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이번에 만든 워크플로우는 위와 같이 매우 단순하다.이번 실습의 핵심은 Watch Folder 트리거를 활용한다는 것이다.Watch Folder 트리거는 Execute Command 노드와 같이 기본 설정으로 제한되어 있기 때문에 아래 링크에서 설정했던 대로 제한을 풀어주는 설정이 필요하다. [ n8n ] n8n 설정 (npm, 윈도우)제목에서 언급했듯이 윈도우 환경에서 npm을 통해 n8n을 설정할 때의 경험을 적어둔다.이런걸 이렇게 설정 해야 해? 싶었던 부분들만 골라서 몇개만 정리한다. 1. 타임존 설정워크플로우를 만들yeznable-blog.tistory.com 추가로 이번 워크플로우에서는 Code 노드에서도 fs, path 모듈을 사용할건데 그것도 따로 설정을 해줘야 가능하다.그래서 이번 워크플로..

이번에는 위와 같은 AI Agent 노드 활용 워크플로우를 만들어본 내용을 정리한다.AI Agent 노드를 만들 때 어떤 모델을 Chat Model로 활용할 건지 정해야 하는데 나는 제미나이를 사용하기로 했다.그리고 Tool을 지정할 수 있는데 간단하게 계산기 도구와 지난번에 만든 웹훅 트리거로 DB에서 정보를 불러오는 워크플로우를 도구로 지정했다. 해당 워크플로우는 아래 링크에서 확인할 수 있다. [ n8n ] n8n 활용 API 만들기 실습n8n에서 "Webhook 트리거 노드"와 "Respond to Webhook 노드"를 활용하면 간단하게 API를 만들 수 있다. n8n의 큰 장점은 복잡한 코딩을 하지 않고 UI를 통한 워크플로우 생성을 할 수 있다는 점이다.그렇게yeznable-blog.tist..

n8n에서 "Webhook 트리거 노드"와 "Respond to Webhook 노드"를 활용하면 간단하게 API를 만들 수 있다. n8n의 큰 장점은 복잡한 코딩을 하지 않고 UI를 통한 워크플로우 생성을 할 수 있다는 점이다.그렇게 만들어진 워크플로우를 다운로드 하면 json 파일로 작성된 워크플로우 정의를 저장할 수 있다.저장된 json 파일을 import하면 동일한 워크플로우를 생성할 수 있다. 반대로 UI를 통하지 않고 json을 작성해서 import하는 방식으로 워크플로우를 만들 수 있다는 뜻이다.따라서 AI한테 워크플로우 정의 json 파일을 작성 해달라고 딸깍 하면 워크플로우를 만들 수 있다. 클로드에게 도움을 받아 n8n 워크플로우로 API 만드는 실습 중 배운 점을 남겨본다. 처음 만들어..

제목에서 언급했듯이 윈도우 환경에서 npm을 통해 n8n을 설정할 때의 경험을 적어둔다.이런걸 이렇게 설정 해야 해? 싶었던 부분들만 골라서 몇개만 정리한다. 1. 타임존 설정워크플로우를 만들 때 트리거로 스케줄러를 만들려고 하는데 타임존을 설정해야 했다.워크플로우별 타임존 설정을 매번 해주기는 귀찮아서 전체 타임존 설정법을 알아보니 서비스를 시작할 때 환경변수를 설정 해줘야 한다고 한다. 파워셸에서 다음과 같이 설정하고 그 세션에서 바로 n8n을 실행해야 적용된다.$env:GENERIC_TIMEZONE = "Asia/Seoul"$env:TZ = "Asia/Seoul" 2. 차단 노드 해제docker로 설치한 n8n은 Code(Python) 노드를 사용하기 쉽다고 하는데 npm으..

제미나이에서 클로드 코드로 넘어간 뒤로 요즘 AI 활용이 매우 많아졌다.모두 알고 있겠지만 LLM은 한 세션에서 오래 작업할수록 멍청해진다고 느껴지고 이걸 Context Rot이라고 한다.그래서 나는 TaskMaster 같은 도구로 진행상황을 관리하고 중간중간 세션을 새로 시작해서 작은 컨텍스트 윈도우 용량을 유지하는 식의 방법을 사용했다.하지만 이런 관리 방식에도 새로 시작한 세션은 이전 세션보다 컨텍스트 윈도우 용량이 작아 똑똑하지만 프로젝트에 대한 이해가 부족하다는 느낌이었다. 이런 문제를 해결하기 위해 만들어진 방법론이 Ralph Loop라고 구독중인 메일에서 읽어본적이 있었다.그래서 Ralph Loop를 구현해주는 플러그인도 나왔고 잘 활용된다고 들었다(사용해본적은 없었다).이렇게 키워드 정도만..

마치 내가 설명할 것처럼 제목을 붙였지만 요즘 많이 들리는 하네스 엔지니어링에 대해 알아보다가 너무 잘 설명되어있는 블로그 글이 있어서 그냥 링크 저장용으로 글을 남긴다. 실습도 아니고 좋은 글이 있는데 굳이 비슷한 내용의 글을 또 쓸 필요는 없다는 생각. AI 코딩의 발전단계 - 하네스 엔지니어링과 완전 자율형 에이전트근래에 하네스 엔지니어링에 대한 리서치를 하다가 매우 흥미 있는 글을 하나 찾았는데, 내가 존경하는 마틴파울러님 사이트에, 올라온 Keif Morris의 글이다. 참고 : https://martinfowler.com/articles/explorbcho.tistory.com

kestra와 airflow에서 가장 중요하다고 볼 수 있는 워크플로우 실습을 진행 해본다.airflow는 찾아보면 정보가 많으니 글이 너무 길어지지 않게 간단히 언급만 하고 kestra 위주의 실습이 될듯 하다. 환경은 기존의 실습을 통해 준비 되어있다고 생각하고 진행한다. [ kestra ] kestra vs Airflow 비교 실습 - (1) 설치지난번에 아래 글을 통해 kestra를 간단하게 알아봤다. [ 맛보기 ] 현대적인 워크플로우 오케스트레이션 Kestra2015년에 출시했던 Airflow보다 현대적인 워크플로우 오케스트레이션이라는 Kestra 프로젝yeznable-blog.tistory.com API를 통해 데이터를 불러오고 해당 데이터를 파일로 S3에 저장하는 간단한 작업을 워크플로우로 ..

json 값을 가지는 필드가 있을 때 MySQL에서 다루는 방법을 정리한다. MySQL은 RDBMS로 사실 데이터를 잘 정의해서 필드 구분을 해주면 인덱스도 지정할 수 있고 좋다.하지만 실무를 하다보면 json 값을 가지는 필드도 만날 수 있다. 다음과 같은 데이터가 있다고 치자'[{"ID":"aaa","INFO":{"ID2":"bbb","AMT":100}},{"ID":"ccc","INFO":{"ID2":"ddd","AMT":10}}]' MySQL에서 json 값을 파싱하는 방법은 다음과 같이 여러가지가 있다.select JSON_EXTRACT(j, '$[0].ID') as id1 , j -> "$[0].ID" as id2 , j ->> "$[0].ID" as id3 , JSON_EXTRAC..