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mcchaeandClaude Opus 5.5 17242dc34a 69일차 실습·강의 자료 추가 (정답본 제외)

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-10-20 19:00:48 +09:00

6.3 KiB

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69일차를 처음 시작하는 수강생 준비 (65~68일차를 못 했을 때)

대상: 65~68일차 수업이나 준비를 하지 못해, 오늘(69일차) 실습 환경이 없는 수강생
목표: 최소 명령으로 69일차 doctor가 ready가 되게 하기. 지난 실습 내용은 나중에 따라잡습니다.
왜 65일차부터인가: 69일차는 65일차에 설치한 n8n(~/day65-n8n)과 OpenAI Credential만 씁니다. 데이터 API(67일차)와 68일차 Agent는 쓰지 않습니다. 66~68일차 실습 결과물도 없어도 됩니다 (오늘 만드는 역할은 오늘 처음부터 만들고, 막히면 reference/로 이어 갑니다).

flowchart LR
  Z["0. 저장소 · uv"] --> A["1. Docker"] --> B["2. API 키 .env"] --> C["3. n8n 설치"] --> D["4. Credential"] --> G["5. CLI 에이전트"] --> H["6. doctor<br/>ready"]

어디부터 하나

나는	시작할 절	걸리는 시간
64일차도 못 함 (WSL에 저장소 · uv가 없음)	0절	약 35분 (이미지 다운로드 포함)
64일차는 함, 65일차부터 못 함	1절 (Docker가 있으면 2절)	약 25분
65일차는 함 (n8n · Credential 있음), 66~68일차만 못 함	5절 (CLI 에이전트가 있으면 6절)	약 2~10분

모든 명령은 WSL(Ubuntu) 터미널에서 합니다.
각 절의 자세한 설명과 문제 해결은 65일차 SETUP-N8N, 69일차 실습 준비에 있습니다.

0. 수업 저장소와 uv (64일차를 못 했을 때만, 3분)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh      # 설치 뒤 터미널을 닫고 다시 열기
cd ~ && git clone https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu.git
uv --version

이미 저장소가 있으면 cd ~/aio-01d4-stu && git pull만 합니다.

1. Docker (65일차를 못 했을 때, 10분)

curl -fsSL "https://gl.isitsoft.kr/publicproj/install-sh/-/raw/main/install-docker.sh?ref_type=heads" | bash

WSL 터미널을 모두 닫고 다시 열고 (docker 그룹 적용):

sudo systemctl enable --now docker
docker run --rm hello-world          # "Hello from Docker!"

docker version의 Server 줄이 나오면 이미 설치된 것이니 넘어갑니다.

2. API 키 `.env` (1분)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon
[ -f .env ] || cp .env.example .env
nano .env                            # OPENAI_API_KEY= 뒤에 과정에서 받은 키 (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X)
grep -c '^OPENAI_API_KEY=sk-' .env   # 1 이면 됨 (cat으로 열어 화면에 띄우지 않기)

키는 이 파일 한 곳에만 둡니다. 문서 · 워크플로우 · 채팅에 붙여 넣지 않습니다.

3. n8n 설치 (이미지 다운로드 5~15분)

cd ~
curl -fsSL https://get.n8n.io | N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6

✔ Started n8n 2.42.6 and sandbox services
n8n is running at: http://localhost:5678

폴더 이름(day65-n8n)과 버전(2.42.6)을 바꾸지 않습니다. flow.py가 이 이름을 찾습니다.
설치 스크립트가 n8n을 바로 켭니다. Windows 브라우저에서 http://localhost:5678 을 열고 관리자 계정(이메일 · 이름 · 비밀번호, 내 노트북 안에만 저장)을 만듭니다.
Last3Mon/65/n8n에서 docker compose up -d를 하지 않습니다. 65일차 자료에는 Ollama(약 4.2GB)가 들어 있는데, 66일차부터 Ollama는 쓰지 않습니다. 켜고 끄기는 start / stop만 씁니다 (아래 "다음부터 켜기").

4. n8n Credential 등록 (1분)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
bash register-credentials.sh

Successfully imported 2 credentials.가 나오면 됩니다. 함께 만들어지는 Ollama local은 쓰지 않습니다 (그대로 둠).

5. CLI 코딩 에이전트 (10분)

아래 중 하나 이상이 WSL 터미널에서 실행되고 로그인되어 있어야 합니다.

에이전트	실행	확인
Codex CLI	`codex`	`codex --version`
Claude Code	`claude`	`claude --version`
Antigravity CLI	`agy`	`agy --version`

처음 실행하면 브라우저 로그인 안내가 나옵니다. 끝까지 진행한 뒤 "안녕"이라고 물어 답이 오는지 봅니다.
설치가 안 되어 있으면 수업 전 IT 문의 시간에 강사에게 알려 주세요.

6. 준비 확인

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

✘ 항목	할 일
n8n install folder · n8n container	3절 (이미 설치했다면 `cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose start`)
credential	4절
CLI coding agent	5절

! data API는 경고일 뿐입니다. 오늘은 데이터 API를 켜지 않아도 ready가 나옵니다.
ready가 나오면 69일차 README와 하루 수강 안내를 따라갑니다.

다음부터 켜기 (날마다)

cd ~/aio-01d4-stu && git pull
cd Last3Mon/65/n8n && docker compose start        # n8n

데이터 API가 필요한 날(67 · 68일차 등)은 그날 안내에 켜는 명령이 따로 있습니다.
수업이 끝나면 cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && docker compose stop. docker compose down -v는 워크플로우 · 계정 · Credential까지 지우므로 쓰지 않습니다.

놓친 날 따라잡기 (나중에)

일차	볼 것
65	README · n8n 화면에서 첫 워크플로우 (Lab 02A)
66	README · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/`
67	README · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/`
68	README · 개념 정리 · 정답본 `LAB-0x-A-*.md`, 과제 정답 `answers/` (데이터 API가 필요: PREPARE-68-FROM-65 5 · 6절)

정답은 그날 폴더에서 uv run tools/flow.py push answers/<파일>.json으로 올려 보고 test로 확인할 수 있습니다.

6.3 KiB Raw Blame History