기획 · 운영 · 개발자	저장소 p1 · p2 · p3
흐름	개발자	워크플로우 JSON

10/27 수업 준비 중 실제로: v2의 gpt-4.1-nano가 OpenAI에서 지원 종료 → 워크플로우는 그대로인데 HTTP 500. gpt-5.4-nano로 바꿈. 모델 이름도 버전이고, 사라집니다.

9 / 30 · 1단계 · 차이 읽기 (Lab 01 예제 1)

+ node 'Review check' (code)
~ 'Answer' parameters.options.systemMessage: changed (307 → 419 chars)
~ 'Answer model' parameters.model.value: gpt-4.1-mini → gpt-5.4-nano
~ 'Question webhook' parameters.path: rel-v1 → rel-v2
+ link Answer → Review check (main)  ...  7 change(s)

노드 단위 diff: 위치 · id 같은 뜻 없는 차이는 빼고. v2는 VPN 1.0초 · [FAQ-003] (v1 2.8초).
셋이 한꺼번에 바뀌어 원인을 모릅니다. 한 번에 하나.

10 / 30 · 1단계 · 흔들림인가 바뀜인가 (Lab 01 예제 3)

`lab01-compare --repeat 3`	v1	v2
해결 낱말 · 접수 현황 (3케이스)	✔ × 9	✔ × 9
출처 번호 (2케이스)	✘ × 6	✔ × 6
합계	9/15	15/15

세 번 모두 같은 쪽 → 신호(바뀐 것). 나왔다 안 나왔다 → 잡음(흔들림).
VPN bench -n 5: v1 p50 1.23초 · v2 0.98초. 빨라진 원인은 아직 모름.

11 / 30 · 1단계 · 답마다 버전 (Lab 01 예제 2)

{"route": "자동 답변", "answer": "…",
 "version": {"release": "1.0.0", "prompt_version": "p1", "model": "gpt-4.1-mini"}}

출처 표시(provenance): 이 답을 무엇이 냈나.
모델 이름은 한 곳(릴리스 정보)에서 정하고 모델 노드와 결과가 같은 곳을 읽게. lab01 3/3.

12 / 30 · 1단계 · 지시문은 저장소로 (Lab 01 과제 1)

지시문이 워크플로우 안에	지시문이 저장소에
한 문장 고쳐도 push · 재시작	새 버전을 더함
흐름 변경과 섞임	p1 → p2만 따로
예전 것을 찾기 어려움	p1 · p2 · p3 나란히 (불변)

업계: Prompt Hub · Langfuse · PromptLayer · MLflow Prompt Registry — 이름 + 불변 버전 + 꼬리표.
lab01-challenge 2/3 → 3/3 (prompt_source: registry).

13 / 30 · 1단계 · 저장소가 멈추면 (Lab 01 과제 2)

`lab01-challenge2`	고치기 전	고친 뒤
저장소 고장 (500)	✘ HTTP 500 · 0.1초	✔ `fallback` · 1.3초
저장소 느림 (8초)	✘ 9.1초 기다림	✔ `fallback` · 3.0초
평소 · 되돌린 뒤	✔ ✔	✔ ✔

부르는 곳이 늘면 장애점도 는다 (72일차). timeout 2초 + 마지막으로 잘 됐던 지시문(p1).

14 / 30 · 1단계 · 막을까, 계속 갈까

	73일차 판별 LLM	오늘 지시문 저장소
멈추면 위험	공격이 지나감	조금 예전 지시문
고른 쪽	fail-closed (`guard_down`)	fail-open (`fallback`)

계속 갔다는 사실은 남깁니다 (prompt_source). 아무도 모르는 계속 가기는 사고를 숨깁니다 → 21장.

15 / 30 · 2단계 · 릴리스 = 지시문 + 모델

릴리스	지시문	모델	1.0.0과 다른 것
1.0.0	p1	mini	(기준)
1.1.0	p2	mini	지시문만 (출처 번호)
1.2.0	p3	mini	지시문만 (한 문장 · 포털로)
2.0.0	p2	5.4-nano	1.1.0과 비교하면 모델만
2.1.0	p9	mini	없는 지시문 (21장)

한 릴리스에 한 가지. 한 번 낸 릴리스는 바꾸지 않음 (불변 결과물).

16 / 30 · 2단계 · 밖에서 읽고, 후보는 고정 (Lab 02 예제 1)

flowchart LR
  G["GET /releases"] --> P{"본문 release?"}
  P -->|있음| F["그 릴리스 · pinned"]
  P -->|없음| S["active · stable"]

배포 = 값 하나 (원격 설정 · 기능 플래그와 같은 생각). 없는 릴리스는 400.
고정의 문은 좁게 (73일차: 공격면). lab02 1/5 → 5/5.

17 / 30 · 2단계 · 게이트 (Lab 02 예제 2)

약한 golden (200 · route만)	결과
1.0.0 · 1.1.0 · 2.0.0	6/6 PASS
1.2.0	6/6 PASS

1.2.0의 답: "IT 포털에서 프린터 문제 해결 방법을 확인해 주세요."

품질 게이트 = 평가 세트 + 판정 규칙 + 기준 + 기록. 종료 코드 0/1로 파이프라인이 멈춤.

18 / 30 · 2단계 · 게이트는 테스트만큼만 (Lab 02 과제 1)

릴리스	약한 golden	강한 golden (해결 낱말 · 상태 · 떠넘기기)
1.0.0 · 1.1.0	PASS	9/9 PASS
1.2.0	PASS	1/9 FAIL
2.0.0	PASS	9/9 PASS

기대는 데이터에서 사람이 (지금 답을 베끼지 않음). 금지 문구 "포털을 참고"는 "포털에서"를 놓침 → 해결 낱말이 더 튼튼.

19 / 30 · 2단계 · 기준선 (Lab 02 예제 3)

VPN `bench -n 5`	p50	p95
1.0.0 (mini)	1.23초	1.42초
2.0.0 (5.4-nano)	1.12초	1.24초

golden 1.0.0 × 3번 = 18/18 → 흔들리지 않는 게이트. --max-p95 3은 약 두 배 여유.
기준은 감이 아니라 재서. 흔들리는 테스트는 게이트를 무너뜨림.

20 / 30 · 2단계 · 작은 모델로 바꿔도 될까

저울	2.0.0
품질 (강한 golden)	9/9 PASS
속도	p95 1.3초 (게이트), VPN p50 1.12초
비용	75일차

게이트 PASS = 게이트가 보는 것은 괜찮다. 말투 · 드문 질문은? → 카나리로 먼저 (3단계).

21 / 30 · 2단계 · 망가진 릴리스는 크게 실패 (Lab 02 과제 2)

2.1.0 (p9, 저장소에 없음)	고치기 전	고친 뒤
고정해서 물으면	200 (기본 지시문이 받아 줌)	400 `release broken`
강한 golden 게이트	9/9 PASS (위험)	0/9 FAIL

장애(5xx · 시간 초과) → 견딘다. 설정 오류(4xx) → fail fast. 조용한 실패가 가장 비싸다.

22 / 30 · 3단계 · 배포와 되돌리기 (Lab 03 예제 1)

되돌리기	걸리는 일
예전 JSON을 찾아 push	분 단위 · 재시작 · 다른 것도 섞임
`active` 값 하나	명령 한 줄, 다음 요청부터

배포(올려 두기) ≠ 릴리스(켜기). 먼저 되돌리고 원인을 찾는다. 되돌리기는 연습한다.
DORA: 배포 빈도 · 리드 타임 · 변경 실패율 · 복구 시간(MTTR). lab03 2/2.

23 / 30 · 3단계 · 배포 전략

전략	피해 반경	되돌리기
한 번에	100%	느릴 수 있음
블루그린	100% (한 번에 넘김)	빠름
카나리	일부 (1~5%부터)	끄면 끝
그림자	0% (답은 버림)	필요 없음
A/B	나눔	"더 좋은가"를 봄

24 / 30 · 3단계 · 카나리: 같은 사람은 같은 쪽 (Lab 03 예제 2)

50% 카나리	bucket (이름 글자 코드 합 % 100)	받는 릴리스
최유진 · 정우성	0 · 42	카나리
한지훈 · 이준호 · 박서연 · 김민지	52 · 56 · 57 · 80	active

무작위로 나누지 않음 (고정 배정, sticky bucketing). 순서: 고정 > 카나리 > active. lab03-canary 3/6 → 6/6.

25 / 30 · 3단계 · 나쁜 카나리를 보고 끄기 (Lab 03 예제 3)

1.2.0 50% 카나리 (`lab03-watch`)	결과
켠 상태	4/6 — 카나리 둘이 "대기열" 없는 답
`--no-canary` 뒤	6/6

카나리는 보는 것까지 (카나리 분석). 전원 배포였다면 6/6명이 영향.

26 / 30 · 3단계 · 점검을 한 곳에서 (Lab 03 과제 1)

flowchart LR
  W(["release"]) --> G["질문 6개<br/>항목 6개"] --> H["my-helpdesk<br/>release 고정"] --> J["Judge (Code)"] --> V(["promote · rollback"])

`my-release-check`	결과
1.1.0 · 2.0.0	`promote` 6/6
1.2.0	`rollback` 0/6

27 / 30 · 3단계 · 판단을 남기고, 정책으로 (Lab 03 과제 2)

정책 켬 (`require_gate`)	고치기 전	고친 뒤
점검 결과	말만 함	`/gates`에 기록 · `recorded`
1.1.0 배포	409 not gated (기록 없음)	200
1.2.0 배포 · 2.0.0 카나리	409	409

판단 · 기록 · 실행을 나눔 (점검은 배포하지 않음). 코드로 된 정책.

28 / 30 · 3단계 · 운영 체계

flowchart LR
  N["새 릴리스"] --> G["게이트 · 기록"] -->|PASS| K["카나리"] --> C["점검 · 비교"] -->|promote| D["active"]
  G -->|FAIL| X["멈춤"]
  C -->|rollback| R["카나리 끄기"]
  D -->|문제| B["되돌리기"]

누가 · 언제 · 어떤 순서로 · 무엇을 남기나 · 문제면(런북) · 연습. CHANGELOG.md · RELEASE.md.

29 / 30 · 7교시 · 바이브 코딩 `tver`

n8n 워크플로우를 git에 버전으로 저장하고 두 버전을 노드 단위로 비교하는 TUI. 오늘 flow.py diff를 내 도구로.
순서: 요청서 → Doc/TODO.md → Doc/SPEC.md → Doc/IMP-PLAN.md → 단계별 구현 → uv tool install → 다른 폴더에서.
요구 14개 (R1~R14). 50분 안에 엔진 1 · 2단계 · TUI 1단계 · 설치.

flowchart LR
  R["요청서"] --> T["TODO"] --> S["SPEC"] --> P["IMP-PLAN"] --> B["엔진 → TUI"] --> I["uv tool install"]

30 / 30 · 오늘의 정리 · 75일차 예고

오늘	한 줄
1단계	바뀐 것을 읽고(diff), 반복해서 재고, 답마다 버전, 지시문은 저장소 (멈추면 기본 지시문)
2단계	릴리스를 밖에서 읽고 고정해서 시험, 게이트는 테스트만큼만, 기준은 재서, 설정 오류는 크게 실패
3단계	값 하나로 배포 · 되돌리기, 카나리는 보고 끈다, 점검을 남기고 정책으로 지킨다

75일차 · 사용량과 비용: 오늘 2.0.0(작은 모델)을 게이트로 품질 · 속도만 봤습니다. 내일은 토큰 · 가격으로 비용을 재고, 같은 게이트를 지키면서 비용을 줄입니다.

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