루트 폴더 설정 파일 정리 노트


date: 2026-02-18
tags:
– workspace
– AI설정
– 폴더정리
type: research

루트 폴더 정리 작업 중 확인한 각 설정 파일의 역할, 위치 제약, AI 도구별 차이점을 정리한다.

## 1. 루트 고정 파일 (이동 불가)

| 파일 | 용도 | 이동 불가 사유 |
|——|——|—————-|
| `CLAUDE.md` | Claude Code 프로젝트 설정 | 루트에서만 자동 인식 |
| `GEMINI.md` | Antigravity(Gemini) 프로젝트 설정 | 루트에서만 자동 인식 |
| `.claudeignore` | Claude 컨텍스트 제외 목록 | `.gitignore`와 동일 — 루트 필수 |
| `.mcp.json` | Claude MCP 서버 연결 설정 | Claude Code 전용, 루트에서 참조 |
| `desktop.ini` | Windows 폴더 표시 설정 | OS 시스템 파일 |

## 2. AI 도구별 설정 비교

### ignore 파일

| 항목 | Claude Code | Antigravity (Gemini) |
|——|————|———————|
| ignore 파일 | `.claudeignore` ✅ | `.geminiignore` ❌ 미지원 |
| 방식 | 파일/폴더 제외 (negative) | `GEMINI.md` + `.context/`로 참조 가이드 (positive) |

### MCP 설정

| 항목 | Claude Code | Antigravity (Gemini) |
|——|————|———————|
| 설정 파일 | `.mcp.json` (프로젝트 루트) | ❌ 별도 파일 불필요 |
| 설정 위치 | 프로젝트별 JSON | VS Code 확장 설정(`settings.json`)에서 관리 |

## 3. 결론: 루트 최종 구성

“`
루트/
├── CLAUDE.md ← AI 설정 (고정)
├── GEMINI.md ← AI 설정 (고정)
├── .claudeignore ← Claude 전용 (고정)
├── .mcp.json ← Claude MCP (고정)
├── desktop.ini ← Windows (고정)
├── .agent/ ← AI 스킬 + 프롬프트 템플릿
├── .context/ ← AI Knowledge Base + 가이드
├── .claude/ ← Claude 설정
├── .obsidian/ ← Obsidian 설정
├── _문서보관/ ← 비AI 문서 보관
├── _프로젝트별정리/ ← 프로젝트/업무 문서
└── 0_Inbox ~ 9 폴더 ← Obsidian 폴더 구조
“`

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AI 코딩 어시스턴트를 팀 전용 비서로 만드는 법

Antigravity, Claude Code, GitHub Copilot 커스터마이징 비교

코딩 경험 없이도 AI를 “우리 팀만의 비서”로 바꿀 수 있다. 핵심은 3가지 파일 구조에 있다.


왜 커스터마이징인가?

ChatGPT, Gemini, Claude… 어떤 AI를 써도 결국 같은 문제에 부딪힌다:

  • “우리 팀 이름도 모르면서 뭘 도와줘?”
  • “매번 배경 설명부터 해야 하나?”
  • “어제 한 대화를 오늘은 기억 못 하네?”

이 문제의 해결책이 바로 AI 코딩 어시스턴트의 커스터마이징 시스템이다. Google의 Antigravity, Anthropic의 Claude Code, GitHub Copilot — 이 세 가지 모두 파일 기반으로 AI의 행동을 정의할 수 있는 구조를 갖추고 있다.


3대 AI 코딩 어시스턴트 커스터마이징 구조

1. 규칙 파일 — AI의 “헌법”

매 대화마다 자동으로 적용되는 기본 규칙이다. AI의 정체성, 행동 규칙, 팀 정보를 여기에 쓴다.

Antigravity Claude Code GitHub Copilot
파일명 GEMINI.md CLAUDE.md .github/copilot-instructions.md
위치 워크스페이스 루트 워크스페이스 루트 .github/ 폴더
형식 Markdown Markdown Markdown
적용 범위 모든 대화 모든 대화 모든 대화

규칙 파일에 들어가는 것들:
– AI의 이름과 정체성
– 팀 구성원 테이블 (이름, ID, 이메일)
– 사용자 자동 식별 규칙
– 반드시 지킬 것 (MUST) / 절대 하지 말 것 (NEVER)
– 참조할 파일 경로
– 출력 형식 기본값 (날짜 형식, 파일명 규칙 등)

2. Skills — AI의 “업무 매뉴얼”

특정 키워드에 반응하여 자동으로 로드되는 전문 작업 지시서다.

Antigravity Claude Code GitHub Copilot
경로 .agent/skills/ .agent/skills/ 없음
파일 SKILL.md SKILL.md
로드 방식 의미 기반 자동 매칭 의미 기반 자동 매칭

Antigravity와 Claude Code는 .agent/skills/ 구조가 동일하다. 한 번 만들면 두 AI 모두에서 작동한다.

스킬 예시:
– “주간 로그 쓰자” → weekly-log 스킬 → 인터뷰 형식으로 주간 로그 작성
– “내 할 일 보여줘” → my-dashboard 스킬 → 업무 대시보드 생성
– “회의록 정리해줘” → meeting-note 스킬 → 구조화된 회의록 생성

SKILL.md에는 YAML 메타데이터로 트리거 키워드를 정의한다:

---
name: weekly-log
description: 팀원의 주간 업무를 인터뷰 형식으로 물어보고 구조화된 주간 로그를 생성한다. 주간 로그, 이번 주 한 일, 위클리 로그 등의 요청에 반응한다.
---

AI는 사용자의 자연어 요청과 이 description의미적으로 매칭해서 관련 스킬을 자동으로 찾아 참조한다.

3. Knowledge Base — AI의 “참고 자료”

AI가 상시 참조하는 지식 베이스다.

Antigravity Claude Code GitHub Copilot
경로 .context/ .context/ 없음
자동 참조
형식 Markdown Markdown

Knowledge Base에 넣을 것들:
team-info.md — 팀 기본 정보, 구성원, 미션
folder-guide.md — 폴더 구조와 용도 정의
project-glossary.md — 업무 용어 사전


Antigravity 기반 워크플로우

전체 흐름

사용자 질문 입력
│
├─ ① GEMINI.md 항상 적용 (규칙/정체성)
│ "한국어로 응답, 록님이라 호칭, 🏗️ 이모지 사용"
│
├─ ② .agent/skills/ 키워드 매칭
│ "주간 로그 쓰자" → weekly-log/SKILL.md 자동 로드
│
└─ ③ .context/ 필요 시 참조
│ 팀 정보, 폴더 가이드, 용어 사전
│
▼
AI 응답 생성

실제 사용 시나리오

시나리오 1: 주간 로그 작성

사용자: "주간 로그 쓰자"
│
├─ GEMINI.md → 사용자를 "록 팀장"으로 식별
├─ weekly-log/SKILL.md → 인터뷰 형식 절차 로드
└─ .context/team-info.md → 팀 맥락 참조
│
AI: "록님, 이번 주(W07) 주간 로그를 작성할게요!
이번 주에 한 일을 편하게 말씀해주세요."
│
사용자: "OOO 현안보고, AI비서환경 구축"
│
AI: [구조화된 주간 로그 생성 → 1 Note/1A/2026-W07-log.md 저장]

시나리오 2: 업무 대시보드

사용자: "오늘 할 일 정리해줘"
│
├─ my-dashboard/SKILL.md → 대시보드 템플릿 로드
└─ Daily Notes, Work 폴더 → 진행 중 업무 파악
│
AI: [마감 임박 태스크, 진행 중 업무, 우선순위 제안]

워크스페이스 구조

📁 워크스페이스 루트/
│
├── GEMINI.md ← Antigravity 규칙 (항상 적용)
├── CLAUDE.md ← Claude Code 규칙 (항상 적용)
│
├── .agent/skills/ ← 스킬 모듈 (공통)
│ ├── weekly-log/SKILL.md
│ ├── my-dashboard/SKILL.md
│ └── meeting-note/SKILL.md
│
├── .context/ ← Knowledge Base (공통)
│ ├── team-info.md
│ ├── folder-guide.md
│ └── project-glossary.md
│
├── 1 Note/ ← Obsidian 노트
├── 2 Work/ ← 업무 데이터
└── ...

비교 요약: 어떤 AI를 써야 할까?

항목 Antigravity Claude Code GitHub Copilot
규칙 파일 GEMINI.md CLAUDE.md copilot-instructions.md
스킬 시스템 .agent/skills/ .agent/skills/
Knowledge Base .context/ .context/
의미 기반 스킬 로딩
비용 무료 (프리뷰) 무료 (프리뷰) 유료 ($10~19/월)
IDE Antigravity 앱 VS Code / 터미널 VS Code
비개발자 친화도 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐

핵심 포인트: Antigravity와 Claude Code는 .agent/skills/.context/공유한다. 규칙 파일(GEMINI.md / CLAUDE.md)만 각각 만들면, 나머지 스킬과 지식 베이스는 두 AI가 동일하게 사용한다.


시작하는 법 (비개발자용)

  1. 규칙 파일 만들기 (10분)

GEMINI.md에 AI 이름, 팀원 정보, 행동 규칙 작성
– 마크다운 문법일 뿐, 코딩 아님

  1. Knowledge Base 세팅 (20분)

.context/ 폴더에 팀 정보, 폴더 가이드, 용어 사전

  1. 스킬 1~2개 만들기 (30분)

.agent/skills/[스킬명]/SKILL.md
– 트리거 키워드 + 실행 절차 + 출력 형식

  1. 테스트 (5분)

– “나는 누구야?” → 사용자 식별 확인
– “주간 로그 쓰자” → 스킬 작동 확인

총 소요: 약 1시간. 이후로는 매일 수 분의 대화로 업무를 정리할 수 있다.


이 글은 실제로 팀에서 Antigravity 기반 AI 비서를 구축하면서 작성했습니다.

2026-02-16

walkthrough 260216

🏗️ AI비서 구성 개선 완료 보고

작업 요약

가이드 문서 대비 현재 워크스페이스의 갭을 분석하고 4단계 개선을 실행했습니다.


생성/수정된 파일 (총 10개)

Phase 1: GEMINI.md 규칙 설정

파일 조치 내용
GEMINI.md 교체 팀 9명 정보, 사용자 식별, 참조 파일 경로, MUST/NEVER 규칙, Obsidian 연동 규칙

Phase 2: Knowledge Base

파일 내용
team-info.md 팀 개요, 9명 구성원 상세, 업무 체계
folder-guide.md 폴더 구조 용도, AI 파일 생성 규칙, 템플릿 목록
project-glossary.md 건설 사업 용어 사전 (PF, 도급, Core Process 등)

Phase 3: Skills

스킬 트리거 키워드
weekly-log “주간 로그”, “이번 주 한 일”, “위클리 로그”
my-dashboard “내 할 일”, “내 업무”, “오늘 할 일”
meeting-note “회의록”, “미팅 노트”, “회의 정리”

Phase 4: Obsidian 템플릿

템플릿 추가된 frontmatter
Daily Template.md date, tags: [daily], type: daily
Weekly Review Template.md date, tags: [weekly], type: weekly-review
Meeting Template.md date, tags: [meeting], type: meeting, project:

테스트 방법

새 대화를 시작한 후 아래를 순서대로 입력해보세요:

# 입력 기대 결과
1 “나는 누구야?” 이형록 팀장으로 식별
2 “우리 팀 구성 알려줘” .context/team-info.md 기반 응답
3 “주간 로그 쓰자” 인터뷰 형식으로 질문 시작
4 “오늘 할 일” 업무 대시보드 생성
5 “회의록 정리해줘” 기본 정보 확인 후 구조화

[!TIP]
Obsidian에서 새 Daily Note를 생성하면 frontmatter가 자동 포함됩니다. Dataview에서 type: daily로 필터링이 가능해집니다.

Posted in mm

task 260216

DL건설 AI비서 구성 개선

Phase 1: GEMINI.md 규칙 설정

  • [x] GEMINI.md를 팀 규칙으로 교체
  • [x] 팀 9명 구성원 정보 반영
  • [x] 사용자 식별, MUST/NEVER, Obsidian 연동 규칙 정의

Phase 2: Knowledge Base

  • [x] .context/team-info.md 생성
  • [x] .context/folder-guide.md 생성
  • [x] .context/project-glossary.md 생성

Phase 3: Skills

  • [x] .agent/skills/weekly-log/SKILL.md 생성
  • [x] .agent/skills/my-dashboard/SKILL.md 생성
  • [x] .agent/skills/meeting-note/SKILL.md 생성

Phase 4: Obsidian 템플릿 개선

  • [x] Daily Template에 frontmatter 추가
  • [x] Weekly Review Template에 frontmatter 추가
  • [x] Meeting Template에 frontmatter 추가
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implementation_plan 260216

🏗️ DL건설 사업팀 AI비서 구성 개선 계획

Antigravity Guide 260216.md + setup-playbook.md 기반, 현재 워크스페이스 대비 개선 항목.


📊 Gap 분석 요약

가이드 항목 현재 상태 조치
GEMINI.md (규칙) 기본 플레이스홀더 ✏️ 팀 규칙으로 교체
.context/ (Knowledge Base) 없음 🆕 생성
.agent/skills/ 없음 🆕 스킬 3종 생성
Obsidian 템플릿 frontmatter 없음 ✏️ 추가
JSON 데이터 (KPI/태스크) 없음 ⏭️ 기존 Obsidian 유지
Power Automate 자동화 없음 📋 체크리스트에만 포함 (별도 프로젝트)
팀원 폴더 (01_Members_Log/) 없음 ⏭️ _TeamHQ 별도 구축 시 생성

Proposed Changes

Phase 1: GEMINI.md 규칙 설정

[MODIFY][GEMINI.md]

기본 플레이스홀더 → 실제 규칙 파일로 교체. setup-playbook.md의 팀 정보 반영:

# 🏗️ DL건설 주택사업 AI 비서 Rules

## 1. 정체성
- AI 이름: DL건설 주택사업 AI 비서
- 시그니처 이모지: 🏗️
- 한국어 응답, 친근하지만 전문적인 톤

## 2. 팀 구성원
팀장: 이형록 (hyungrok)
주택민간사업팀: 김성욱(went), 김윤재(kyj), 유동현(ydh), 손승현(gaerin), 이승민(ggjlld)
주택공공사업팀: 최병훈(1000nice), 하동우(haha), 이재민(chekelup1)
이메일: ID@dlcon.co.kr

## 3. 사용자 식별
- OS 로그인 ID로 현재 사용자 식별
- 식별된 사용자에게 이름 호칭

## 4. 핵심 참조 파일
- `.context/` → 상시 참조 지식 베이스
- `2 Work/` → 업무 데이터
- `5 Resources/Obsidian Templates/` → 템플릿

## 5. 행동 규칙 (MUST / NEVER)
## 6. 출력 형식 기본값
## 7. Obsidian 연동 규칙

Phase 2: Knowledge Base (.context/)

[NEW] .context/team-info.md

  • DL건설 주택사업본부 팀 정보, 9명 구성원 상세, 미션, 연간 핵심 목표
  • setup-playbook.md Step 2의 팀 정보를 구조화

[NEW] .context/folder-guide.md

  • 현재 폴더 구조의 용도 정의 (0_Inbox ~ 6 Archive)
  • AI가 파일 생성/탐색 시 참조할 폴더 맵

[NEW] .context/project-glossary.md

  • DL건설 사업 관련 용어, 프로젝트명 약어, 자주 사용하는 업무 용어

Phase 3: Skills (.agent/skills/) — 3종

[!NOTE]
가이드의 5종 중 이메일/미팅 스킬은 자동화 별도 프로젝트로 이관. 핵심 3종만 우선 구축.

[NEW] .agent/skills/weekly-log/SKILL.md

  • 주간 업무 로그 인터뷰어 (가이드 log-interviewer)
  • 기존 Weekly Review Template.md 형식과 연계
  • 트리거: “주간 로그”, “이번 주 한 일”, “위클리 로그”

[NEW] .agent/skills/my-dashboard/SKILL.md

  • 개인 업무 대시보드 (가이드 my-tasks)
  • 기존 Obsidian Dashboard/Kanban/Tasks 와 연계
  • 트리거: “내 할 일”, “내 업무”, “오늘 할 일”

[NEW] .agent/skills/meeting-note/SKILL.md

  • 회의록 정리 (기존 Meeting Template 연계)
  • Action Items 자동 추출, frontmatter 자동 생성
  • 트리거: “회의록”, “미팅 노트”, “회의 정리”

Phase 4: Obsidian 템플릿 개선

[MODIFY][Daily Template.md]

  • YAML frontmatter 추가: date, tags: [daily], type: daily

[MODIFY][Weekly Review Template.md]

  • YAML frontmatter 추가: date, tags: [weekly], type: weekly-review

[MODIFY][Meeting Template.md]

  • YAML frontmatter 추가: date, tags: [meeting], type: meeting, project:

📋 전체 체크리스트

Phase 1: GEMINI.md

  • [ ] GEMINI.md를 팀 규칙으로 교체
  • [ ] 팀 9명 구성원 정보 반영
  • [ ] 사용자 식별 규칙 정의
  • [ ] 참조 파일 경로가 실제 폴더와 일치하는지 확인
  • [ ] MUST/NEVER 행동 규칙 정의
  • [ ] Obsidian 연동 규칙 정의

Phase 2: Knowledge Base

  • [ ] .context/team-info.md 생성
  • [ ] .context/folder-guide.md 생성
  • [ ] .context/project-glossary.md 생성

Phase 3: Skills

  • [ ] .agent/skills/weekly-log/SKILL.md 생성
  • [ ] .agent/skills/my-dashboard/SKILL.md 생성
  • [ ] .agent/skills/meeting-note/SKILL.md 생성

Phase 4: Obsidian 템플릿

  • [ ] Daily Template에 frontmatter 추가
  • [ ] Weekly Review Template에 frontmatter 추가
  • [ ] Meeting Template에 frontmatter 추가

🔮 별도 프로젝트: 자동화 파이프라인

  • [ ] Power Automate 접속 확인 (Microsoft 365 라이선스)
  • [ ] _TeamHQ/02_Data_Lake/outbox/ 폴더 구조 생성
  • [ ] JSON 스키마 정의 (email-schema.json, meeting-schema.json)
  • [ ] email-sender 스킬 생성
  • [ ] meeting-scheduler 스킬 생성
  • [ ] Power Automate 플로우 생성 (TeamHQ-Outbox-Processor)
  • [ ] 이메일 발송 테스트
  • [ ] 미팅 생성 테스트
  • [ ] 오류 알림 설정

Verification Plan

테스트 방법
GEMINI.md 작동 “나는 누구야?” → 록 식별
Knowledge Base “우리 팀 구성 알려줘” → .context/team-info.md 참조
weekly-log 스킬 “주간 로그 쓰자” → 인터뷰 시작
my-dashboard 스킬 “오늘 할 일” → 대시보드 생성
meeting-note 스킬 “회의록 정리해줘” → 구조화된 노트 생성
템플릿 frontmatter Obsidian에서 새 Daily Note → YAML 포함 확인
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마크다운과 쿼토 비교

Markdown vs Quarto 완전 비교 가이드

기본 개념

  • *Markdown*: 가벼운 마크업 언어, 텍스트 포맷팅 중심
  • *Quarto*: Pandoc 기반의 과학적 출판 시스템, 코드 + 문서 통합

1. 제목과 목차 기능

일반 Markdown

# 제목 1
## 제목 2  
### 제목 3
#### 제목 4
##### 제목 5
###### 제목 6

<!— 목차는 수동으로 만들어야 함 —>
## 목차
- [섹션 1](#섹션-1)
- [섹션 2](#섹션-2)

Quarto

—
title: “문서 제목”
toc: true           # 자동 목차 생성
toc-depth: 3        # 목차 깊이 설정
toc-title: “차례”    # 목차 제목 커스터마이징
—

# 섹션 1 {#sec-intro}
## 하위 섹션 1.1
### 세부 섹션 1.1.1

# 섹션 2 {#sec-methods}

결과: Quarto는 자동으로 클릭 가능한 목차를 생성하고, 각 섹션에 고유 ID 부여

2. 주석 기능

일반 Markdown

<!— 이것은 HTML 주석입니다 —>
<!— 렌더링된 결과에는 보이지 않습니다 —>

[^1]: 이것은 각주입니다
텍스트에 각주 참조[^1]를 넣을 수 있습니다.

Quarto

<!— HTML 주석 (동일) —>

<!— Quarto 전용 주석 —>
{{< comment >}}
이것은 Quarto 전용 주석 블록입니다.
여러 줄로 작성 가능합니다.
{{< /comment >}}

<!— 마진 주석 —>
이것은 본문 텍스트입니다. [마진에 나타날 주석입니다.]{.aside}

<!— 각주 (향상된 기능) —>
텍스트에 각주^[인라인 각주도 가능합니다]를 넣거나 
참조형 각주[^note1]도 사용할 수 있습니다.

[^note1]: 이것은 참조형 각주입니다. 더 복잡한 내용을 넣을 수 있어요.

3. 기본 텍스트 포맷팅

공통 문법 (동일)

*기울임* 또는 _기울임_
**굵게** 또는 __굵게__
***굵은 기울임***
~~취소선~~
`인라인 코드`

> 인용문
> 여러 줄 인용문

- 순서 없는 목록
- 항목 2
  - 중첩 항목

1. 순서 있는 목록
2. 항목 2
   1. 중첩 순서 목록

Quarto 추가 기능

[밑줄 텍스트]{.underline}
[작은 대문자]{.smallcaps}  
[하이라이트]{.mark}

H~2~O (아래 첨자)
E = mc^2^ (위 첨자)

4. 링크와 이미지

일반 Markdown

[링크 텍스트](https://example.com)
[링크 텍스트](https://example.com “툴팁 텍스트”)

![이미지 설명](image.png)
![이미지 설명](image.png “이미지 제목”)

Quarto (크로스 레퍼런스 추가)

<!— 기본 링크 (동일) —>
[링크 텍스트](https://example.com)

<!— 그림 참조 —>
![캡션 텍스트](image.png){#fig-example width=50%}

@fig-example 에서 보는 바와 같이...

<!— 표 참조 —>
| 항목 | 값 |
|——|——|
| A    | 1   |
| B    | 2   |

: 표 캡션 {#tbl-data}

@tbl-data 는 데이터를 보여줍니다.

5. 코드 블록

일반 Markdown

markdown
python
def hello():
print(“Hello World”)

Quarto (실행 가능한 코드)

```{python}
#| echo: true      # 코드 표시
#| eval: true      # 코드 실행  
#| warning: false  # 경고 숨김
#| fig-cap: “그래프 제목”

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()
```

```{r}
#| label: fig-cars
#| fig-cap: “자동차 데이터 산점도”

plot(cars)
```

6. Callout 블록 (Quarto 전용)

::: {.callout-note}
## 참고사항
이것은 파란색 노트 박스입니다.
:::

::: {.callout-warning}  
## 경고
이것은 노란색 경고 박스입니다.
:::

::: {.callout-important}
## 중요
이것은 빨간색 중요 박스입니다.
:::

::: {.callout-tip}
## 팁
이것은 초록색 팁 박스입니다.
:::

::: {.callout-caution collapse=“true”}
## 주의 (접기 가능)
클릭하면 펼쳐지는 접을 수 있는 박스입니다.
:::

7. 레이아웃 기능 (Quarto 전용)

<!— 탭 패널 —>
::: {.panel-tabset}
## 탭 1
첫 번째 탭 내용

## 탭 2  
두 번째 탭 내용

## 탭 3
세 번째 탭 내용
:::

<!— 다중 컬럼 —>
::: {.grid}
::: {.g-col-6}
왼쪽 절반 (50%)
:::
::: {.g-col-6} 
오른쪽 절반 (50%)
:::
:::

<!— 마진 콘텐츠 —>
::: {.column-margin}
이 내용은 페이지 마진에 표시됩니다.
:::

8. 수식

일반 Markdown (제한적)

인라인 수식: $E = mc^2$

블록 수식:
$$
\sum_{i=1}^n x_i = \bar{x} \cdot n  
$$

Quarto (레이블링과 참조)

Einstein의 공식:
$$
E = mc^2
$$ {#eq-einstein}

@eq-einstein 에서 보듯이...

정리:
$$  
\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}
$$ {#eq-gaussian}

9. YAML 프론트매터

일반 Markdown (선택적)

—
title: “문서 제목”
author: “작성자”
date: “2024-01-01”  
—

Quarto (강력한 설정)

—
title: “고급 문서”
author: 
  - name: “작성자 1”
    affiliation: “소속기관”
  - name: “작성자 2”
date: today
format:
  html:
    toc: true
    theme: cosmo
    code-fold: true
  pdf:
    documentclass: article
    geometry: margin=1in
bibliography: references.bib
—

10. 조건부 콘텐츠 (Quarto 전용)

::: {.content-visible when-format=“html”}
이 내용은 HTML 출력에서만 보입니다.
웹용 인터랙티브 요소들을 여기에...
:::

::: {.content-visible when-format=“pdf”}
이 내용은 PDF 출력에서만 보입니다.  
인쇄용 레이아웃이나 정적 이미지 사용.
:::

::: {.content-hidden when-format=“revealjs”}
이 내용은 프레젠테이션에서는 숨겨집니다.
:::

요약: 언제 무엇을 사용할까?

일반 Markdown 사용 시기:

  • GitHub README, 블로그 포스트
  • 단순한 문서화
  • 빠른 메모나 노트
  • 호환성이 중요한 경우

Quarto 사용 시기:

  • 학술 논문, 리포트
  • 데이터 분석 결과 공유
  • 인터랙티브 문서 필요
  • 다양한 출력 형식 필요 (HTML, PDF, Word, PowerPoint)
  • 코드와 문서 통합 필요

핵심: Quarto는 Markdown의 모든 기능을 포함하면서, 과학적/기술적 문서 작성을 위한 강력한 추가 기능들을 제공합니다!

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Setting Gemini CLI

Gemini CLI 환경 설정 가이드



Interactive Gemini CLI 설정 가이드

Gemini CLI 설치부터 외부 도구 연동까지, 전체 설정 과정을 안내합니다.

1. 사전 준비 (Prerequisites)

본격적인 설정에 앞서 아래 프로그램들이 PC에 올바르게 설치되어 있는지 확인해주세요.

  • Node.js (LTS 버전)

    Gemini 도구 실행을 위한 필수 환경입니다. 안정성이 검증된 **LTS** 버전 설치를 권장합니다.

    Node.js 공식 다운로드 →

  • Google Cloud CLI (`gcloud`)

    터미널에서 Google Cloud 계정을 인증하고 프로젝트를 관리하기 위한 도구입니다.

    Google Cloud CLI 설치 페이지 →

  • Gemini CLI

    메인 프로그램인 Gemini CLI가 설치되어 있어야 합니다.

2. Google Cloud 프로젝트 설정

1단계: 프로젝트 생성 및 설정

새 터미널(PowerShell)을 열고 아래 명령어를 순서대로 실행하여 새 프로젝트를 만들고, 앞으로 이 프로젝트를 사용하도록 설정합니다.

# 1. 'your-unique-project-id' 부분에 원하는 고유 ID를 넣어 프로젝트 생성
gcloud projects create your-unique-project-id

# 2. 앞으로 gcloud 명령어가 이 프로젝트를 사용하도록 설정
gcloud config set project your-unique-project-id

2단계: 결제 계정 연결

생성한 프로젝트에 결제 계정을 연결해야 API가 정상적으로 활성화됩니다. (무료 사용량 내에서는 요금이 부과되지 않습니다.)

Google Cloud 결제 페이지로 이동 →

3단계: 필수 API 활성화

Gemini가 사용할 Google 서비스들의 ‘사용 허가 스위치’를 켜는 과정입니다. Google Cloud API 라이브러리로 이동하여 아래 API들을 검색 후 **[사용(Enable)]** 버튼을 누릅니다.

Google Workspace용:

  • Google Drive API
  • Google Docs API
  • Google Sheets API
  • Google Slides API

Database Toolbox용:

  • Google Cloud Firestore API
  • BigQuery API

4단계: 로컬 환경 인증

PC에서 `gcloud`를 통해 Google 계정에 로그인하여, 앞으로 실행될 프로그램들이 자동으로 인증을 거치도록 설정합니다. 웹 브라우저가 열리면 로그인 및 권한을 허용해주세요.

gcloud auth application-default login

3. Gemini CLI 및 도구 설정

1단계: 폴더 구조 확인

Gemini CLI는 두 종류의 설정 위치를 사용합니다. 올바른 위치에 파일을 만들어야 합니다.

전역 설정 폴더

모든 프로젝트에 공통으로 적용됩니다.

C:\Users\사용자명\.gemini\

프로젝트 폴더

현재 작업에만 적용됩니다.

C:\Users\사용자명\Downloads\Workshop\

2단계: `settings.json` 파일 구성

**전역 설정 폴더**(`\.gemini\`)에 `settings.json` 파일을 만들고, 아래의 최신 설정 코드를 붙여넣습니다. 이 파일은 Gemini가 어떤 외부 도구를 사용할지 알려줍니다.

{
"mcpServers": {
"google-workspace": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@google/gemini-tools-workspace"]
},
"database-toolbox": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@google/gemini-tools-database"]
},
"task-manager": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@kazuph/mcp-taskmanager"]
},
"context7": {
"httpUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
}
}
}

3단계: `gemini.md` 파일 구성

**프로젝트 폴더**(`Workshop`) 안에 `gemini.md` 파일을 만들고, 해당 프로젝트에서 Gemini가 수행할 역할과 규칙을 정의합니다.

# 나의 역할 및 지시사항

- 너는 데이터를 분석하고 비즈니스 문서를 작성하는 전문 분석가이다.
- 나의 주된 목표는 데이터를 기반으로 데이터베이스 구조를 설계하고, 명확한 보고서와 슬라이드 기획안을 만드는 것이다.
- 모든 결과물은 한국어로 작성하며, MS 오피스에 쉽게 복사할 수 있도록 간결한 마크다운 형식을 사용한다.

4. 실행 및 최종 인증

모든 설정이 완료되었습니다. 아래 순서대로 Gemini를 실행하고 Google 도구들에 대한 최종 인증을 진행하세요.

  1. 터미널을 열고 **프로젝트 폴더로 이동**합니다.

    cd ~/Downloads/Workshop
  2. `gemini`를 실행합니다.
  3. Gemini CLI 프롬프트 안에서, Google 도구들에 대한 최종 인증을 수행합니다. (웹 브라우저가 열리면 로그인 및 권한 허용)

    /mcp auth google-workspace
    /mcp auth database-toolbox
  4. `/mcp` 또는 `/tools` 명령어로 모든 도구가 `Ready` 상태인지 확인하면 설정이 완료됩니다.

※ 문제 발생 시 대응 방안

`Connection closed` 또는 `fetch failed` 오류

원인: 방화벽 또는 보안 프로그램이 `node.exe`의 인터넷 접속을 차단하는 경우.

해결책:

  1. Windows 검색에서 `방화벽 및 네트워크 보호` 실행
  2. `방화벽에서 앱 허용` 클릭
  3. `node.exe` (`C:\Program Files\nodejs\node.exe`)를 찾아 개인/공용 체크박스를 모두 허용.
  4. V3, 알약 등 다른 백신이 있다면 ‘실시간 감시’를 잠시 끄거나 `node.exe`를 예외 처리.
`Directory mismatch` 오류

원인: 에디터(Cursor)에 열려있는 폴더와 터미널의 현재 폴더가 다른 경우.

해결책: 에디터의 `File > Open Folder…` 메뉴를 통해 터미널의 현재 위치와 동일한 프로젝트 폴더(`Workshop`)를 엽니다.

`/mcp` 등 내부 명령어가 ‘인식되지 않는’ 오류

원인: Gemini CLI를 실행하지 않고, 일반 터미널에 내부 명령어를 직접 입력한 경우.

해결책: 반드시 `gemini` 명령어를 먼저 실행하여 Gemini CLI 환경에 진입한 후, `/mcp`와 같은 내부 명령어를 사용합니다.

위 방법으로도 해결되지 않는 경우

원인: PC의 특수한 시스템 환경, 보안 정책, 또는 Gemini CLI 자체의 버그.

대안: CLI 설정 대신, 모든 기능이 동일하게 작동하고 설치가 필요 없는 웹 기반 Google AI Studio를 사용하는 것을 강력히 권장합니다.

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양배추 갈변 현상과 섭취 가능 여부

핵심 요약

양배추의 갈변 현상은 자연적인 산화 작용과 영양소 결핍, 병원균 감염 등 다양한 원인으로 발생합니다. 단순히 갈변만 되었다면 섭취해도 무해하지만, 냄새나 촉감 등 부패 징후가 보이면 섭취해서는 안 됩니다.


갈변 현상의 원인

1. 산화 작용 (Oxidation)

  • 주요 원인: 양배추 조직이 손상되면 공기 중의 산소와 접촉해 폴리페놀 산화효소(PPO)에 의해 갈변이 일어납니다. 사과나 바나나가 변색되는 것과 같은 원리입니다.

2. 영양소 결핍

  • 주요 원인: 재배 과정에서 칼슘(Calcium)이나 붕소(Boron)와 같은 필수 영양소가 부족하면 잎 끝이 검게 변하는 생리적 장애가 발생합니다.

3. 병원균 감염

  • 주요 원인: 검은썩음병(Black Rot) 등과 같은 세균이나 곰팡이에 감염되면 잎이 노랗게 변하다가 검게 변하고 시들 수 있습니다.

섭취 가능 여부 판단 기준

상태 판단 부연 설명
단순 갈변 섭취 가능 부패 징후가 없다면 무해합니다. 갈변된 겉잎만 제거하고 속을 드세요.
부패 징후 섭취 불가 불쾌한 냄새가 나거나, 물컹거리거나, 곰팡이가 피었을 경우 즉시 버려야 합니다.
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AI 기반 문서 분석 작업 요약

AI 기반 문서 분석 작업 요약

이 문서는 AI를 활용한 문서 분석 및 보고서 작성 방법에 대한 논의 내용과 관련 참고 링크를 정리한 README 파일입니다.


논의된 주요 도구


핵심 질문 및 답변 요약

  • 목적에 따른 도구 선택:

  • Gemini CLI: 비용 부담 없이 대용량 파일을 분석하고 코딩을 학습하는 데 적합합니다.

  • Claude Code: 유료이지만, 정교하고 완성도 높은 코드를 빠르게 생성하여 실제 프로젝트에 활용하는 데 유리합니다.

  • 문서 분석 최적의 워크플로:

  • PDF, PPT, Excel 등 컴퓨터에 저장된 문서를 분석해 리포트를 만드는 작업에는 gemini-cli보다 *Google 드라이브에 파일을 저장하고 NotebookLM을 활용하는 방법*이 훨씬 효율적입니다.

  • NotebookLM은 여러 문서를 소스로 지정하여 종합적인 분석을 수행하고, 출처까지 명시해 주기 때문에 신뢰성 있는 리포트 작성이 가능합니다.

  • 주요 한계점:

  • Google 드라이브: 파일 저장 공간에 한계가 있으며, 무료 계정은 15GB를 제공합니다.

  • NotebookLM: 한 번에 분석할 수 있는 문서의 양에 제한이 있으며, 현재 약 *20만 페이지*가 최대치입니다.

  • Gemini CLI 설치 방법:

  • Gemini CLI는 *파이썬 기반*으로 작동하며, pip 명령어를 통해 설치할 수 있습니다.

  • 1단계. 파이썬 설치: 파이썬 공식 웹사이트에서 최신 버전을 다운로드하고, 설치 시 Add python.exe to PATH를 꼭 체크합니다.

  • 2단계. API 키 발급: Google AI Studio에 접속하여 API 키를 발급받습니다.

  • 3단계. 터미널에서 설치: pip install google-generativeai 명령어를 실행합니다.

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