실습 1: 첫 번째 세션¶

소요 시간: 15분 | 모듈: 1 — SDLC 생산성 향상

목표¶

agy-cli를 실행하고 코드베이스를 탐색하며, 향후 모든 세션을 더 스마트하게 만드는 AGENTS.md를 생성합니다.

설정¶

작업할 Git 저장소가 필요합니다. 이 저장소의 샘플 앱을 사용하거나 본인의 저장소를 가져오세요:

# Option A: Use this workshop repository (you're already here)
# No need to cd — just start agy from the repo root

# Option B: Use any of your own Git repos
cd /path/to/your/project

파트 1: 첫 번째 대화형 세션 (5분)¶

agy

프롬프트에서 다음과 같이 질문하세요:

> What does this project do? Give me a one-paragraph summary.

그런 다음 후속 질문을 하세요:

> What are the top 3 files I should read to understand the core logic?

> Are there any obvious code quality issues or tech debt?

참고: agy는 여러분이 파일을 지정하지 않아도 파일을 읽었습니다. 자동으로 git 저장소를 인덱싱했습니다.

파트 2: 심층 분석 (5분)¶

agy의 제안 중 파일 하나를 선택하여 더 깊이 파고들어 보세요:

> Explain [filename] in detail. Walk me through what each function does and how they connect.

> If I wanted to add [a simple feature], where would I start?

파트 3: AGENTS.md 생성 (5분)¶

이제 배운 내용을 명문화하여 향후 모든 세션이 컨텍스트를 가지고 시작할 수 있도록 하세요:

> Based on our conversation, generate an AGENTS.md file for this project. Include: project purpose, tech stack, key conventions, and anything I should tell an AI assistant before asking it to modify this code.

agy가 생성한 내용을 검토하세요. 잘못된 부분이 있다면 수정합니다. 그런 다음 작성하세요:

> Write that AGENTS.md to the project root.

새 세션을 시작하고 제대로 작동하는지 확인하세요:

agy --print "What do you know about this project?" --print-timeout 30s

완료 기준¶

• [ ] 대화형 모드에서 agy가 실행되고 응답함
• [ ] 최소 3개의 후속 질문을 탐색함
• [ ] 프로젝트 루트에 AGENTS.md가 존재함
• [ ] agy --print "What do you know about this project?" 명령이 정확한 정보를 반환함