79일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것

수업일: 2026-11-04 (79일차) · 운영 데이터 기반 Workflow Ops Assistant
준비 시간: 약 10분
먼저 WSL에서 cd ~/aio-01d4-stu && git pull로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
수업 전날까지 1~2절을 끝내 주세요.

flowchart LR
  A["1. n8n · 데이터 API 켜기<br/>(79일차 판)"] --> B["2. morning ·<br/>doctor ready"] --> C["3. 미리 읽기"]

1. n8n과 데이터 API 켜기 (전날 필수, 3분)

오늘은 79일차 판 데이터 API(78일차 + 운영 아침 상태)를 씁니다. 켜는 순간 알림 · DLQ · 품질 기록 · 사용량 · 예산 · 릴리스가 "수요일 아침 08:30" 상태로 채워집니다.

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
curl -s localhost:8800/ops/seed-info               # {"seeded_at": "2026-11-04T08:30:00", ... "counts": {"alerts": 6, ...

66일차부터 LLM은 OpenAI API 키(Last3Mon/.env, Credential OpenAI (.env))만 씁니다. Ollama는 쓰지 않습니다.
network day65-n8n_default not found → n8n이 켜져 있지 않음. 위 n8n 부분부터 다시.

2. 상태 보기와 준비 확인 (전날 필수, 3분)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/79
uv run tools/flow.py push reference/baseline-ops-facts.json reference/baseline-ops-ask.json   # 팀의 기준 둘 (고치기 전에 비교할 상대)
uv run tools/flow.py morning
uv run tools/flow.py doctor

seeded morning 2026-11-04T08:30:00 · {"alerts": 6, "dlq": 3, "quality_log": 4, "quarantine": 1, "usage": 192}
alerts: 6 (high 3)
  [high] helpdesk/Search FAQ · timeout · timeout of 1000ms exceeded
  ...
DLQ: 3 (parked 2)
quality log: 4 (scores [0, 0.8, 0.8333, 1]) · quarantine 1
usage: 156 requests · 192 calls · $0.073604
budget: used $0.073604 of $0.08
release: active 1.1.0 · canary {"release": "1.2.0", "percent": 20}
...
✔ operations morning /ops/seed-info (day 79 data API)
✔ credential 'OpenAI (.env)' (openAiCourse0001)
ready

✘ 항목	할 일
n8n container · data API	1절
operations morning	데이터 API가 예전 판 → 1절 `--force-recreate`
credential	`cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n && bash register-credentials.sh`
CLI coding agent	67일차 준비 2절

3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 5분)

3.1 "지금 괜찮아요?"

72~78일차에 운영 데이터를 많이 남겼습니다: 실행 기록 · 알림 · DLQ · 품질 기록 · 사용량 · 릴리스. 그런데 아침에 "지금 괜찮나?"에 답하려면 여섯 곳을 열어야 합니다. 오늘은 그것을 한 번에 묻고 답하는 운영 도우미를 만듭니다. flow.py morning을 보고 가장 먼저 볼 것 하나를 골라 오세요.

3.2 용어

용어	한 줄 설명
운영 사실	여러 출처를 정해진 정의로 모은 하나의 JSON (숫자는 Code가)
영역 상태	영역마다 🔴 · 🟡 · 🟢 (규칙으로)
라우터	질문을 보고 어느 영역의 사실을 쓸지 고르는 곳
골든 질문	정답(영역 · 숫자)을 알고 있는 질문 — 도우미를 시험하는 데 씀
평가 관문	골든 질문 점수가 기준(0.9)보다 낮으면 실패 · 알림
감사 기록	질문마다 영역 · 거절 이유를 남기는 한 줄

4. 당일 준비물

충전된 노트북과 충전기, WSL의 Docker, Windows Terminal(WSL) 창 두 개, 웹 브라우저
77 · 78일차 ~/vibe/tlog · ~/vibe/tcheck (7교시 tops에서 부품으로 부름, 없어도 됨)

확인

curl -s localhost:8800/ops/seed-info에 "alerts": 6
flow.py morning이 알림 · DLQ · 예산 · 카나리를 보여 줌
base-ops-facts · base-ops-ask 게시
uv run tools/flow.py doctor → 마지막 줄 ready

4.2 KiB Raw Blame History