🏆 AI스터디 14기 3주차 베스트 사례 큐레이션 - <개발>

📚 14기 문과생도n8n 스터디

✍️ n8n 시작하기🐢 AI agent with RAG 처음으로 구현해보기

장재영

요약

• N8N과 RAG를 활용해 회계/법률 자문 AI 챗봇을 구현한 사례

• 회계 법률 관련 문의 응답의 자동화와 정확성 향상을 위해 RAG 기반 챗봇 도입

• 🍯 Vector DB 구축 시 문서 데이터의 정확한 분할과 저장 여부 확인이 성능을 좌우한다.

활용 툴

• N8N - 워크플로우 자동화 및 AI 에이전트 구축

• Telegram - 사용자 인터페이스 및 챗봇 프론트엔드

• ChatGPT - 자연어 처리 및 응답 생성

• Supabase - Vector DB 구축 및 데이터 저장

진행 방법

1. 기획 수립 (ChatGPT와 대화하며 구현 가능성 검증)

2. 프론트엔드 구축 (Telegram Bot 생성 및 API 연동)

3. Vector DB 구축 (7개 법률 문서 분할 및 저장)

4. AI 에이전트 설계 (RAG 시스템 구현 및 ChatGPT 연동)

5. 워크플로우 구성 (N8N에서 노드 연결 및 파라미터 설정)

6. 테스트 및 디버깅 (오류 발생 지점 확인 및 수정)

7. 성능 최적화 (Vector DB 검색 결과 정확도 개선)

📚 14기 Cursor입코딩 스터디

✍️ 첫 입코딩 완성작 : Cursor와 Phyton으로 edge-tts를 이용하여 엑셀 파일의 한글과 영어 텍스트 음성 재생하기

Jang Mi Hee

요약

• Edge-TTS와 Python을 활용해 엑셀 파일의 한영 텍스트를 음성으로 변환하여 학습하는 사례

• 한영 회화 학습 시 반복적인 음성 재생과 학습 진도 관리의 불편함을 자동화로 해결하고자 함

• 🍯 입코딩만으로도 실용적인 학습 도구를 만들 수 있으나, 세부 기능 추가 시 단계적 접근이 중요하다.

활용 툴

• Cursor - Python 코드 생성 및 디버깅

• Edge-TTS - 한글/영어 텍스트 음성 변환

• Python - GUI 개발 및 엑셀 파일 처리

진행 방법

1. 학습 데이터 준비 (9개 시트의 한영 회화 문장 엑셀 파일 작성)

2. GUI 디자인 설계 (버튼, 슬라이더, 속도 조절 등 기능 구현)

3. Edge-TTS 시스템 연동 (한글/영어 텍스트 음성 변환 구현)

4. 학습 기능 구현 (재생 속도, 시작 위치, 주제 선택 기능 추가)

5. 오류 수정 및 테스트 (슬라이더바 기능 추가 과정의 버그 수정)

6. 실행 파일 생성 (setup.py 작성 및 exe 파일 컴파일)

📚 14기 노코드버블 스터디

✍️ Bubble을 활용한 강의 웹사이트 제작 경험_week2

기쁨2

요약

• Bubble을 활용해 강의 콘텐츠를 체계적으로 관리하고 배포하는 노코드 웹사이트 구축 사례

• 유튜브 강의 영상과 자료를 효율적으로 관리하고 학습자에게 제공하기 위한 플랫폼 필요

• 🍯 노코드 도구에서는 데이터 구조 설계가 전체 개발 성공을 좌우한다.

활용 툴

• Bubble - 웹사이트 전체 구축 및 데이터베이스 관리

• Perplexity - 개발 과정의 오류 해결 및 문제 해결 방안 탐색

• BEP Plugin - 사용자 QnA 알림 기능 구현

진행 방법

1. 데이터베이스 구조 설계 (강의, 챕터, 클립 간의 관계 정의)

2. 강의실 레이아웃 구성 (리피팅 그룹으로 챕터별 소제목 표시)

3. 동영상 플레이어 기능 구현 (유튜브 영상 연동 및 재생 컨트롤)

4. 데이터 필터링 설정 (챕터별 콘텐츠 분류 및 표시)

5. 파일 업로드 시스템 구축 (강의자료 외부 URL 방식으로 배포)

6. QnA 기능 추가 (사용자 입력에 대한 알림 시스템 구현)

7. 이미지 관리 기능 구현 (커스텀 스테이트로 임시저장 및 삭제)

8. 데이터 표시 형식 최적화 (시간 단위 변환, 목록 필터링)

📚 14기 n8n에이전트 스터디

✍️ 파이썬 X -> N8N 으로 뉴스 모니터링 자동화하기 고도화하기

황인준

요약

• N8N과 AI를 활용해 뉴스 모니터링 자동화 시스템을 구축한 사례

• 파이썬으로 구현했던 뉴스 모니터링 시스템의 한계를 N8N으로 개선하고자 함

• 🍯 AI를 활용하면 언론사별 HTML 구조 분석 없이도 뉴스 본문을 효과적으로 추출할 수 있다.

활용 툴

• N8N - 워크플로우 자동화 및 데이터 파이프라인 구축

• OpenAI - 뉴스 본문 추출 및 내용 분석

• Docker - N8N 로컬 환경 구성

• Google Sheets - 뉴스 데이터 저장 및 관리

진행 방법

1. 환경 구성 (Docker를 통한 N8N 컨테이너 설치)

2. 뉴스 수집 워크플로우 설계 (Manual Trigger, HTTP Request, Loop 노드 구성)

3. 데이터 전처리 파이프라인 구축 (스크래핑, JSON 변환, 필터링)

4. AI 분석 시스템 연동 (OpenAI로 본문 추출, 기사 유형/중요도/감성 분석)

5. 스프레드시트 연동 (수집/분석된 데이터 자동 저장)

6. 에러 처리 및 최적화 (HTTP Request 실패, HTML 파싱 오류 대응)

📚 14기 CTO 스터디

✍️ [PTM] cursor를 이용한 개발자의 파이썬 정복기(라고 쓰고 고생기라고 읽자)

이사라

요약

• Cursor와 ChatGPT를 활용해 파이썬 백엔드 API를 효율적으로 구현한 사례

• 파이썬 개발 경험이 전무한 상황에서 AI 도구를 활용해 로그인/인증 시스템을 구현하고자 함

• 🍯 API 명세서와 DB 설계를 먼저 완성하면 AI로 빠른 구현이 가능하다.

활용 툴

• Cursor - 파이썬 코드 자동 생성 및 기본 구조 설계

• ChatGPT - 코드 이해 및 오류 해결을 위한 질의응답

• Claude - 간결한 코드 작성 및 수정

진행 방법

1. 개발 환경 구축 (MySQL 8.0.40, Ubuntu 22.04 서버 세팅)

2. 파이썬 가상환경 설정 (pip3 명령어로 필요 라이브러리 설치)

3. 백엔드 API 구현 (JWT 토큰 기반 로그인/인증 시스템)

4. 프론트엔드 코드 작성 (백엔드 API 완성 후 진행)

5. 예외처리 추가 (사용자 피드백을 위한 팝업 알림 구현)

6. 오류 대응 (가상환경 경로 변경 시 전체 재설치)