안녕하세요 영한님. 강의 정말 잘 듣고 있습니다. common_code_detail 은 pk로 natural key(group_code, code) 를 사용하는 것이 정형화되어 있다고 하신 부분을 이해했습니다. 서비스를 운영하다 보면 code의 값을 수정할 경우가 생길 가능성이 있을 거 같은데요. 예를 들면, 다음과 같은 요구사항이 있을 거 같습니다. group_code가 ORDER_STATUS 인 code에 대한 변경 요청. SHIPPING 을 두가지 상태로 확장(SHIPPING_START, SHIPPING_COMPLETED) 변경 전의 SHIPPING은 SHIPPING_COMPLETED로 취급한다. 설계 1편의 "pk는 immutable해야한다" 라는 3번째 규칙이 있었는데요. 공통 코드 테이블의 경우에는 3번째 규칙을 유연하게 적용해야하나? 하는 생각이 들었습니다. 공통 테이블은 natural key를 사용하니 어느정도 허용을 한다고 보면 될까요? 아니면, 기존 키는 삭제하지 않은 채로 그대로 두고 새로 만들어서 규칙을 지키는 방향으로 하시는지 궁금하네요. 실무에서 이런 케이스들은 어떻게 다루시는지 궁금합니다. 감사합니다.
이번 강의의 수업자료 pdf 보니, 제목 클릭 시 링크위치가 각 챕터가 아닌, 마지막 페이지 정리 내 제목들로 이동합니다. 9. 논리적 모델링 - 실습.pdf 파일 제외하곤 모든 파일의 목차들이 다 마지막 정리로 이동하더라고요. 그동안 영한님 강의들 자료에는 각 챕터로 쉽게 이동 하기 좋았거든요. 이부분이 개선 가능할까요? 이 상태여도 학습은 가능한데, 건의드립니다. 감사합니다.
안녕하세요! 현재 70. MCP 서버 설치 강의를 듣고 따라하는 중인데요, settings.local.json에 permissions > allow 규칙에 "mcp__shadcn"을 등록했는데 클로드가 계속 "mcp__shadcn__*" 관련 명령어를 허용할건지 질문을합니다. 제가 적용한 순서는 클로드 종료 터미널에서 shadcnui 설치 클로드 시작 로그인 기능 구현 요청 프롬프트 실행 첫 번째 질문 나왔을 때 바로 setting.local.json 파일에 "mcp_shacn" 추가 후 저장 이후 첫 번째 질문에 "yes, and don't ask again ~~" 옵션 선택 settings.local.json 수정 후 바로 클로드에 반영안되는건가요? 클로드 껐다 켜면 이전 컨텍스트 날아갈 것 같아서 계속 질문에 답하고 있는데,, 껐다 켜도 되나요?
/permissions의 workspace를 설명하실 때, ../로 상위 디렉토리를 참고할 수 있다고 하셨는데, permission 에서 참고하는게 있나요? 그냥 권한설정인데.. 추가로 설명하실 때 A라는 프로젝트를 참고해서 B라는프로젝트를 개발할 때 사용한다고 하시면서 해당 프로젝트의 코드베이스를 참고할 수 있다고 하셨는데요, 이 말이 이해가 안됩니다. permissions는 그냥 권한 설정아닌가요?
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
아직 강의 전체는 안보고 우선적으로 MCP가 궁금해서 이 부분부터 봤습니다. 아래 문장 질문드려요. "기존에는 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 사용/개발했는데, MCP프로토콜이 나오면서 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 개발하는게 아니라 application 공급자가 MCP를 만들어서 사용자와 agent개발자에게 연결해서 쓰면된다는 식으로 추세가 변화했다. 그러니까 공급자가 MCP를 개발해서 서버에 올려도 어느정도 api가 변경되면 application 공급자가 전부다 MCP규칙에 맞춰서 코드를 수정해줘야 한다. 즉 원래는 agent 개발자가 툴개발(application사용)에 있어서 부담이 있었다면 지금은 application 공급자가 직접 MCP를 만들어서 사용자에게 제공해줘야 하는거니 더 부담이 커졌다." 제가 이해한게 맞는지 확인해주세요. 크게보면 보면 주체가 3가지인가요? 1) LLM 2) Tool 개발자(agent 개발자) 3) 어플리케이션 개발자(구글 드라이브, 네이버메일 등) MCP가 나오기 전에는 Tool 개발자가 LLM API와 어플리케이션 API를 통해서 agent툴을 만들었다면 MCP가 등장한 후에는 Tool 개발자가 LLM API만 알고 있으면 Tool(agent) 개발을 할수 있다는 말인거죠? 결국에는 툴 개발자가 Application API는 공부할 필요가 없지만 LLM API는 공부해야 agent를 만들수 있다는 말이죠? LLM과 application이 MCP로 통신(연동)하는 건 이미 application 개발자가 별도의 MCP서버를 만들었으니 연동부분은 만들필요가 없음
안녕하세요 '커스텀 커맨드 고급: 동적 파라미터' 강의 교안 자료중 [공식 문서] 사용자 정의 슬래시 명령어 페이지가 존재하지 않아 공유드립니다. 프론트매터 참조가 필요하신 분들은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. https://code.claude.com/docs/ko/skills#frontmatter-reference
강의 잘 듣고 있습니다! 수강중 궁금한 내용이 있어서 남겨요. CartItem 개념객체가 ProductOption을 알고 있지만 CartItemResponse를 보니 장바구니에 노출 시켜줄 때는 오직 Product의 가격으로만 노출 켜주고 있더라고요. 장바구니에 담기는 단위, 기준이 ProductOption이지만 CartItemResponse에서는 product의 가격으로 노출 시키고 있는 이유가 궁금합니다! 또한 ProductOption의 Price는 Product의 Price와 별개로 봐야 하는건가요? 그리고 ProductOption 단위 하나로 옵션개념이 잡혀있는 것 같은데 (ex: 색상:REDㅣ사이즈:M), 만약 이 옵션들이 하나의 단위가 아닌 개별로 데이터를 가지게 된다면 어떻게 해야할까요? (ex: 색상:RED +3000원 - 사이즈:M +500원) (ex: 색상:BULE +3000원 - 사이즈:M +1000원)
매번 강의 잘 보고 있습니다. 수업을 따라 예제를 만드는 중 스크린샷처럼 에러 메세지를 만나게 되어 문의드립니다. 저는 윈도우 환경이라 이전 강의에 status line (상태표시줄)을 만드는 부분이 bash 명령어로는 만들어지지 않아서 powershell 명령어로 확장자가 ps1인 스크립트 파일을 만들어 settings.json에 command 속성에 추가하니 상태표시줄이 정상적으로 출력이 되고 있습니다. 근데 클로드코드에서 프로젝트를 만들거나 커밋을 할때 스크린샷 처럼 bash 명령어로 statusline-command.sh 파일을 계속 읽어오면서 계속 에러메세지를 출력을 하는데 왜 매번 statusline-command.sh을 읽는지 모르겠습니다. 물론 클로드에서 오류를 만나면 다른 방법으로 시도를 계속 하면서 프로젝트를 정상적으로 생성은 하고 있습니다. 하지만 statusline-command.sh을 읽어들이는게 정상이라면 저처럼 powershell 명령어를 사용하는 사람은 .sh 파일이 아니라 .ps1 파일을 읽어오도록 세팅해서 오류를 피하고 싶은데 방법이 있는지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님, mmdetection mask rcnn inference 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다. 어느덧, 강의 막바지입니다. 강사님의 깃허브 runpod referal 파일 안에서 mmdetection v2, ultralytics yolo v3, yolov5, efficientdet 네가지 중 mmdetection v2 템플릿을 deploy하는 것이 맞는지 확실하게 하고자 질문드립니다.
안녕하세요. 아나콘다 프롬프트에서 가상환경을 'mystudy' 라는 이름으로 설치하고, 파이썬을 3.9버전으로 다운 그레이드하고, 사이킷런을 1.0.2, lightgbm을 3.3.2 버전으로 강의처럼 다운 받았습니다. 그러나 사이킷런 버전을 확인하려고 하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. --------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1----> 1 import sklearn 3 print(sklearn.__version__) File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\__init__.py:82 80 from . import distributor init # noqa: F401 81 from . import __check_build # noqa: F401---> 82 from .base import clone 83 from .utils._show_versions import show_versions 85 all = [ 86 "calibration", 87 "cluster", (...) 128 "show_versions", 129 ] File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\base.py:17 15 from . import version 16 from ._config import get_config---> 17 from .utils import IS 32BIT 18 from .utils._tags import ( 19 DEFAULT TAGS, 20 safe tags, 21 ) 22 from .utils.validation import check_X_y File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py:23 20 import numpy as np 21 from scipy.sparse import issparse---> 23 from .murmurhash import murmurhash3_32 24 from .class_weight import compute_class_weight, compute_sample_weight 25 from . import _joblib File sklearn\utils\murmurhash.pyx:1, in init sklearn.utils.murmurhash()ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject 넘파이 버전이 낮아서 발생하는 오류라고 하는데, 제가 방법을 찾아봐도 해결이 안되네요 이 부분은 어떻게 하면 될까요?
