workshop 3.0

jwjoung · jwjoung · commit 133ac8b8588d · 2025-10-16T09:22:29.000+09:00
diff --git a/.gitignore b/.gitignore
@@ -0,0 +1,4 @@
+scenario/*
+
+ppt/*
+
diff --git a/code-server.yaml b/code-server.yaml
@@ -349,7 +349,7 @@ Resources:
                   mkdir -p ~/develop
 
                   curl -Ls -o /tmp/uv_install.sh https://astral.sh/uv/install.sh
-                  sudo sh /tmp/uv_install.sh
+                  sudo -u ec2-user sh /tmp/uv_install.sh
 
                   curl -Ls -o /tmp/coder.rpm https://github.com/coder/code-server/releases/download/v${CodeServerVersion}/code-server-${CodeServerVersion}-amd64.rpm
                   sudo rpm -U "/tmp/coder.rpm"
@@ -639,6 +639,7 @@ Resources:
       Handler: index.lambda_handler
       Role: !GetAtt S3BucketCleanerRole.Arn
       Runtime: python3.12
+      Timeout: 300
       Code:
         ZipFile: |
           import boto3
diff --git a/docs/00-introduce/images/introduce1.gif b/docs/00-introduce/images/introduce1.gif
diff --git a/docs/00-introduce/index.md b/docs/00-introduce/index.md
@@ -26,5 +26,6 @@
 2. Q 기능 이해 및 실습
 3. 애플리케이션 구현
 
-## 예상 소요 시간
-- 총 2.5–4시간
+## 실습 결과물
+AWS AI Image Gallery
+![introduce](./images/introduce1.gif)
diff --git a/docs/10-environment/11-workshop_studio.md b/docs/10-environment/11-workshop_studio.md
@@ -32,4 +32,7 @@ AWS 주최 이벤트에 참여하는 경우 AWS Workshop Studio 라는 플랫폼
 <br>
 
 8. AWS 관리 콘솔에 정상적으로 로그인 되었는지 확인합니다.
-![ws8](./images/ws8.webp)
+![ws8](./images/ws8.webp)
+
+9. (선택사항) 우측 상단에 톱니바퀴 버튼(⚙️)을 누르고, 언어를 한국어로 변경합니다.
+![ws9](./images/ws9.png)
diff --git a/docs/10-environment/12-code_server.md b/docs/10-environment/12-code_server.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 이를 통해 모든 도구가 사전 구성된 일관된 개발 환경을 제공합니다.
 
 1. 해당 <a href="https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=ap-northeast-2#/stacks/quickcreate?templateURL=https%3A%2F%2Fq-developer-immersion-day-joung.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com%2Fcode-server.yaml&stackName=q-workshop" target="_blank">스택 생성</a> 링크를 클릭해서 실습 환경을 구성하는 CloudFormation 스택을 생성합니다.
-    하단에 "I acknowledge that AWS CloudFormation might create IAM resources." 체크박스를 선택하고 "Create stack" 선택하여 스택을 생성합니다.
+    하단에 "AWS CloudFormation에서 IAM 리소스를 생성할 수 있음을 승인합니다." 체크박스를 선택하고 "스택 생성"을 선택하여 스택을 생성합니다.
 
     !!! info
         스택 생성이 완료되기까지 약 7~10분 소모됩니다.
@@ -14,7 +14,7 @@
 
     <br>
 
-2. 스택의 상태가 "CREATE_COMPLETE" 가 되면, [Outputs] 탭을 선택해서 Code Server의 URL과 Password를 확인합니다.
+2. 스택의 상태가 "CREATE_COMPLETE" 가 되면, [출력] 탭을 선택해서 Code Server의 URL과 Password를 확인합니다.
 
     !!! info
         Bucket Name은 [Amazon Q를 활용한 실제 Application 구성 실습]의 [Task 1: 계획-구성-검증]에서 사용됩니다.
diff --git a/docs/10-environment/images/cs1.png b/docs/10-environment/images/cs1.png
diff --git a/docs/10-environment/images/cs2.png b/docs/10-environment/images/cs2.png
diff --git a/docs/10-environment/images/ws9.png b/docs/10-environment/images/ws9.png
diff --git a/docs/20-q_feature/21-chat.md b/docs/20-q_feature/21-chat.md
@@ -12,14 +12,30 @@ Amazon Q Developer의 Chat은 IDE 안에서 자연어로 질문하고 답변을
     ![agentic_off](./images/agentic_off.png)
 
 
-## Act 2: Amazon Q 기능 확인하기
+## Act 2: 채팅 활용하기
+  Amazon Q는 AWS 서비스 및 소프트웨어 개발에 대한 질문에 답변할 수 있습니다.
+
+  1. AWS와 관련된 질문하거나, 궁금한 사항을 질문해보세요.
+
+    예시 프롬프트 :
+    ```
+    Python Streamlit으로 개발된 웹 애플리케이션을 AWS로 배포하는 방법을 알려주세요.
+    ```
+    
+  2. Amazon Q가 해당 질문에 대해 어떻게 분석하고 응답하는지       확인합니다.
+
+    ![question1](./images/question1.png)
+    <br>
+
+## Act 3: Context 활용하여 채팅하기
+  Context는 대화나 코드, 문서 등 AI가 참고할 수 있는 추가 정보입니다.
+
+  이를 활용하면 AI가 단순히 입력된 문장만이 아니라, 주어진 상황과 배경(Context)을 함께 고려하여 보다 정확하고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.  
+
   1. 채팅에서 "@Pin Context"버튼을 클릭하거나 "@"를 입력하여 컨텍스트 기능을 표시합니다.
 
     !!! note
         @Pin Context로 Context를 등록하면 매 채팅마다 자동으로 등록된 Context를 참고하여 응답을 생성합니다.
-        
-    
-    해당 기능을 사용하여 AI가 컨텍스트 내용을 참고하여 정확한 응답을 할 수 있도록 합니다.
 
     ![context](./images/context.png)
 
@@ -31,52 +47,27 @@ Amazon Q Developer의 Chat은 IDE 안에서 자연어로 질문하고 답변을
     - Image: 프롬프트의 컨텍스트로 이미지를 추가할 수 있습니다.
     <br>
   
-  2. 채팅에서 "/"를 입력하여 사용할 수 있는 명령어를 표시합니다.
-    
-    ![command](./images/command.png)
-
-    - ```/transform```: 이 명령을 사용하여 전체 프로젝트의 코드 언어 버전을 업데이트합니다. (해당 명령은 현재 Java만 지원하므로 이 실습에서 사용하지 않습니다.)
-    - ```/help```: 이 명령을 사용하여 Amazon Q가 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업의 개요, 예시 질문 및 빠른 명령에 대한 개요를 볼 수 있습니다.
-    - ```/clear```: 이 명령을 사용하여 현재 대화를 지웁니다. 채팅 패널에서 이전 대화를 모두 제거하고 Amazon Q가 이전 대화에 대해 가지고 있는 컨텍스트를 지웁니다.
-    - ```/compact```: 컨텍스트 창이 용량 제한에 가까워지면 이 명령을 사용하여 채팅 기록을 압축합니다.
-
-## Act 3: 채팅 활용하기
-  Amazon Q는 AWS 서비스 및 소프트웨어 개발에 대한 질문에 답변할 수 있습니다.
-
-  1. 웹 애플리케이션 배포 방법 질문하기
-
-    아래 내용으로 Amazon Q 채팅에 질문합니다.
+  2. `sample/sample_python_code.py`를 Context로 추가하고, Amazon Q에 코드 리뷰를 요청합니다.
+    예시 프롬프트 :
 
     ```
-    Python Streamlit으로 개발된 웹 애플리케이션을 AWS로 배포하는 방법을 알려주세요.
+    이 python 코드를 분석하고 발견된 문제점과 고쳐야 할 부분을 설명해주세요.
     ```
-    
-    Amazon Q가 해당 질문에 대해 어떻게 분석하고 응답하는지 확인합니다.
-    ![question1](./images/question1.png)
     <br>
-  
-  2. 코드 분석 요청하기
-    
-    Context로 ```sample/sample_python_code.py```를 추가하고, 아래 내용으로 Amazon Q 채팅에 질문합니다.
-    ![question2-1](./images/question2-1.png)
 
+  3. Amazon Q가 해당 질문에 대해 어떻게 분석하고 응답하는지 확인합니다.
 
-    ```
-    이 python 코드를 분석하고 발견된 문제점과 고쳐야 할 부분을 설명해주세요.
-    ```
-
-    Amazon Q가 해당 질문에 대해 어떻게 분석하고 응답하는지 확인합니다.
     ![question2-2](./images/question2-2.png)
 
+
+
 ## 요약
 
   이 워크숍 활동에서 다음 항목을 실습했습니다.
 
   - ✅ Amazon Q 채팅 활성화
-  - ✅ Amazon Q 채팅 에이전틱 활성화/비활성화
-  - ✅ `@` 를 사용하여 Context 추가 확인
-  - ✅ `/` 를 사용하여 Amazon Q 지원 기능 확인
   - ✅ Amazon Q에 질문하기
+  - ✅ `@` 를 사용하여 Context 추가 확인
   - ✅ Amazon Q에 코드 분석 요청하기
 
   다음 활동에서는 Amazon Q의 Agent 기능을 실습해볼 것입니다.
diff --git a/docs/30-vibe_code/31-implement.md b/docs/30-vibe_code/31-implement.md
@@ -8,14 +8,14 @@ AI 모델과 효과적으로 소통하기 위해서는 프롬프트 엔지니어
 
 **나쁜 프롬프트 예시:**
 ```
-이미지 갤러리 웹사이트 만들어줘.
+AWS Bedrock 서비스를 사용해서 AI 이미지 갤러리 웹사이트 만들어줘.
 ```
 
 **좋은 프롬프트 예시:**
 ```
 Python Streamlit 프레임워크 기반으로 AWS AI Image Gallery 웹 애플리케이션을 구성해줘.
 
-- 사용할 AI 이미지 생성 모델: Amazon Titan Image Generator
+- 사용할 Bedrock FM 이미지 생성 모델: Amazon Nova Canvas
 - 주요 기능:
     - 텍스트 프롬프트로 이미지 생성
     - 생성된 이미지를 S3 버킷에 저장
@@ -25,7 +25,7 @@ Python Streamlit 프레임워크 기반으로 AWS AI Image Gallery 웹 애플리
     - 테스트 코드는 작성하지 않음
 ```
 
-좋은 프롬프트를 작성하는 것 자체가 어렵게 느껴진다면, 이 역시 Amazon Q에게 물어볼 수 있습니다. 예를 들어 "Python Streamlit 기반의 이미지 갤러리 앱 개발을 요청하려고 하는데, 어떤 항목들을 포함해서 프롬프트를 작성하면 좋을까?"와 같이 질문하여 프롬프트 작성을 위한 가이드를 받을 수 있습니다.
+좋은 프롬프트를 작성하는 것 자체가 어렵게 느껴진다면, 이 역시 Amazon Q에게 물어볼 수 있습니다. 예를 들어 "Python Streamlit 기반의 Bedrock 이미지 생성 및 이미지 갤러리 웹 개발을 요청하려고 하는데, 어떤 항목들을 포함해서 프롬프트를 작성하면 좋을까?"와 같이 질문하여 프롬프트 작성을 위한 가이드를 받을 수 있습니다.
 
 
 ## Act 2: 개발명세서 작성 (Plan)
@@ -282,8 +282,8 @@ Python Streamlit 프레임워크 기반으로 AWS AI Image Gallery 웹 애플리
 이 워크숍 활동에서 다음 항목을 실습했습니다.
 
   - ✅ 프롬프트 엔지니어링
-  - ✅ 개발명세서 작성
-  - ✅ 개발명세서 기반 애플리케이션 구성
-  - ✅ Amazon Q로 이슈 및 오류 해결
+  - ✅ Amazon Q Developer를 활용한 개발명세서 작성
+  - ✅ Amazon Q Developer를 활용한 개발명세서 기반 애플리케이션 구성
+  - ✅ Amazon Q Developer로 이슈 및 오류 해결
 
 다음 활동에서는 Amazon Q를 활용해서 구성된 웹앱에 기능을 추가하는 실습을 해볼 것입니다.
diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 소개
 ## Amazon Q Developer 완전 정복 실습 워크숍
-이 워크숍에서는 Amazon Q Developer(IDE)를 활용해 AI Image 갤러리 웹 애플리케이션을 기획·구현·테스트·배포까지 바이브 코딩 방식으로 완성합니다. AI 에이전트의 핵심 개념(Rule, MCP, Chat, Agent)을 실무 흐름에 적용하는 방법과, Bedrock의 생성형 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 패턴을 학습합니다.
+이 워크숍에서는 Amazon Q Developer(IDE)를 활용해 AWS AI Image 갤러리 웹 애플리케이션을 기획·구현·(테스트·배포)까지 바이브 코딩 방식으로 완성합니다. AI 에이전트의 핵심 개념(Rule, MCP, Chat, Agent)을 실무 흐름에 적용하는 방법과, Bedrock의 생성형 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 패턴을 학습합니다.
 
 ## 학습 목표
 - Amazon Q Developer의 핵심 기능 이해 및 실전 적용
@@ -26,5 +26,6 @@
 2. Q 기능 이해 및 실습
 3. 애플리케이션 구현
 
-## 예상 소요 시간
-- 총 2.5–4시간
+## 실습 결과물
+AWS AI Image Gallery
+![introduce](./00-introduce/images/introduce1.gif)

-Original file line number
+Diff line change
@@ @@ -0,0 +1,4 @@ @@
 +scenario/*
++
 +ppt/*
++