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Lab 01: 개발 환경 설정

입문 마감: 2026-03-10
  • AI 코딩 CLI 도구 설치 및 API 키 설정 완료
  • DGX H100 서버 SSH 접속 성공
  • GitHub 저장소 Fork 및 PR 워크플로우 이해
  • GitHub 계정
  • 터미널(macOS/Linux) 또는 WSL(Windows) 사용 가능
  1. Node.js 설치 확인

    Terminal window
    node --version # v20.x.x 이상
    pnpm --version # 10.x.x 이상

    Node.js가 없다면 nodejs.org에서 설치.

  2. AI 코딩 CLI 도구 설치

    Terminal window
    pnpm add -g @anthropic-ai/claude-code
    claude --version
  3. API 키 설정

    console.anthropic.com에서 API 키 발급 후:

    Terminal window
    # ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가
    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
    source ~/.bashrc
  4. 첫 실행 테스트

    Terminal window
    mkdir ~/hello-agent && cd ~/hello-agent
    claude "Python으로 'Hello, AI Engineering 2026!' 출력하는 파일을 만들어줘."
    python hello.py
  5. 관찰 과제: AI의 자율적 결정 기록

    AI가 생성한 코드를 열어서 다음을 관찰하라:

    • AI가 스스로 결정한 것은 무엇인가? (파일명, 함수 구조, 변수명, 주석 언어 등)
    • 사용자가 명시적으로 지시한 것과 AI가 자율적으로 결정한 것을 구분하여 기록
    • 이 관찰이 1주차 이론의 “AI 모델 vs AI 시스템” 구분과 어떻게 연결되는가?
    # 관찰 기록 (observations.md에 작성)
    ## 내가 지시한 것
    - "Hello, AI Engineering 2026! 출력하는 파일"
    ## AI가 자율적으로 결정한 것
    - 파일명: ???
    - 변수명/함수명: ???
    - 코드 구조: ???
    - 주석 언어: ???
    - 기타: ???
  6. DGX 서버 접속

    Terminal window
    ssh [학번]@dgx.chu.ac.kr
    # 초기 비밀번호: 학번
    passwd # 즉시 변경 필수!
  7. 저장소 Fork 및 클론

    Terminal window
    # GitHub에서 Fork 후
    git clone https://github.com/[YOUR_USERNAME]/ai-systems-2026.git
    cd ai-systems-2026
    pnpm install
    pnpm run dev # 로컬 사이트 확인

assignments/lab-01/[학번]/ 폴더에 다음 파일을 포함한 PR:

  • README.md — 설치 과정 및 트러블슈팅 기록 + AI 시스템 분석 보고서 (300자) 포함
  • hello.py — AI 코딩 CLI로 생성된 Python 파일
  • observations.md — AI의 자율적 결정 관찰 기록
  • screenshots/ — 설치 완료 및 DGX 접속 스크린샷 (2장 이상)

가산점 요소:

  1. SWE-bench Verified 리더보드에서 상위 5개 시스템을 비교하고, 모델 크기와 성능의 상관관계를 분석
  2. EU AI Act Article 14의 인간 감독 요구사항을 우리 수업 환경에 적용하는 방안 제시