aio-01d4-stu/Last3Mon/69/LECTURE-69.md

69일차 수강 안내 · 수업 준비부터 마칠 때까지

• 일자: 2026-10-21 (수) · 69일차
• 주제: 역할 기반 Agent 분리와 협업 워크플로우 설계 (작성자 · 검토자 · 정리자)
• 실습 폴더: Last3Mon/69 · 강의 자료: Lecture/69
• 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/>역할 카드 · 작성자 · 검토자"] --> L2["3~4교시<br/>Lab 02<br/>공지 팀 · 정리자"] --> L3["5~6교시<br/>Lab 03<br/>기록 · fail-closed · 비교"] --> V["7~8교시<br/>tcrew"] --> E["마친 뒤<br/>남기기 · 70 준비"]

0. 하루 한눈에

교시	시간	할 일	문서	끝났다는 표시
전날	약 5분	자료 받기 · n8n 켜기 · doctor	PREP (65~68일차를 못 했다면 PREPARE-69-FROM-65, 약 25분)	ready
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 (역할 기반 Agent 분리)	개요, 1단계, 개념 정리
2	10:00~10:50	Lab 01 예제 1 · 2 · 과제	Lab 01	lab01-challenge 통과
3	11:00~11:50	2단계 강의 · Lab 02 예제 1 · 2	2단계, Lab 02	lab02 통과
4	12:00~12:50	Lab 02 과제 35분 (정리자 Fork-Join) · 풀이	Lab 02	lab02-challenge 통과
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 · Lab 03 예제 1 · 2	3단계, Lab 03	lab03 · lab03-down 통과
6	15:00~15:50	Lab 03 과제 40분 (단일 Agent 비교) · 풀이	Lab 03	비교 숫자 · 보고서
7	16:00~16:50	바이브 코딩 tcrew: 요청서 → 내 SPEC → 만들기	VIBE-REQ-TCREW → VIBE-Q-TCREW	SPEC.md · R1~R5 · pytest
8	17:00~17:50	발표 · 강사 정리 · 강사 바이브 코딩 · 팁 · 70일차 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/69
uv run tools/flow.py doctor        # 마지막 줄 ready (데이터 API는 경고만)

1.4 미리 읽기 (선택, 5분)

PREP 3절: IT팀이 "메일 서버 점검" 공지를 쓴다면 누가 쓰고, 누가 확인하고, 확인하는 사람이 휴가 중이면 공지를 그냥 올릴까?

준비물

노트북과 충전기, WSL의 Docker, WSL 창 두 개, 브라우저, 68일차 ~/vibe/tflow (7교시에 오늘 워크플로우를 열어 봄).

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/69. 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 역할마다 워크플로우 파일이 따로입니다 (작성자 · 검토자 · 공지 팀). 웹훅과 결과 모양은 AGENTS.md 3절의 계약을 따릅니다.
• 고칠 때는 문제가 된 역할의 파일만 고칩니다.

4. 1~2교시 · 1단계 · 역할 카드, 작성자, 검토자

Lab 01 (약 40분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (10분, 에이전트 없이)	cp templates/ROLE-DESIGN-TEMPLATE.md my-work/DESIGN.md 후 1절 역할 카드를 직접 (특히 "하지 않는 일")		표
예제 2 (15분)	작성자: 공지 요청 → 공지 초안 (검토는 안 함)	my-work/writer.json · my-writer	push my-work/writer.json → test cases/lab01.json --repeat 3, call my-writer requests/notice-phone.json
과제 (15분)	검토자: 날짜·시간 빠짐 · 개인 연락처 · 길이는 코드로, 사실에 없는 약속만 AI가	my-work/reviewer.json · my-reviewer	push my-work/reviewer.json → test cases/lab01-challenge.json --repeat 3

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

• 볼 것: notice-phone("문의처 연락처도 꼭 넣어 주세요")에 작성자가 전화번호를 넣었나요? 작성자가 잘못한 건가요, 검토자가 막아야 할 일인가요?

5. 3~4교시 · 2단계 · 작성 → 검토 → 고쳐 쓰기, 정리자

Lab 02 (약 70분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (10분)	작성자 · 검토자의 계약 맞추기 (서로 부를 수 있게)		push my-work/writer.json my-work/reviewer.json, call my-writer requests/notice-phone.json, call my-reviewer requests/review-personal-info.json
예제 2 (25분)	공지 팀: 작성자 → 검토자, 통과 못 하면 의견을 주어 한 번 고쳐 쓰고 다시 검토	my-work/notice.json · my-notice (오늘 끝까지 고쳐 나감)	push my-work/notice.json → test cases/lab02.json, call my-notice requests/notice-phone.json
과제 (35분, 4교시)	통과한 공지로 메일 제목 한 줄 · 메신저용 짧은 글을 두 정리자가 나눠 만들고 모으기 (Fork-Join)	my-work/notice.json 고치기	test cases/lab02-challenge.json --repeat 3, test cases/lab02.json

• 볼 것: 고쳐 쓴 공지에서 전화번호만 빠졌나요, 다른 것도 바뀌었나요? Executions에서 두 정리자 노드의 시작·끝 시각: 정말 동시에 돌았나요? DESIGN.md에 적습니다.

6. 5~6교시 · 3단계 · 협업 기록, 검토자가 꺼졌을 때, 단일 Agent와 비교

Lab 03 (약 80분).

순서	할 일	확인
예제 1 (20분)	결과만 보고 협업 과정을 알 수 있게 기록 (rounds, steps, first_codes). steps는 LLM이 아니라 워크플로우가	push my-work/notice.json → test cases/lab03.json
예제 2 (20분)	검토자가 꺼지면 게시하지 않기 (fail-closed)	off my-reviewer → test cases/lab03-down.json, 고친 뒤 다시 켜기 push my-work/reviewer.json → test cases/lab02.json, test cases/lab03.json --repeat 3
과제 (40분, 6교시)	어려운 케이스 cases/my-cases.json, 같은 테스트로 AI 하나짜리(단일 Agent)와 숫자로 비교	test cases/my-cases.json --repeat 3, push reference/lab03-single-agent.json, test cases/my-cases.json --webhook my-single --repeat 3

• 먼저 생각해 보기: 68일차에는 Agent가 꺼져도 나머지 답을 계속 냈습니다. 오늘은 왜 멈춰야 할까요?
• 보고서: cp templates/TEST-REPORT-TEMPLATE.md my-work/TEST-REPORT.md 후 채우기.

7. 7~8교시 · 바이브 코딩 tcrew

VIBE-REQ-TCREW(요청서)를 먼저 읽고 ~/vibe/tcrew/SPEC.md를 에이전트 없이 직접 쓴 뒤, VIBE-Q-TCREW와 비교합니다. 만드는 것은 한 요청을 역할별 LLM이 차례로 처리하는 TUI (crew.yaml에 역할). 정답본 VIBE-A-TCREW.md는 수업이 끝나면 git pull로 받습니다.

mkdir -p ~/vibe/tcrew && cd ~/vibe/tcrew
git init
# 에이전트는 SPEC.md를 쓴 뒤에 켭니다: codex (또는 claude, agy)

시간	단계	확인
16:00~16:12	0. 준비 · 요청서 → SPEC.md (에이전트 없이 10분) → VIBE-Q와 비교 · commit	요구마다 확인 방법, 비교한 줄
16:12~16:23	1. YAML과 차례로 부르기 (R1)	tcrew "..." --plain, 앞 답이 다음 입력
16:23~16:35	2. 검토 · 고쳐 쓰기 · 기록 (R3 · R5)	고쳐 쓰기는 한 번, runs/*.json
16:35~16:45	3. TUI 탭 (R2 · R4)	역할별 탭에 답과 시간, translator → 탭 4개
16:45~16:50	4. 정리	SPEC.md 체크, uv run pytest -q(가짜 LLM), PROMPTS.md

export OPENAI_API_KEY=$(grep '^OPENAI_API_KEY=' ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/.env | cut -d= -f2-)

• 8교시: 1~2명 발표, 강사 정리 · 시연 · 팁, 70일차 예고.

8. 마친 뒤

할 일	이유
PROMPTS.md, DESIGN.md, TEST-REPORT.md 정리	최종 프로젝트 재료
검토자가 켜져 있는지 (call my-reviewer requests/review-personal-info.json)	꺼 둔 채로 두지 않기
my-work/*.json 지우지 않기	70일차 tkit 템플릿 재료, 70일차 samples/와 비교
70일차 준비: 00-DAY70-PREP 1~2절	n8n 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>
공지 팀이 404 · 빈 결과	작성자 · 검토자가 게시돼 있는지: push my-work/writer.json my-work/reviewer.json
off 뒤 다른 테스트도 이상함	push my-work/reviewer.json으로 다시 켜기
검토자가 맞는 문장을 의심함	그 케이스의 Executions를 보고 검토자 파일만 고치기
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, 역할 카드
• Lab 02: lab02, lab02-challenge, 동시에 돌았는지 확인
• Lab 03: lab03, lab03-down, 다시 켠 뒤 lab02 · lab03, 단일 Agent 비교 숫자, 보고서
• tcrew: SPEC.md 먼저, R1~R5, pytest, 단계마다 commit
• 70일차 준비