AI 도구 연동 실습 예시

IDE 자동완성 → 터미널 CLI → GitHub 자동화 순서로 AI 보조 도구를 직접 써보는 가이드 | ← 레퍼런스 문서로 돌아가기

대상 도구GitHub Copilot · Copilot CLI · Claude Code (2026-06 기준)

이 파일의 목적레퍼런스 항목을 난이도별 실전 시나리오로 따라 해보는 보완 자료

레퍼런스 문서AITools_Manual.html — 각 시나리오에서 링크로 연결됩니다

작성일2026년 6월 16일

● 초급 Getting Started IDE 안에서 Copilot 자동완성과 Chat으로 함수를 만들고 테스트까지

G-1 초급 Copilot 자동완성 + Chat /tests로 함수 만들기

파이썬을 막 익힌 사용자가 VS Code에서 이메일 형식을 검증하는 함수를 만들려 한다. 직접 정규식을 짜기는 부담스러워, Copilot 자동완성으로 본문을 받고 Chat의 /tests로 단위 테스트까지 생성해 동작을 확인하려 한다.
전제: VS Code에 GitHub Copilot 확장이 설치돼 있고 Copilot 구독(또는 무료 자격)으로 로그인된 상태.

사용 요소

Copilot 자동완성 Copilot Chat

단계별 실행

의도를 주석으로 적기
새 파일 validators.py에 함수 의도를 주석과 시그니처로 적는다. Copilot은 이 문맥을 보고 본문을 제안한다.
```
# 이메일 형식을 검증하는 함수
def validate_email(value: str) -> bool:
    
```
인라인 제안을 Tab으로 수락
커서를 들여쓰기 위치에 두면 회색 고스트 텍스트로 구현이 제안된다. 내용이 의도와 맞으면 Tab으로 수락한다.
```
    # ← Copilot이 정규식 검증 본문을 제안 → Tab 수락
    import re
    return bool(re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", value))
```
Chat /tests로 단위 테스트 생성
함수를 선택한 상태에서 Copilot Chat을 열고 /tests를 입력한다. 선택 영역에 맞는 테스트 코드를 만들어 준다.
```
/tests
```
테스트 실행으로 확인
생성된 테스트를 파일로 저장하고 실행해 통과 여부를 직접 확인한다.
```
pytest test_validators.py
```

자동완성은 작성 중인 파일의 주석·시그니처·주변 코드를 문맥으로 삼아 다음 블록을 예측한다. Chat의 /tests는 현재 선택/파일을 입력으로 받아 테스트 케이스를 합성한다. 둘 다 결과를 "제안"할 뿐이므로, 마지막 실행·확인은 사람의 몫이다.

제안이 어긋나면 주석을 더 구체적으로 쓰거나(예: 허용/불허 예시 명시) 함수 이름을 명확히 바꿔 보라. 문맥이 또렷할수록 제안 정확도가 올라간다.

AI가 제안한 정규식·로직은 그대로 신뢰하지 말고 직접 검토한다. 위 예시 정규식은 단순 형태 검사일 뿐 모든 이메일 규격을 보장하지 않는다.

● 중급 Daily Workflow 터미널에서 신규 Copilot CLI로 처음 보는 작업의 명령어를 찾아 실행

D-1 중급 신규 copilot CLI로 명령어 찾기 (레거시 gh copilot 병기)

실무자가 큰 바이너리를 다루는 저장소에서 Git LFS를 처음 설정하려 한다. 정확한 명령 순서가 기억나지 않아, 터미널을 떠나지 않고 신규 copilot CLI에게 설정 명령을 물어 검토 후 실행하려 한다.
전제: Node 22+ 설치, Copilot 구독으로 로그인 가능, 현재 디렉터리가 작업 대상 저장소.

사용 요소

copilot (신규 CLI) gh copilot suggest (레거시)

단계별 실행

신규 Copilot CLI 설치
npm으로 전역 설치한다. Node 22+가 필요하다.
```
npm install -g @github/copilot
```
세션 시작 후 로그인
copilot으로 대화형 세션을 열고, 첫 실행이면 /login으로 인증한다.
```
copilot
# 첫 실행 시 세션 안에서: /login
```
자연어 프롬프트로 명령 요청
하려는 작업을 영어 또는 한국어로 적으면 제안 명령을 보여 준다.
```
Install and configure git lfs
```
제안 명령 검토 후 실행
제안된 명령을 한 줄씩 확인하고, 의도와 맞을 때만 실행을 승인한다. 아래는 전형적인 LFS 설정 흐름이다.
```
git lfs install
git lfs track "*.psd"
git add .gitattributes
```

신규 copilot은 단순 추천을 넘어 에이전트로 동작해 직접 명령을 실행할 수도 있다. 그래서 --allow-tool로 허용 도구를 좁히고, 세션에서 Shift+Tab 플랜 모드로 실행 전 계획을 먼저 검토하는 것이 안전하다. 레거시 gh copilot suggest는 추천만 하고 실행은 사용자가 직접 한다.

레거시 환경이라면 다음처럼 한 줄로 추천만 받을 수 있다: gh copilot suggest "Install and configure git lfs". 단 gh-copilot 확장은 2025-10-30 아카이브되었으므로 신규 copilot 사용이 권장된다.

에이전트가 제안한 명령을 무비판적으로 실행하지 않는다. 파일을 지우거나 강제 푸시하는 류의 명령은 실행 전 반드시 직접 검토하고, --allow-tool로 권한 범위를 한정한다.

● 고급 Power User GitHub Actions에서 @claude 멘션으로 이슈를 분석·구현·PR까지 자동화

P-1 고급 GitHub Actions에서 @claude로 이슈 자동 처리

팀 메인테이너가 반복적인 소규모 기능 요청을 이슈에서 @claude 멘션 한 번으로 처리하고 싶어 한다. Claude가 이슈를 분석해 코드를 작성하고 PR을 올리면, 사람이 리뷰한 뒤 머지하는 흐름을 만든다.
전제: 대상 저장소의 admin 권한, Anthropic API 키 보유, 워크플로 추가 권한.

사용 요소

@claude (Actions) claude-code-action@v1

단계별 실행

GitHub App 설치
로컬에서 claude 세션을 열고 /install-github-app을 실행한다. admin 권한으로 App을 설치하고 ANTHROPIC_API_KEY 시크릿을 등록한다.
```
claude
# 세션 안에서: /install-github-app
```

워크플로 파일 추가

.github/workflows/claude.yml에 액션 anthropics/claude-code-action@v1을 설정한다. 키는 시크릿으로만 참조한다.

name: Claude Code
on:
  issue_comment:
    types: [created]
jobs:
  claude:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          claude_args: "--model claude-sonnet-4-6 --max-turns 10"

이슈에서 @claude 멘션
처리할 이슈의 코멘트에 작업 지시와 함께 @claude를 멘션하면 액션이 트리거된다.
```
@claude implement this feature based on the issue description
```
생성된 PR을 사람이 리뷰 후 머지
액션이 코드를 작성하고 PR을 올리면, 사람이 변경분을 검토한 뒤 머지한다. 자동 생성 PR도 반드시 사람 리뷰를 거친다.
```
gh pr view --web    # PR 확인 → 리뷰 → 머지
```

이슈 코멘트의 @claude 멘션이 issue_comment 이벤트를 발생시키고, 워크플로가 claude-code-action@v1을 실행한다. 액션은 이슈 맥락을 읽어 코드를 작성하고 브랜치·PR을 생성한다. v1.0부터 태그는 @v1, 프롬프트 키는 prompt이며 model·max-turns는 claude_args로 전달한다.

--max-turns·타임아웃·concurrency를 함께 걸어 폭주와 비용을 막고, App/Action 권한은 Contents/Issues/Pull requests 범위로 좁힌다(OIDC 권장).

자동 생성된 코드도 AI 생성 코드이므로 머지 전 사람 리뷰가 필수다. API 키는 절대 워크플로에 하드코딩하지 말고 ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}로만 참조한다.

GitHub Copilot · Copilot CLI · Claude Code (2026-06) 기준 | 2026년 6월 16일 작성
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