학생용 20개 슬라이드와 1:1로 대응합니다. 익명 Q&A 게시판에 다섯 고삐를 문제별로 적용하고, AI 출력·사전 설계·통합 관제까지 확장하도록 설계했습니다.
7장은 6장의 개념을 실제 서비스에 적용하는 전환 장입니다. 기본 게시판을 만든 뒤 부적절한 글·도배·오답·서버 중단·상태 불명이라는 문제를 하나씩 발생시키고, 규칙·울타리·검증·안전벨트·CCTV를 증거와 함께 채웁니다.
자연어 규칙은 기준입니다. 실제 서비스에서는 AI가 만든 필터·권한·제한 코드가 작동하며 반드시 시험해야 합니다.
숫자·날짜 태그는 사람이 확인할 대상을 고르는 위험 표시일 뿐, 내용이 참인지 판정하지 않습니다.
프로세스 재실행 장치입니다. 이전 코드·배포 버전으로 되돌리는 롤백과 데이터베이스 복구는 별개입니다.
모니터링은 발견과 판단을 돕습니다. 차단은 울타리, 실패 후 회복은 안전벨트가 담당합니다.
장의 목표를 제시하고 6장의 다섯 고삐를 실제 서비스 문제에 적용하는 실습 장임을 예고한다.
같은 게시판이 문제를 만날 때마다 진화한다. 핵심은 기능 추가가 아니라 통제 장치를 증거로 확인하는 과정이다.
‘AI를 통제한다’는 말을 기능을 줄이는 것과 시스템을 설계하는 것 중 무엇으로 이해하는지 묻는다.
표지는 학생용과 동일한 장 번호·제목·부제 구조다. 7.8은 선택 실습임을 미리 알린다.
학습자가 문제→고삐→재검증의 장 흐름을 말한다.
정적 결과물에서 여러 사용자가 공유하는 서버형 서비스로 관점을 전환한다.
전단지는 배포 후 서로 연결되지 않지만 카페 카운터는 요청을 받고 기록한다. localhost는 지금 내 컴퓨터 안에서만 열린 카운터다.
브라우저를 닫아도 남아야 하는 데이터의 예를 한 가지 받는다.
‘실시간’과 ‘공개 배포’를 혼동하지 않는다. 공개 서비스 완성은 10장이다.
서버가 꺼지면 접속할 수 없고, 데이터 관리 주체가 필요함을 설명한다.
20장 강의의 로드맵을 세 구간으로 구조화한다.
BUILD에서 기본 게시판을 만들고 CONTROL에서 다섯 문제를 해결하며 EXPAND에서 AI·사전 설계·관제센터로 확장한다.
학습자에게 가장 위험해 보이는 문제 하나와 그 이유를 선택하게 한다.
항목을 세세히 설명해 시간을 소모하지 말고 ‘다섯 번의 문제 해결’ 리듬만 강조한다.
7.1~7.11이 기본 구축·통제·확장으로 분류됨을 안다.
기본 게시판 프롬프트에서 요구사항·체크리스트·증거 요구의 결합을 익힌다.
두 브라우저의 무새로고침 반영은 공유 서버 여부를 확인하는 핵심 증거다. AI의 완료 선언보다 실제 테스트 증거가 중요하다.
‘증거를 보여줘’가 빠지면 어떤 보고가 나올 수 있는지 비교하게 한다.
실습 전 qa-board 폴더와 3000 포트를 확인한다. 접속 실패 시 npm start와 부록 A.2 경로를 안내한다.
질문·좋아요·관리자 답변·375px·콘솔 오류·브라우저 간 반영을 직접 확인한다.
부적절한 입력을 자연어 규칙에서 실행 가능한 필터로 바꾸는 과정을 이해한다.
사람은 차단 기준을 말로 적고 Claude Code가 filter.js 같은 물리적 장치로 구현한다. 규칙과 구현은 함께 검증해야 한다.
변형 욕설 하나와 정상인데 오탐할 수 있는 문장 하나를 제안하게 한다.
필터가 모든 맥락을 완벽히 이해한다고 설명하지 않는다. 운영 중 사례 추가와 법적 책임(11장)을 구분한다.
욕설·개인정보 질문·주제 무관 질문·정상 질문의 통과/차단 증거를 제시한다.
행동의 빈도·길이·중복을 제한하는 울타리와 파괴 테스트를 체험한다.
규칙이 무엇을 금지하는지 정한다면 울타리는 얼마나 자주·많이 가능한지를 정한다. 경계값과 비정상 입력을 의도적으로 시험한다.
빈칸·제로폭 공백·정확히 5자/300자 중 어떤 테스트가 필요한지 이유를 묻는다.
브라우저 식별은 실제 사람 식별과 같지 않다. 공개 환경의 서버·DB 기반 제한은 10장에서 보완한다.
10초·길이·중복·1분 5회 제한과 AI가 추가 발굴한 파괴 테스트 증거를 확인한다.
자동 위험 표시와 사람 승인으로 구성된 2단계 검증 루프를 이해한다.
숫자·날짜 감지는 사실 검증이 아니라 검토 우선순위 표시다. 위험한 답변에서 흐름을 멈추고 사람이 공식 원문과 대조한다.
‘검증 필요’ 태그가 붙으면 답이 틀렸다는 뜻인지 질문한다.
좋아요 테스트는 결정적 코드라 반복 가능하지만 내용 진위는 판정하지 못한다. 출제자=채점자 한계는 8장으로 연결한다.
자동 테스트 결과와 검증 대기→관리자 승인 흐름을 구분해 설명한다.
프로세스 외부 감시자 PM2와 자동 재시작의 범위를 설명한다.
죽은 서버는 자기 코드를 실행할 수 없으므로 외부 프로세스 관리자가 필요하다. PM2 재실행은 Git·배포 롤백과 다르다.
안전벨트가 ‘실패 방지’인지 ‘실패 후 회복’인지 선택하게 한다.
JSON 저장은 로컬 실습용이다. 동시 쓰기와 공개 운영에는 DB가 필요하다.
ecosystem 설정·5초 재시작·반복 실패 경고·데이터 유지·로그 요구를 확인한다.
자동 복구를 실제 장애 주입과 재시작 증거로 확인한다.
명령·출력은 별도 행으로 읽는다. kill 직후 화면보다 PM2의 재시작 횟수와 PID 변경이 더 확실한 증거다.
↺ 값이 0에서 1로 바뀐 것이 무엇을 증명하는지 묻는다.
운영체제별 종료 명령을 구분한다. 공유 컴퓨터의 다른 프로세스를 종료하지 않도록 PID를 재확인한다.
online 상태·재시작 횟수 증가·데이터 유지 세 가지를 확인한다.
모니터링이 ‘예방’이 아니라 상태 발견과 판단 지원임을 이해한다.
접속·질문·차단·검증 대기·응답 시간·재시작·추이를 한 화면에서 관측한다. 관리자 접근 자체에도 울타리가 필요하다.
어떤 지표 변화가 ‘이상하다’는 신호인지 한 가지 말하게 한다.
기본 암호 admin을 공개 환경에 두면 안 된다. .env의 암호도 화면에 노출하지 않는다.
데이터 0건·비로그인 접근·지표 갱신을 포함한 파괴 테스트를 확인한다.
다섯 고삐의 누적 효과를 상황별로 종합한다.
고삐는 독립 기능 목록이 아니라 함께 작동하는 구조다. 같은 AI 능력도 시스템 경계와 검증에 따라 결과가 달라진다.
다섯 상황 중 고삐가 둘 이상 협력하는 사례를 고르게 한다.
‘코드를 직접 쓰지 않았다’가 ‘검증할 필요 없다’는 뜻이 아님을 강조한다.
각 문제를 대응 고삐 및 증거와 정확히 연결한다.
API 사용 전 비용과 비밀정보 울타리를 우선 배치한다.
$5 선불·자동 충전 끄기로 비용 상한을 물리적으로 만든다. Key는 유료 기능의 출입증이며 .env에만 둔다.
Key가 화면 캡처에 노출됐을 때 첫 조치가 무엇인지 묻는다.
금액·화면은 시점에 따라 달라질 수 있다. 실제 공식 화면을 확인하고 실키를 수업 화면에 입력·공유하지 않는다.
자동 충전 OFF, Key 비공개, 유출 시 폐기·재발급, .gitignore 등록을 확인한다.
AI 답변을 관리자 검토 전 단계에만 넣는 이중 안전 구조를 이해한다.
Haiku는 짧은 답변의 속도·비용 목적에 맞춘 선택이다. 모델 이름보다 현재 사용 가능한 정확한 ID 확인과 사람 검토가 중요하다.
AI 답변 버튼 결과가 즉시 공개되지 않는 이유를 설명하게 한다.
특정 모델이 항상 정확하다고 단정하지 않는다. Key 없음·API 실패 경로도 함께 시험한다.
3줄 이내·관리자 입력창 배치·기존 검증 파이프라인 통과를 확인한다.
AI 출력에 규칙·비용 제한·검증·실패 격리·사용량 관측을 재적용한다.
AI는 같은 질문에도 답이 달라질 수 있다. 태그와 면책은 진실 판정이 아니라 관리자 대조 신호다.
‘관리자 확인 필요’ 태그와 오답 탐지의 차이를 말하게 한다.
면책 문구만 붙여 자동 게시하는 것은 검증이 아니다. API 실패 시 무한 재시도하지 않는다.
위험 차단·분당 제한·태그·fallback·/api/ai-status 지표를 증거로 확인한다.
같은 고삐가 결정적 코드와 생성형 출력에서 다른 의미를 갖는 이유를 정리한다.
코드는 동일 조건에서 반복 검증이 쉽지만 AI 답변은 출력 변동·비용·외부 API 장애까지 고려해야 한다.
다섯 고삐 중 AI 연결 후 가장 중요도가 커진 것을 고르고 근거를 말하게 한다.
코드도 버그가 있을 수 있으므로 ‘안전’으로 절대화하지 않는다. 비교는 상대적 차이다.
학습자가 폭주·비용·변동성·외부 실패·토큰 관측을 표에 연결한다.
CLAUDE.md와 Skill.md에 다섯 고삐를 사전 설계하는 성숙한 패턴을 경험한다.
기능·통제·품질 기준을 만들기 전에 문서화한다. Skill.md는 감성 메시지의 톤·길이·금지 표현을 담당한다.
‘사랑해’ 금지 규칙이 보안인지 품질 통제인지 묻는다.
7.8을 건너뛴 학습자도 참여 가능하다. 이 기본 실습은 실행 중 API를 사용하지 않는다.
D-day 계산·미래 날짜·이름 길이·금지 표현·PM2·/api/stats·375px를 확인한다.
기능 개선 뒤 회귀 검증하고 동일 구조를 다른 서비스로 전환하는 법을 익힌다.
디자인·PNG·공유 기능 추가도 기존 체크리스트를 다시 통과해야 한다. 구조와 Skill 톤을 바꾸면 수능·여행·팀 D-day로 응용할 수 있다.
외형 변경 뒤 가장 먼저 다시 확인할 기존 기능을 선택하게 한다.
공유 버튼은 localhost 상태에서 실제 공개 링크를 만들지 않는다. 공개 배포는 Part 4다.
기존 체크리스트 유지와 응용 시 변경할 규칙·유지할 고삐를 구분한다.
표준 상태 API를 이용해 여러 서비스를 한 화면에서 관측하는 관제 개념을 익힌다.
각 서비스의 /api/stats를 공통 계약으로 사용한다. /api/ai-status가 없으면 오류가 아니라 해당 영역을 숨긴다.
서비스 하나가 404를 반환할 때 전체 관제센터가 멈춰야 하는지 묻는다.
PM2가 즉시 복구하면 오프라인 화면을 못 볼 수 있다. 재시작 횟수와 경고 기록으로 판단한다.
3000·3100·4000 포트, 5초 갱신, 온라인/오프라인, AI 지표 조건부 표시를 확인한다.
문제–해결–고삐의 5회 반복과 Lv.1→Lv.4 성장을 구조화한다.
7.9는 사전 설계, 7.10은 서비스 간 관측 확장이다. 아직 내용 진위와 독립 채점자라는 한계가 남는다.
다섯 문제 중 가장 설계하기 어려웠던 고삐와 그 이유를 30초로 공유한다.
성숙도는 절대 등급이나 인증이 아니라 학습 경로를 보여주는 자가진단이다.
다섯 문제를 해결·고삐·증거로 1:1 연결하고 남은 한계를 말한다.
7장을 닫고 8장의 독립 검증·역할 분리로 학습 동기를 연결한다.
CLAUDE.md는 회사 규정, Skill.md는 자격증, agents는 직무기술서라는 비유로 역할 분리를 예고한다.
‘출제자와 채점자가 같으면’ 생기는 위험을 한 문장으로 정리하게 한다.
8장은 API가 필요하므로 7.8을 건너뛴 학습자의 준비 경로를 분명히 안내한다.
학습자가 5고삐와 다음 장의 독립 검사 필요성을 자신의 말로 설명한다.