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
사전 요구사항
섹션 제목: “사전 요구사항”- GitHub 계정
- 터미널(macOS/Linux) 또는 WSL(Windows) 사용 가능
실습 단계
섹션 제목: “실습 단계”-
Node.js 설치 확인
Terminal window node --version # v20.x.x 이상pnpm --version # 10.x.x 이상Node.js가 없다면 nodejs.org에서 설치.
-
AI 코딩 CLI 도구 설치
Terminal window pnpm add -g @anthropic-ai/claude-codeclaude --versionTerminal window pnpm add -g @google/gemini-cligemini --versionTerminal window pnpm add -g @openai/codexcodex --versionTerminal window brew install opencode -
API 키 설정
console.anthropic.com에서 API 키 발급 후:
Terminal window # ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."source ~/.bashrcaistudio.google.com에서 API 키 발급 후:
Terminal window export GEMINI_API_KEY="..."# 또는 첫 실행 시 브라우저 OAuth 인증platform.openai.com에서 API 키 발급 후:
Terminal window export OPENAI_API_KEY="sk-..."Terminal window # 사용할 모델 제공자에 따라 설정export OPENAI_API_KEY="sk-..." # OpenAI 모델 사용 시 -
첫 실행 테스트
Terminal window mkdir ~/hello-agent && cd ~/hello-agentclaude "Python으로 'Hello, AI Engineering 2026!' 출력하는 파일을 만들어줘."python hello.pyTerminal window mkdir ~/hello-agent && cd ~/hello-agentgemini# 대화형 모드에서: "Python으로 'Hello, AI Engineering 2026!' 출력하는 파일을 만들어줘."Terminal window mkdir ~/hello-agent && cd ~/hello-agentcodex "Python으로 'Hello, AI Engineering 2026!' 출력하는 파일을 만들어줘."python hello.pyTerminal window mkdir ~/hello-agent && cd ~/hello-agentopencode# TUI에서: "Python으로 'Hello, AI Engineering 2026!' 출력하는 파일을 만들어줘." -
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: ??? -
DGX 서버 접속
Terminal window ssh [학번]@dgx.chu.ac.kr# 초기 비밀번호: 학번passwd # 즉시 변경 필수!~/.ssh/config Host dgxHostName dgx.chu.ac.krUser [학번]IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519 -
저장소 Fork 및 클론
Terminal window # GitHub에서 Fork 후git clone https://github.com/[YOUR_USERNAME]/ai-systems-2026.gitcd ai-systems-2026pnpm installpnpm run dev # 로컬 사이트 확인
제출물
섹션 제목: “제출물”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:
- SWE-bench Verified 리더보드에서 상위 5개 시스템을 비교하고, 모델 크기와 성능의 상관관계를 분석
- EU AI Act Article 14의 인간 감독 요구사항을 우리 수업 환경에 적용하는 방안 제시