aio-01d4-stu/Last3Mon/79/LECTURE-79.md

79일차 수강 안내 · 수업 준비부터 마칠 때까지

• 일자: 2026-11-04 (수) · 79일차
• 주제: 운영 데이터 기반 Workflow Ops Assistant (출처 → 사실 · 상태 → 질문 답변 → 브리핑 · 평가)
• 실습 폴더: Last3Mon/79 · 강의 자료: Lecture/79
• 환경: 65일차 n8n 2.42.6 + OpenAI API 키만(gpt-4.1-mini) + 79일차 판 데이터 API(운영 아침 상태) + CLI 코딩 에이전트 하나. 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 · morning"] --> M["아침<br/>켜기 · doctor"] --> L1["1~2교시<br/>Lab 01<br/>사실 · 상태"] --> L2["3~4교시<br/>Lab 02<br/>라우터 · 거절 · LLM 라우터"] --> L3["5~6교시<br/>Lab 03<br/>브리핑 · 평가"] --> V["7~8교시<br/>tops"] --> E["마친 뒤<br/>reset · 단위 프로젝트 준비"]

0. 하루 한눈에

교시	시간	할 일	문서	끝났다는 표시
전날	약 10분	자료 받기 · n8n · 79일차 데이터 API · 기준 대시보드 · 기준 챗봇 게시 · morning · doctor	PREP	ready
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 (운영 사실)	개요 1~14장, 1단계
2	10:00~10:50	Lab 01 실습 5개 (예제 13 · 과제 12)	Lab 01	lab01-challenge 5/5 · lab01-challenge2 3/3
3	11:00~11:50	2단계 강의 (질문 답변)	개요 15~21장, 2단계
4	12:00~12:50	Lab 02 실습 5개	Lab 02	lab02-challenge 5/5 · lab02-challenge2 5/5
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 (브리핑과 평가)	개요 22~28장, 3단계
6	15:00~15:50	Lab 03 실습 5개	Lab 03	lab03-challenge 3/3 · lab03-challenge2 4/4, OPS.md
7	16:00~16:50	바이브 코딩 tops: 요청서 → TODO → SPEC → IMP-PLAN → 만들기 → 설치	VIBE-REQ-TOPS → VIBE-Q-TOPS	Doc/*.md · R1R7 · R11R14 · pytest
8	17:00~17:50	바이브 코딩 발표 · 4단계 정리 (오늘의 의미 · 효과 · 회사에서 쓰는 법) · 80일차(단위 프로젝트) 예고	4단계 정리, 진행	최종 프로젝트 체크리스트

1. 전날 준비 (약 10분)

1.1 자료 받기

cd ~/aio-01d4-stu && git pull

1.2 n8n과 79일차 데이터 API 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
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/79/data-api
docker compose up -d --force-recreate             # 78일차 판을 79일차 판(+ 운영 아침 상태)으로 바꿈
curl -s localhost:8800/ops/seed-info

1.3 상태 보기 · 준비 확인

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/79
uv run tools/flow.py push reference/baseline-ops-facts.json reference/baseline-ops-ask.json   # 팀의 기준 (고치기 전에 비교할 상대)
uv run tools/flow.py morning       # 알림 6 · DLQ 3 · 예산 · 카나리
uv run tools/flow.py doctor        # 마지막 줄 ready

1.4 미리 읽기 (선택, 5분)

PREP 3절: morning을 보고 가장 먼저 볼 것 하나를 골라 오기.

준비물

노트북과 충전기, WSL의 Docker, WSL 창 두 개, 브라우저, 72~78일차 ~/vibe/* (없어도 됨).

2. 수업 당일 아침 (09:00 전)

1. 노트북을 껐다 켰다면 1.2를 다시 합니다 (운영 아침 상태로 다시 채워짐).
2. 터미널 두 개, 둘 다 cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/79. ① 에이전트, ② 확인.
3. 터미널 ②에서 uv run tools/flow.py doctor → ready.
4. cp templates/OPS-ASSISTANT-TEMPLATE.md my-work/OPS.md, my-work/PROMPTS.md.

3. 실습할 때마다 같은 순서 (오늘은 "정의 → 요청문 → 사실 · 답 → 확인")

flowchart LR
  A["① 묻고 싶은 것<br/>OPS.md"] --> B["② 정의 · 기준<br/>AGENTS.md 3절"] --> C["③ 요청문 → 에이전트"] --> D["④ 에이전트가<br/>my-work · check"] --> E["⑤ 내가<br/>push · test · call · morning"]
  E -->|✘| F["⑥ 실패 줄 · 보고서 경로<br/>그대로 붙여 주기"] --> C
  E -->|✔| G["⑦ OPS.md 한 줄"]

• 숫자 · 상태는 Code가, 글은 LLM이, 작업은 사람이. 운영 도우미는 읽기만 합니다.
• 테스트는 대부분 시작할 때 ops-reset으로 운영 아침을 되돌립니다. 이상하면 먼저 uv run tools/flow.py morning(지난 실습이 DLQ · 예산 · 카나리를 바꿨나), 그다음 morning --reset.
• 숫자가 기대와 다르면 거의 언제나 정의(기간 · 백분율과 비율 · 반올림 · 무엇을 세나)가 다른 것입니다. ✘ 줄 끝의 칸 = 실제 (expected 기대)를 그대로 에이전트에게 붙여 줍니다.
• 오늘은 네 파일에 칸을 더해 갑니다: my-work/ops-facts.json (Lab 01) → ops-ask.json (Lab 02) → ops-brief.json · ops-eval.json (Lab 03). 고칠 때마다 앞의 테스트도 다시 돌립니다 (회귀).
• 사실 · 상태 · 거절 · 브리핑의 표는 누구에게나 같고, LLM이 쓴 답 · 요약 글과 시간만 실행마다 다를 수 있습니다.

4. 1~2교시 · 1단계 · 운영 사실

1교시는 강의, 2교시는 Lab 01 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인 (터미널 ②)
예제 1 (10분, 에이전트 없이)	출처 여섯을 morning으로 둘러보고 팀의 기준 대시보드와 비교	base-ops-facts	morning, call base-ops-facts requests/week2.json → OPS.md 1절
예제 2 (15분)	운영 사실 (지난주 실행 · 알림 · DLQ · 품질 · 비용 · 릴리스)	my-work/ops-facts.json (새로) · my-ops-facts	test cases/lab01.json --webhook base-ops-facts -v (전), push → test cases/lab01.json -v
예제 3 (7분, 에이전트 없이)	기간을 바꾸면: 두 주 · 하루 · 빈 주 · 기간 없음	(그대로)	test cases/lab01-period.json -v → OPS.md 2절
과제 1 (10분)	영역별 상태 (health · red · yellow · overall)	my-work/ops-facts.json 고치기	test cases/lab01-challenge.json -v, lab01
과제 2 (8분)	출처가 멈추면: 200 · sources_down · unknown	같은 파일	test cases/lab01-challenge2.json -v, lab01 · lab01-challenge · lab01-period

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

5. 3~4교시 · 2단계 · 질문 답변

3교시는 강의, 4교시는 Lab 02 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	확인
예제 1 (12분)	낱말 라우터 · 그 영역 사실만 · LLM 답, 운영 밖 거절	test cases/lab02.json --webhook base-ops-ask -v (전), push my-work/ops-ask.json → test cases/lab02.json -v 3/6
예제 2 (10분)	작업 요청 거절 · 숫자 확인	test cases/lab02.json -v 6/6
예제 3 (6분, 에이전트 없이)	질문을 바꾸면: 에러 · 장애 · 두 영역 · 꺼 줘 · 배포 상태 · AI 비용	test cases/lab02-phrasing.json -v → OPS.md 5절
과제 1 (12분)	LLM 라우터 (낱말이 모를 때만)	test cases/lab02-challenge.json -v, lab02, lab02-phrasing 다시 (4/6이 맞음)
과제 2 (10분)	감사 기록 (질문 · 영역 · 라우터 · 거절 이유)	test cases/lab02-challenge2.json -v, lab02 · lab02-challenge → OPS.md 6절

6. 5~6교시 · 3단계 · 브리핑과 평가

5교시는 강의, 6교시는 Lab 03 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	확인
예제 1 (12분)	아침 브리핑 (표 · 먼저 볼 것 셋 · 정해진 할 일)	test cases/lab03.json -v (전 404), push my-work/ops-brief.json → 4/4, call my-ops-brief '{}'
예제 2 (8분)	LLM 요약 세 문장 · 숫자 확인	test cases/lab03-llm.json -v, lab03
예제 3 (6분, 에이전트 없이)	아침이 바뀌면: parked 처리 · 카나리 끔 · 예산 올림	test cases/lab03-after.json -v → OPS.md 8절, 끝나면 morning --reset
과제 1 (14분)	골든 질문 평가 my-ops-eval	my-work/ops-eval.json (새로), test cases/lab03-challenge.json -v, call my-ops-eval requests/ops-golden.json
과제 2 (10분)	평가 관문 (min_score · gate · 실패하면 알림)	test cases/lab03-challenge2.json -v, lab03-challenge, morning --reset → OPS.md 9절

• 기록: OPS.md 전체, cp templates/TEST-REPORT-TEMPLATE.md my-work/TEST-REPORT.md.

7. 7~8교시 · 바이브 코딩 tops

VIBE-REQ-TOPS(요청서)를 먼저 읽고 VIBE-Q-TOPS의 순서대로 갑니다: Doc/TODO.md → Doc/SPEC.md → Doc/IMP-PLAN.md(엔진 · TUI 단계) → 단계별 구현 → 확인 → uv tool install → 다른 폴더에서 사용. 요구는 14개(R1~R14)이고 50분 안에는 엔진 1 · 2단계 · TUI 1단계 · 설치까지, 나머지(R8 지난 도구, R9 평가 관문, R10 감사)는 Doc/IMP-PLAN.md의 다음 단계로 집에서 이어 갑니다. 만드는 것은 오늘 n8n 운영 도우미를 터미널에서 보는 도구: 영역 여섯의 색 · 숫자를 n8n이 정한 그대로, 질문 · 거절, 브리핑, TUI. 읽기만 합니다. 정답본 VIBE-A-TOPS.md는 수업이 끝나면 git pull로 받습니다.

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

시간	단계	확인
16:00~16:09	0 준비 · 1 요청서 → Doc/TODO.md (에이전트 없이)	할 일 ①~⑫ · 꼭 / 나중
16:09~16:15	2 Doc/SPEC.md → VIBE-Q 요구 표(R1~R14)와 비교 · commit	요구마다 확인 방법 (영역 일곱 줄 · 종료 코드 4 · 거절)
16:15~16:20	3 Doc/IMP-PLAN.md (엔진 1~3단계 · TUI 1단계 · 설치) · commit	단계마다 체크리스트
16:20~16:44	4 구현: 엔진 1단계(R1 · R2 · R3 · R5 · R7 · R13 · R14) → 엔진 2단계(R4 · R6) → TUI 1단계(R11 · R12), 막히면 5 문제 해결 팁	단계마다 pytest · 직접 실행 · commit
16:44~16:50	6 확인 · 7 uv tool install --editable . · 8 다른 폴더에서 tops	tops status = n8n 브리핑의 색

• 8교시: 1~2명 발표 (10분) → 4단계 정리 (35분: 오늘 한 일의 의미 · 효과 · 산업에서의 응용 · 면접 질문 · 최종 프로젝트 체크리스트) → 80일차(단위 프로젝트) 예고.

8. 마친 뒤

할 일	이유
uv run tools/flow.py morning --reset	운영 아침 상태로
PROMPTS.md, OPS.md, TEST-REPORT.md 정리	단위 프로젝트 재료 (운영 · 평가)
64~79일차 my-work/*, ~/vibe/* 지우지 않기	80~82일차 단위 프로젝트
내가 가장 잘 만든 워크플로우 하나 고르기	80일차 팀 구성

9. 막혔을 때 (오늘 공통)

증상	할 일
doctor의 operations morning ✘	데이터 API가 예전 판. 1.2의 79일차 --force-recreate
숫자가 테스트와 다름	morning --reset 뒤 다시, 정의는 AGENTS.md 3절 (77일차 정의 그대로)
출처 하나가 500이라 사실 전체가 500	HTTP 노드에 neverError, 응답 모양으로 "답했나"를 봄 (Lab 01 과제 2)
my-ops-ask가 Get facts에서 404	my-ops-facts를 push했는지
브리핑에 health가 없음	상태가 있는 사실 (reference/ops-facts-health.json)
평가 점수가 갑자기 0	앞 케이스가 남긴 알림 · 감사 기록 때문인지, morning --reset 뒤 다시 (Lab 03 과제 2)
평가가 오래 걸림	질문마다 LLM 1~2번, timeout 60초
같은 곳을 3번 고쳐도 실패	요청을 더 작게, 또는 reference/로 이어 가기

확인

• 전날 79일차 데이터 API, 기준 둘 게시, morning, doctor → ready
• Lab 01: OPS.md 1~3절, lab01 5/5, lab01-period 5/5, lab01-challenge 5/5, lab01-challenge2 3/3
• Lab 02: lab02 6/6, lab02-phrasing 6/6 → 과제 1 뒤 4/6, lab02-challenge 5/5, lab02-challenge2 5/5, OPS.md 4~6절
• Lab 03: lab03 4/4, lab03-llm 2/2, lab03-after 5/5, lab03-challenge 3/3, lab03-challenge2 4/4, OPS.md 7~9절 · TEST-REPORT.md
• tops: Doc/TODO.md · SPEC.md · IMP-PLAN.md, R1R7 · R11R14, pytest, 단계마다 commit, uv tool install
• morning --reset, 단위 프로젝트 준비