코드를 맡기면
주소를 돌려드려요

1. 조직을 고르세요. 새 프로젝트는 조직 안에서만 만들 수 있어요. 조직이 없으면 상단 메뉴에서 만들고, 예산(크레딧)이 지급됐는지 확인해요. → 조직 · 요금
2. 새 프로젝트에서 “Git 저장소”를 고르고 저장소 주소와 브랜치를 적어요. 프로젝트 ID 는 나중에 못 바꾸지만, 주소는 만든 뒤에도 바꿀 수 있어요.
3. 만들기를 누르고 1~3분 기다리면 https://<주소>.apps.core.today 가 열려요. 빌드 탭에서 진행 상황이 실시간으로 보여요.

Claude Code·Cursor 같은 코딩 에이전트에게 “Deploy 에 올려 줘”라고 맡길 수 있어요. 에이전트가 읽을 안내문이 /llms.txt ↗ 에 있어서, 저장소를 배포할 수 있게 고치고, 프로젝트·데이터베이스를 만들고, 빌드가 실패하면 로그를 읽어 다시 고쳐요. 사람은 처음에 “승인” 한 번만 누르면 돼요(Vercel 의 vercel login 과 같아요).

1. 에이전트에게 안내문을 알려 주세요. 아래 예처럼 말하면 돼요.
2. 에이전트가 보여 준 로그인 링크를 열어요. deploy.core.today/device?code=… 모양이에요. 화면의 8자리 코드가 에이전트가 보여 준 코드와 같은지 보고, 배포할 조직과 유효 기간을 고른 뒤 “승인”을 눌러요.
3. 나머지는 에이전트가 해요. 프로젝트를 만들고(필요하면 데이터베이스도 만들어 연결해요), 빌드 결과를 기다렸다가, 실패하면 원인을 읽고 코드를 고쳐 push 한 뒤 다시 빌드해요. 성공하면 주소를 알려 줘요.

https://deploy.core.today/llms.txt 를 읽고 이 저장소를 Deploy 에 배포해 줘.
프로젝트 이름은 my-shop 으로 하고, 데이터베이스가 필요하면 PostgreSQL 로 만들어 줘.

• 에이전트는 승인한 사람의 권한으로 움직여요. 고른 조직 안에서 프로젝트·데이터베이스 만들기, 환경변수·크기·복제본 설정, 빌드·배포, 로그 읽기, 배치 작업을 할 수 있어요. 남이 만든 프로젝트의 설정은 내가 조직 관리자일 때만 바꿔요. 삭제·커스텀 도메인·NAS 폴더·알림은 못 해요 — 콘솔에서 직접 하세요.
• 남이 보낸 로그인 링크는 승인하지 마세요. 승인하면 그 링크를 만든 쪽이 내 권한을 써요. 내가 방금 에이전트에서 시작한 로그인일 때만 누르세요.
• 토큰은 조직 화면의 “에이전트 토큰”에서 언제든 폐기할 수 있어요. 마지막으로 쓴 시각도 보여요. 조직에서 나가거나 기간이 지나면 저절로 막혀요.
• 만들기·빌드는 예산을 써요. 에이전트가 같은 실패를 되풀이하면 멈추고 원인을 함께 보세요. 실험으로 만든 프로젝트는 콘솔에서 지워 주세요.
• CI 처럼 프로젝트 하나만 다루면 되는 곳에는 프로젝트의 “배치 작업” 탭 → “API” 카드에서 발급하는 프로젝트 토큰(kc_…)을 쓰세요. 그 프로젝트의 빌드·로그·작업만 열려요. 에이전트 로그인을 쓰지 않으려면, 에이전트에게 “생성 링크를 만들어 달라”고 하면 값이 채워진 새 프로젝트 화면 링크를 줘요.
• 자세한 규칙은 /llms-full.txt ↗ 에 있어요. 에이전트용 전체판이라 이 가이드의 빌드·문제 해결 내용과 API 응답 예가 함께 들어 있어요.

오픈소스 앱은 흔히 docker-compose.yml 한 장에 화면·API·워커·DB 가 함께 들어 있어요. Deploy 는 compose 파일을 그대로 받지 않아요. 프로젝트 하나가 컨테이너 하나라서, 서비스를 하나씩 아래처럼 옮기면 돼요.

1. compose 파일을 먼저 훑어요. 서비스가 몇 개인지, DB 이미지가 무엇인지(PostgreSQL 이라면 어떤 확장이 필요한지), 파일을 어디에 쓰는지 확인해요.
2. 같은 조직에 데이터베이스부터 만들어요. 다 뜨면 상세 화면의 “접속 정보”를 열어 둬요.
3. 백엔드(API·워커) 프로젝트를 만들어요. 환경변수의 DB 주소·비밀번호는 접속 정보의 값으로, 다른 서비스 주소는 “클러스터 내부” 주소로 바꿔 적어요.
4. 화면(프런트) 프로젝트를 마지막에 만들어요. 이 프로젝트의 주소가 사용자가 여는 주소예요.

• 내부 주소의 포트는 컨테이너 포트가 아니라 80 이에요. 앱이 8080 을 열든 50051 을 열든, 같은 조직의 다른 프로젝트에서는 <내부 주소>:80 으로 불러요. gRPC 처럼 HTTP 가 아닌 서비스도 같고, 그런 프로젝트는 헬스체크 경로를 비워 두세요.
• 같은 조직이어야 서로 닿아요. 프로젝트와 데이터베이스를 전부 한 조직에 만드세요. 다른 조직과는 격리돼 있어요.
• nginx 로 서빙하는 화면은 한 단계 큰 크기로 시작하세요. 서버 코어 수만큼 워커가 떠서 작은 크기에서는 메모리가 모자랄 수 있어요. → 메모리 초과
• 이미지가 크면(1 GB 이상) 첫 배포가 몇 분 걸려요. “배포 중”으로 보이는 동안은 이미지를 받고 있는 거예요.

• Dockerfile 은 있어도, 없어도 돼요. 있으면 그대로 쓰고, 없으면 언어·프레임워크를 자동으로 감지해요(Node, Python, Go, Rust, Ruby, PHP, Java, .NET, Elixir, 정적 사이트). Vercel 처럼 저장소만 연결하면 돼요. → 빌드
• 앱은 PORT 환경변수의 포트에서 HTTP 를 받아야 해요. 주소는 0.0.0.0 으로 열어 주세요. localhost 로만 열면 밖에서 안 보여요.
• 베이스 이미지는 amd64 용이어야 해요. Apple Silicon 에서 만든 arm64 전용 이미지는 돌지 않아요.
• 주소는 https 형식으로요. https://github.com/org/repo (.git 은 빼도 돼요). SSH 주소([email protected]:…)는 지원하지 않아요.

1. GitHub 오른쪽 위 프로필 → Settings → 왼쪽 맨 아래 Developer settings → Personal access tokens → Fine-grained tokens → Generate new token.
2. Token name 은 알아보기 쉽게(예 deploy-core-today). Expiration 은 90일 이상이나 사용자 지정으로 정해요.
3. Resource owner: 저장소가 조직 소유면 그 조직을 골라요. 조직 설정에서 fine-grained 토큰 허용이 꺼져 있으면 조직 관리자에게 요청해요.
4. Repository access: Only select repositories → 배포할 저장소만 선택해요.
5. Permissions → Repository permissions: Contents: Read-only 하나만 켜요. (Metadata 는 자동으로 Read 가 돼요.) 다른 권한은 주지 마세요.
6. Generate token → github_pat_… 로 시작하는 값을 복사해 폼의 “접근 토큰” 칸에 붙여 넣어요. 이 화면을 닫으면 다시 볼 수 없어요.

토큰은 비밀값으로 따로 저장되고, 빌드에서 소스를 가져오는 단계에서만 쓰여요.

• GitLab: 프로젝트 → Settings → Access tokens → 이름을 정하고, 역할은 Reporter 이상, 범위는 read_repository 만 → Create. 사용자 Personal Access Token 도 같은 범위면 돼요.
• Gitea / Forgejo: 오른쪽 위 → Settings → Applications → Generate New Token, 권한은 repository: Read 만.
• 사용자명은 필요 없어요. 어느 서비스든 토큰만 넣으면 돼요.

1. 프로젝트를 만든 뒤 설정 탭에 프로젝트 전용 웹훅 URL 이 생겨요(토큰 포함). 복사해 두세요.
2. GitHub 저장소 Settings → Webhooks → Add webhook 에서 Payload URL 에 붙여 넣고, Content type 은 application/json, 이벤트는 Just the push event 로 정해요.
3. 등록 직후 GitHub 가 보내는 ping 에 {"ok":true,"pong":true} 가 돌아오면 연결된 거예요(Recent Deliveries 에서 확인).

이제 설정한 브랜치에 push 할 때마다 빌드·배포돼요. GitLab·Gitea 화면과 수동 호출 방법은 빌드 → 웹훅 등록에 있어요.

1. api.slack.com/apps ↗ → Create New App → From scratch, 이름(예 Deploy)과 워크스페이스를 골라요.
2. 왼쪽 Incoming Webhooks → 스위치를 On → 아래 Add New Webhook to Workspace → 알림 받을 채널 선택 → Allow.
3. 생성된 https://hooks.slack.com/services/T…/B…/… URL 을 복사해 프로젝트 폼의 “Slack 알림” 칸에 붙여 넣어요.

이제 빌드 성공·실패와 앱 장애·복구가 그 채널로 와요. 무엇이 언제 오는지는 알림에서 설명해요.

플랫폼 주소 <이름>.apps.core.today 는 아무 설정 없이 바로 열려요. 내 도메인을 붙이려면 DNS 레코드 하나만 추가하면 돼요. 관리자 요청은 필요 없어요.

• 플랫폼 주소 바꾸기·더하기. 프로젝트 설정의 “도메인” → “플랫폼 주소”에 이름을 넣고 추가해요(프로젝트당 3개). 쓸 수 있는 이름인지 입력하면서 알려 줘요.
• 기본 주소. 헤더·목록·알림·API 의 url 이 쓰는 주소예요. 목록에서 “기본으로”를 누르면 바뀌고, 연결이 확인된 커스텀 도메인도 기본 주소가 될 수 있어요. 빌드에 넣어 둔 주소(예 NEXT_PUBLIC_SITE_URL)는 직접 바꿔야 해요.
• 주소 빼기와 보류. 뺀 주소는 30일 동안 보류돼요. 그동안 다른 조직은 그 주소를 쓸 수 없고, 들어온 요청은 기본 주소로 넘기거나(경로 유지) “쓰이지 않는 주소” 안내를 보여 줘요. 같은 조직은 언제든 다시 추가해서 되찾을 수 있고, 보류가 끝나면 누구나 쓸 수 있어요. 프로젝트를 지울 때도 주소는 보류돼요.
• 빼기 전에 그 주소로 등록해 둔 로그인(OAuth) 리디렉트·웹훅·결제 콜백·인쇄된 QR 코드를 새 주소로 바꿔 두세요.

1. 프로젝트 설정의 “도메인” → “내 도메인”에 호스트명(예 app.example.com)을 넣고 “도메인 추가”를 눌러요. 재시작 없이 바로 반영돼요.
2. 추가한 도메인 아래에 걸어야 할 레코드(유형 CNAME, 이름, 값 cname.core.today)가 나와요. 복사해서 도메인의 DNS 관리 화면에 추가해요. 같은 이름의 A·AAAA 레코드가 있으면 지워요.
3. 같은 카드에서 상태를 확인해요. 보통 몇 분 안에 “연결됨”이 되고 https 인증서도 자동으로 발급돼요.

• 추가를 먼저, DNS 는 나중에. DNS 를 먼저 바꾸면 추가하기 전까지 그 주소가 404 를 돌려줘요. 다른 곳에서 돌던 사이트를 옮길 때 특히 조심하세요.
• 루트 도메인(example.com)은 CNAME 을 못 거는 DNS 가 많아요. www 같은 하위 주소를 쓰거나, CNAME flattening(ALIAS)을 지원하는 DNS 를 쓰세요.
• 플랫폼 주소가 아닌 *.core.today 주소는 관리자만 붙일 수 있어요. 플랫폼 도메인이라 그래요. 한 주소는 한 프로젝트만 쓸 수 있고, 내 도메인은 프로젝트당 10개까지예요.
• 안 열릴 땐 whoami 로 먼저 확인하세요. whoami 템플릿에 같은 도메인을 붙여 보면 연결 문제인지 앱 문제인지 금방 갈려요.

• 프로젝트 ID(slug)는 콘솔·API 에서 프로젝트를 가리키는 이름이에요. 소문자·숫자·하이픈(연달아 쓸 수 없음), 30자 이내. 플랫폼 전체에서 하나뿐이고 만든 뒤에는 바꿀 수 없어요.
• 주소는 따로 골라요. 비워 두면 ID 와 같은 https://<slug>.apps.core.today 예요. 만든 뒤에도 설정의 “도메인”에서 바꾸거나 더할 수 있어요. → 도메인
• 표시 이름은 언제든 바꿀 수 있고, 목록과 알림에 쓰여요.

폼에 적는 “컨테이너 포트”는 앱이 요청을 기다리는 포트예요. 같은 값이 PORT 환경변수로도 들어가니, 코드에서 process.env.PORT 를 읽어 열면 포트를 바꿔도 코드를 고칠 필요가 없어요.

• HTTPS 는 플랫폼이 앞단에서 처리해요. 앱은 평문 HTTP 를 받고, X-Forwarded-Proto: https 헤더가 함께 와요.
• 비루트 이미지는 1024 이상 포트를 쓰세요. nginx-unprivileged 같은 이미지는 80 포트를 열 수 없어요.

큐를 읽어 처리하는 소비자, 메시지 봇, 주기적으로 도는 루프처럼 요청을 받지 않고 계속 떠 있어야 하는 프로그램은 새 프로젝트의 종류를 “작업자”로 골라요. 빌드·환경변수·크기·복제본·GPU·NAS·로그·롤백은 웹 서비스와 같아요.

• 주소가 없어요. 헬스체크·도메인·미리보기·예약 호출도 없고, PORT 환경변수도 들어가지 않아요.
• 새 버전은 옛 Pod 를 내린 뒤 떠요. 두 버전이 같은 큐를 동시에 만지지 않는 대신 그동안(보통 수십 초) 처리가 잠깐 멈춰요.
• 20초 넘게 버텨야 배포 성공이에요. 시작하자마자 죽으면 빌드가 실패로 끝나고 원인이 빌드 결과에 나와요.
• 끝나면 다시 시작돼요. 한 번 돌고 끝나는 일(적재·변환)은 배치 작업을 쓰세요.
• 종류는 만든 뒤 바꿀 수 없어요. 바꾸려면 새 프로젝트를 만들어요.
• 웹 서비스와 같은 저장소라면 같은 저장소로 작업자 프로젝트를 하나 더 만들고 “시작 명령”에 작업자 명령을 적어요. Dockerfile 빌드면 그 명령이 CMD 를 대신해요.

• 크기는 보장량이자 상한이에요. 메모리를 넘기면 강제 종료(OOMKilled) 후 재시작되고, 상태가 “메모리 초과”로 보여요.
• 복제본은 0~50개. 0 이면 정지 상태고 요금이 나가지 않아요.
• GPU 는 0~4개. 종류와 크기도 고를 수 있어요. → GPU 종류와 조각

• 폼에는 지금 고를 수 있는 것만 나와요. 종류마다 전체 장수와 빈 장수가 함께 보여요.
• 조각은 정해진 크기만큼만 쓸 수 있어요. 그 크기를 넘으면 메모리 부족 오류가 나요.
• 조각 요금은 연산 비율만큼이에요. 예를 들어 연산 1/7 조각은 A100 한 장 단가의 약 1/7 이에요. → 단가표
• V100 은 bf16 을 지원하지 않아요. “아무 GPU”로 LLM 을 올릴 땐 --dtype half 같은 옵션을 함께 쓰세요.
• GPU 프로젝트는 재배포할 때 잠깐 끊겨요. 새 Pod 가 쓸 GPU 를 비워야 해서 기존 Pod 를 먼저 내리거든요.

1. 새 프로젝트 → “AI 모델” → Ollama 템플릿을 골라요. 이미지·포트·크기(XL)·GPU 1개가 채워져 있어요.
2. GPU 종류를 모델 크기에 맞춰 골라요(아래 표). 나머지는 그대로 두고 만들어요.
3. Pod 가 뜨면 모델을 받아요. 받은 모델은 그 Pod 안에 저장돼요.
4. OpenAI SDK 의 주소만 바꿔서 불러요. Ollama 는 /v1 에 OpenAI 와 같은 경로를 열어 둬요.

# 모델 받기 (끝날 때까지 기다렸다가 {"status":"success"})
curl https://<slug>.apps.core.today/api/pull -d '{"model":"qwen3:8b","stream":false}'

# 받은 모델 · GPU 에 올라간 모델 (size_vram 이 size 와 같으면 전부 GPU 에 올라간 것)
curl https://<slug>.apps.core.today/api/tags
curl https://<slug>.apps.core.today/api/ps

# Python — OpenAI SDK 그대로
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://<slug>.apps.core.today/v1", api_key="ollama")  # 키는 아무 값
stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3:8b", stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

GPU 메모리는 모델 파일 크기 + 2~4GB(대화 내용을 담는 캐시) 이상이 필요해요. 모자라면 일부가 CPU 로 넘어가 수십 배 느려지니, /api/ps 로 전부 GPU 에 올라갔는지 확인하세요. 컨텍스트를 길게 늘리면(num_ctx) 캐시도 커져요.

• 응답이 60초 넘게 걸릴 수 있으면 스트리밍으로 받으세요(stream: true). 60초 동안 응답이 한 글자도 오지 않으면 연결이 끊기고 504 가 와요. 스트리밍은 글자가 계속 흘러서 몇 분짜리 답변도 괜찮아요.
• 첫 요청은 모델을 GPU 에 올리는 시간만큼 느려요. 작은 모델은 몇 초, 수십 GB 모델은 1분이 넘어요. 올라간 모델은 OLLAMA_KEEP_ALIVE(템플릿 기본 30분) 동안 쓰지 않아도 남아 있어요. 계속 올려 두려면 -1 로 바꾸세요.
• 동시 요청은 OLLAMA_NUM_PARALLEL(예 4)만큼 함께 처리해요. 늘릴수록 캐시가 그만큼 커져 GPU 메모리를 더 써요.
• Ollama 에는 인증이 없어요. 공개 주소는 끌 수 없으니 누구나 부를 수 있어요. 같은 조직의 다른 프로젝트에서만 쓴다면 내부 주소(프로젝트 개요의 “클러스터 내부”)로 부르고, 바깥에서도 써야 하면 API 키를 거는 vLLM 템플릿(VLLM_API_KEY)을 쓰거나 필요할 때만 켜 두세요(복제본 0 이면 요금이 나가지 않아요).
• 조각 GPU 는 그 GPU 가 꽂힌 서버에 묶여요. 그 서버가 멈추면 돌아올 때까지 기다려요. 서버 장애에도 버텨야 하는 서비스는 통째 GPU 를 고르세요.

FROM ollama/ollama:0.40.8
RUN (ollama serve >/dev/null 2>&1 &) \
 && until ollama list >/dev/null 2>&1; do sleep 1; done \
 && ollama pull qwen3:8b
# ENTRYPOINT·CMD 는 원본 이미지 것(ollama serve)을 그대로 써요

ollama serve >/tmp/ollama.log 2>&1 &
until ollama list >/dev/null 2>&1; do sleep 1; done
ollama pull qwen3:8b && python3 /app/infer.py --shard "$JOB_COMPLETION_INDEX" --of "$JOB_COMPLETIONS"

Ollama 와 vLLM 중 고르기 — 여러 모델을 바꿔 가며 실험하거나 4bit 모델을 작은 GPU 에 올리려면 Ollama, 공개 API 로 많은 동시 요청을 받아야 하면 API 키와 높은 처리량을 갖춘 vLLM 이 맞아요. V100 에서 vLLM 을 쓸 땐 --dtype half 를 잊지 마세요.

• 경로를 적으면 그 경로가 200 을 돌려줄 때만 요청을 받아요. 무중단 배포의 핵심이니 웬만하면 지정하세요. 예: /api/health, /health
• 비워 두면 포트에 TCP 연결이 되는지만 확인해요. DB 처럼 HTTP 가 아닌 서비스는 비워 두세요.
• 가벼운 전용 경로를 만드세요. 로그인이 필요하거나 느린 경로(모델 로딩 등)를 쓰면 “헬스체크 실패”로 보여요.

한 줄에 하나씩 KEY=VALUE 로 적어요. 비밀값으로 따로 저장되고 콘솔 DB 에는 남지 않아요. 값을 바꾸면 자동으로 재배포돼요.

• 빌드할 때도 전달돼요. NEXT_PUBLIC_* 처럼 빌드 시점에 필요한 값 때문이에요.
• 자동 감지 빌드는 값을 빌드 시크릿으로 넘겨서 이미지 이력에 남지 않아요.
• Dockerfile 빌드는 --build-arg 로 넘기고, Dockerfile 에 ARG KEY 를 선언한 것만 쓰여요.

FROM node:24-alpine
WORKDIR /app
ARG NEXT_PUBLIC_API_URL        # 공개돼도 되는 값만
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build
ENV NODE_ENV=production
CMD ["npm", "start"]           # DATABASE_URL 등 비밀값은 런타임에 env 로 들어옴

• 같은 장애로 알림이 반복되지 않아요. 상태가 바뀔 때 한 번, 복구되면 한 번 와요.
• Slack 으로는 이런 것도 와요. 배치 작업이 끝났을 때, 그리고 조직 예산이 부족·소진·회복됐을 때 한 번씩이에요.
• 최대 수십 초 늦을 수 있어요. 콘솔이 20초마다 상태 변화를 확인하거든요.
• 앱 장애로 보는 것: 반복 종료 · 이미지 오류 · 메모리 초과 · 헬스체크 실패 · 배포 실패.
• URL 저장은 재시작을 일으키지 않아요.

CI·사내 봇처럼 사람이 아닌 시스템이 빌드 결과를 받아야 할 때 써요. 빌드가 끝나면(성공·실패·취소) 정해 둔 https:// 주소로 빌드 결과 JSON 을 보내 줘요. 상태 API 를 계속 물어볼 필요가 없어요.

1. 프로젝트 설정 → 빌드 완료 콜백에서 서명 시크릿을 발급해 받는 서버에 넣어요.
2. 받을 주소를 저장해요. 저장할 때 ping 을 한 번 보내서 2xx 로 답해야 저장돼요.
3. 받는 서버는 X-Kubecore-Signature 헤더로 우리가 보낸 요청인지 확인해요(HMAC-SHA256, 확인 코드는 설정 카드에 있어요).

• 못 받으면 다시 보내요. 30초·2분·10분·30분·1시간·2시간 간격으로 최대 7번이에요. 같은 빌드가 두 번 올 수 있으니 X-Kubecore-Delivery(빌드 ID)로 걸러 주세요.
• 공개 인터넷 주소만 돼요. 사내망·사설 주소, 리다이렉트되는 주소는 안 돼요.
• API 로 빌드를 시작할 때 그 빌드만 다른 주소로 받을 수도 있어요(callbackUrl, API 문서 6.7).
• 보낸 결과(보냄·재시도 중·실패와 이유)는 빌드 상세 화면에 나와요.

프로젝트 설정 → “예약 호출”에 한 줄씩 분 시 일 월 요일 경로 를 적어요. 예약 시각이 되면 클러스터 안에서 앱의 그 경로를 GET 으로 불러요(공개 URL 을 거치지 않아요).

# vercel.json: {"crons":[{"path":"/api/cron/sync","schedule":"*/15 * * * *"}]}
*/15 * * * *  /api/cron/sync
0 3 * * *     /api/cron/cleanup
5,20,35,50 * * * *  /api/cron/usage-sync

• CRON_SECRET 환경변수를 두면 Authorization: Bearer <CRON_SECRET> 헤더가 붙어요. Vercel 과 같은 규약이라 핸들러 코드를 바꿀 필요가 없어요. 없으면 헤더 없이 부르니, 내부 호출인지 핸들러가 직접 확인해야 해요.
• 실패 기준: 응답이 2xx 가 아니거나 300초를 넘길 때.
• 겹쳐서 실행되지 않아요. 앞 회차가 아직 돌고 있으면 다음 회차는 건너뛰어요.
• 결과는 개요 화면의 “예약 호출” 카드에서 봐요. 최근 결과·로그가 있고(성공 3건·실패 5건 보관) “지금 실행”도 할 수 있어요.
• 정지(복제본 0) 상태면 호출이 실패해요. 미리보기 환경에는 예약이 걸리지 않아요.
• 프로젝트당 20개까지. 실행 비용은 거의 없어요(CPU 0.01 · 메모리 16 MB 요청).

프로젝트 설정 → “NAS 폴더” → “폴더 추가”에서 폴더를 고르고, 컨테이너 안 경로(기본 /data/폴더이름)를 정한 뒤 저장해요. 저장하면 롤링 재배포로 적용돼요. 고를 수 있는 폴더는 플랫폼 관리자가 조직에 허용한 범위 안이에요 — 필요한 폴더가 보이지 않으면 관리자에게 요청하세요.

# 앱 코드에서는 일반 폴더처럼 읽어요
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/data/qwen")

• 사내(@core.today) 계정만 쓸 수 있어요. 폴더를 고르는 사람도, 그 프로젝트 조직의 구성원(대기 중 초대 포함)도 모두 @core.today 계정이어야 해요. 외부 구성원이 있는 조직에는 새로 붙일 수 없어요.
• 기본은 읽기 전용이에요. 쓰기는 관리자가 쓰기 권한을 준 폴더에서만 켤 수 있고, NAS 원본을 직접 바꿔요(지우면 정말 지워져요).
• 쓰기 권한은 앱의 사용자 번호(uid)로 따져요. Dockerfile 의 USER 로 비루트 사용자(예 uid 10001)가 됐다면 그 폴더가 그 uid 에게 쓰기 가능해야 해요. Dockerfile 의 chown 은 NAS 에 닿지 않으니 관리자에게 요청하세요.
• 미리보기와 배치 작업도 같은 폴더를 받아요. 미리보기는 프로덕션과 같은 NAS 원본을 봐요.
• 큰 파일은 시작이 느릴 수 있어요. NAS 읽기는 초당 약 100~500MB 라서 수십 GB 모델은 처음 읽는 데 몇 분 걸려요. 헬스체크가 모델 로딩 뒤에 성공하도록 두면 그동안은 이전 버전이 계속 응답해요.
• NAS 가 잠시 멈추면 읽기 전용 폴더는 수십 초 뒤 읽기 오류를 돌려줘요(앱이 영원히 멈추지 않게). 앱에서 재시도하세요.
• 심볼릭 링크를 거치는 경로는 붙일 수 없어요. 링크가 가리키는 실제 폴더를 고르세요. 폴더 목록에도 링크는 나오지 않아요.
• 앱에서 NAS 주소로 직접 접속할 수는 없어요. NAS 는 이 설정으로 붙인 폴더로만 써요.
• 프로젝트당 8개까지. 추가 요금은 없어요.

연결 절차는 커스텀 도메인 연결에 있어요. 기본 주소 *.apps.core.today 와 브랜치 미리보기 주소는 이미 열려 있어서 아무 설정도 필요 없어요.

지정한 Dockerfile 이 있으면 그대로 써요. 없으면 Railpack ↗(Railway 의 빌더)이 저장소를 보고 언어·프레임워크·패키지 매니저를 알아내 빌드해요. Vercel 의 프레임워크 프리셋과 같은 역할이에요.

• 명령을 비워 두면 전부 자동이에요. 설치·빌드·시작 명령을 직접 적어 덮어쓸 수도 있고, 저장소에 railpack.json 을 둬도 돼요(형식 ↗).
• 시작 명령은 PORT 로 열어야 해요. 예: next start, uvicorn --port $PORT
• 환경변수는 빌드 때도 들어가요. 빌드 시크릿으로 넘겨서 이미지 이력에 남지 않고, 값이 바뀌면 캐시가 무효화돼요.
• 첫 빌드는 1~2분 더 걸려요. 베이스 이미지를 받느라 그렇고, 다음부터는 캐시를 써요.
• 감지에 실패하면 fetch 단계에서 “자동 감지 실패”로 멈춰요. Dockerfile 을 두거나 빌드·시작 명령을 지정하세요. 감지 결과(패키지·명령·캐시)는 fetch 로그에 표로 나와요.

소스 설정의 “테스트 명령”에 pnpm test 처럼 적어 두면 빌드 중에 테스트가 먼저 돌아요. 실패하면 빌드가 “테스트 실패 (배포 중단)”으로 끝나고 배포되지 않아요. GitHub Actions 없이도 push 마다 검사가 돼요.

• 자원: 빌드 컨테이너 안에서 돌아요(CPU 8 · 메모리 16 GiB · 30분 제한).
• 외부 DB 가 필요한 테스트는 PGlite·인메모리 같은 대체 수단을 쓰거나 제외하세요.
• 실패하면 “실패 원인” 상자에 테스트 결과 요약(FAIL 항목·통계 줄)이 뜨고 Slack 알림에도 붙어요. 전체 출력은 build 로그에서 검색·“오류만”·다운로드로 볼 수 있어요.

프로젝트 설정 → 소스에서 웹훅 URL 을 복사해 저장소에 등록해요. 형식은 https://deploy.core.today/api/hooks/<slug>/<토큰> 이고, 토큰은 프로젝트마다 다르며 설정에서 재발급할 수 있어요.

Settings → Webhooks → Add webhook
Payload URL : (복사한 웹훅 URL)
Content type: application/json
Secret      : (비움 — 토큰이 URL 에 있음)
Events      : Just the push event

Settings → Webhooks → Add new webhook
URL         : (복사한 웹훅 URL)
Trigger     : Push events
  (브랜치 필터는 비워도 됨 — 콘솔이 거름)
SSL verification: 켬

Settings → Webhooks → Add Webhook → Gitea
Target URL  : (복사한 웹훅 URL)
HTTP Method : POST
POST Content Type: application/json
Trigger On  : Push Events

• 연결 확인: GitHub 는 등록 직후 ping 을 보내요. {"ok":true,"pong":true} 로 답하니 “Recent Deliveries”에서 성공을 확인하세요.
• 다른 브랜치의 push 는 무시돼요(202 응답). 미리보기를 켜 두면 그 브랜치의 미리보기 빌드가 돼요.
• 비공개 저장소라면 접근 토큰은 프로젝트 설정에 따로 들어 있어야 해요. 웹훅과는 별개예요.

# 설정한 브랜치로 빌드
curl -X POST "https://deploy.core.today/api/hooks/<slug>/<토큰>"

# 브랜치·태그·커밋 SHA 지정
curl -X POST "https://deploy.core.today/api/hooks/<slug>/<토큰>?ref=v1.4.0"

# 다른 브랜치를 미리보기 환경으로 (미리보기를 켠 프로젝트만)
curl -X POST "https://deploy.core.today/api/hooks/<slug>/<토큰>?ref=feature/login&preview=1"

# 응답 예
{"ok":true,"build":"20261012-091530-a1b2","preview":false,"url":"https://deploy.core.today/projects/<slug>/builds/20261012-091530-a1b2"}

• 새 빌드가 옛 빌드를 대체해요. 같은 프로젝트(또는 같은 미리보기)에 새 빌드가 시작되면 진행 중이던 빌드는 취소되고, 이력에 “새 빌드 … 로 대체됨”으로 남아요. 정상이에요.
• 늦게 끝난 옛 빌드가 새 배포를 덮어쓰지 않아요. 더 새로운 빌드가 이미 배포돼 있으면 배포를 건너뛰어요.
• “취소” 버튼은 빌드를 중단해요. 이력은 남아요.
• 롤백은 두 가지 방법이 있어요. ① 빌드 목록에서 성공한 예전 빌드의 “배포”를 누르거나 ② 배포 이력에서 이전 리비전으로 되돌려요. 위험한 작업은 두 번 눌러 확인해요.
• 자동 배포를 끌 수도 있어요. 소스 설정에서 “빌드 성공 시 자동 배포”를 끄면 빌드만 하고, 원하는 빌드를 골라 직접 배포해요.

1. 프로젝트의 “작업” 탭에서 “새 작업”을 열어요.
2. 명령을 적어요. 예: python -m jobs.infer. 비우면 이미지의 기본 명령이 실행돼요.
3. 조각 수(1~10,000)와 동시 실행(1~100)을 정해요. 조각 100개에 동시 실행 4면, 4개씩 차례로 100개를 처리해요.
4. Pod 하나의 크기와 GPU를 고르고 시작해요. 진행률과 조각별 로그가 같은 탭에 보여요.

# 모든 Pod 에 이 환경변수가 들어와요
JOB_COMPLETION_INDEX   # 내 조각 번호 (0부터)
JOB_COMPLETIONS        # 전체 조각 수

# 예: 파일 목록을 조각 수로 나눠 내 몫만 처리
python -m jobs.infer --shard "$JOB_COMPLETION_INDEX" --of "$JOB_COMPLETIONS"

명령이 0 으로 끝나면 그 조각은 완료예요. 실패한 조각은 정해 둔 횟수만큼 다시 돌려요(기본 2회).

• 동시에 20개까지. 프로젝트당 진행 중인 작업 수예요.
• 제한 시간은 기본 24시간, 최대 30일이에요. 넘기면 중단돼요.
• 일시 중지·다시 시작·취소를 할 수 있어요. 취소하면 돌던 Pod 가 내려가요.
• 조직 한도에 함께 계산돼요. 크기 × 동시 실행 수만큼 조직의 vCPU·메모리·GPU 한도를 차지해요.
• 예산이 소진되면 진행 중인 작업은 일시 중지돼요. 예산을 받은 뒤 “다시 시작”을 누르면 이어서 돌아요.
• 끝난 작업의 기록은 7일 뒤 정리돼요. 끝나면 Slack 으로 한 번 알려 줘요.

1. 프로젝트의 “샌드박스” 탭에서 “코드 샌드박스 켜기”를 눌러요. 허용 도메인에는 PyPI 가 미리 들어 있어요(pip 설치용 — 내려받기만, 업로드는 막혀 있어요). 다른 외부 API 가 필요하면 도메인을 더하고, 필요 없으면 빼요. 어디로든 나가야 할 때만 “인터넷 전체 허용”을 켜요.
2. 같은 탭의 “토큰”에서 샌드박스 토큰(kcs_…)을 발급해 서비스 백엔드의 환경변수(예 KUBECORE_SANDBOX_TOKEN)에 넣어요. 배치 작업 토큰과 따로라서 샌드박스만 열려요.
3. 서비스는 요청마다 X-Sandbox-Subject 헤더에 최종 사용자 ID 를 실어 보내요. 그 사용자가 만든 세션·실행은 같은 값으로만 보이고 쓸 수 있어요.

curl -X POST https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandbox-runs \
  -H "Authorization: Bearer $KUBECORE_SANDBOX_TOKEN" -H "X-Sandbox-Subject: user-123" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"language":"python","code":"import pandas as pd\nprint(pd.read_csv(\"in.csv\").describe())","files":[{"path":"in.csv","content":"a,b\n1,2\n"}]}'

# 200 {"run":{"state":"succeeded","result":{"exitCode":0,"stdout":"…","stderr":"","timedOut":false,"truncated":false}}}
# 85초 안에 안 끝나면 202 → GET https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandbox-runs/<id>?wait=60

• 언어는 python(3.12, pandas·numpy·matplotlib·scikit-learn 등)·node(22)·bash. 둘 다 헤드리스 Chromium 을 쓸 수 있어요(아래 “헤드리스 브라우저”). 코드와 파일은 합쳐 512KB 까지예요.
• 제한 시간은 기본 60초, 최대 3600초예요. 넘기면 state: "timeout", 종료 코드 124 예요.

AUTH="Authorization: Bearer $KUBECORE_SANDBOX_TOKEN"; SUBJECT="X-Sandbox-Subject: user-123"

# 만들기 (준비될 때까지 기다렸다 돌려줘요) → {"sandbox":{"id":"s-…","state":"ready",…}}
curl -X POST https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"size":"s","network":"none","idleMinutes":30}'

# 명령 실행 (bash, /workspace 에서) → {"exitCode":0,"stdout":"…","stderr":"…","timedOut":false}
curl -X POST https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/exec -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command":"python3 analyze.py","timeoutSeconds":60}'

# 90초가 넘는 명령: 시작만 하고(202 {"execId":"x-…"}) 조회 — 도는 중이면 지금까지의 출력
curl -X POST https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/exec -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command":"soffice --headless --convert-to pdf report.docx","timeoutSeconds":600,"async":true}'
curl "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/exec/x-…?wait=60" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT"

# 디렉터리 통째로 넣고 받기 (tar.gz)
curl -X PUT "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files/archive?path=inputs" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" --data-binary @inputs.tar.gz
curl "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files/archive?path=outputs" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" -o outputs.tar.gz

# 파일 올리기·내려받기·목록·지우기 (/workspace 기준 경로, 100MB 까지)
curl -X PUT "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files?path=data/in.csv" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" --data-binary @in.csv
curl "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files?path=chart.png" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT" -o chart.png
curl "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files?path=data&list=1" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT"
curl -X DELETE "https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/files?path=tmp" -H "$AUTH" -H "$SUBJECT"

# 프로세스 모두 정리(파일은 남음) · 세션 지우기
curl -X POST https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-…/reset -H "$AUTH" -H "$SUBJECT"
curl -X DELETE https://deploy.core.today/api/v1/projects/<slug>/sandboxes/s-… -H "$AUTH" -H "$SUBJECT"

• 명령 하나는 최대 90초(기본 30초)예요. 더 긴 일은 "async": true 로 시작하고 조회하세요 — 최대 60분, 도는 동안 세션이 지워지지 않아요. 넘기면 그 명령이 띄운 프로세스까지 모두 끝내고 종료 코드 124 를 돌려줘요.
• 명령이 끝나면 그 명령이 백그라운드로 띄운 프로세스도 끝내요. 서버를 띄워 두고 다음 명령에서 부르려면 "keepBackground": true 를 주세요.
• 마지막으로 쓴 뒤 idleMinutes(기본 30분, 최대 24시간)가 지나거나, 만든 뒤 24시간이 지나면 지워져요. 파일을 남기려면 그 전에 내려받으세요.
• 출력은 stdout·stderr 각각 256KB 까지 돌려주고 넘으면 truncated: true 예요. 큰 결과는 파일로 쓰고 내려받으세요.

• 네트워크: none(기본)은 바깥과 완전히 끊겨 있어요. allowlist 는 프로젝트에 등록한 도메인만(https) 열려요 — pip·npm·git 이 그대로 돼요. internet 은 프로젝트에서 허용했을 때만 고를 수 있고 공인 인터넷 전체가 열려요. 사내망·플랫폼 내부·이 조직의 다른 프로젝트와 데이터베이스에는 어느 것이든 닿지 않아요.
• 문서 도구가 들어 있어요: python-docx·openpyxl·python-pptx·pypdf·reportlab·pdfplumber·python-hwpx, LibreOffice(변환), pandoc, 시스템 한글 글꼴. 패키지를 매번 설치할 필요가 없어요.
• 헤드리스 브라우저(Chromium)가 들어 있어요: Node puppeteer·playwright-core, Python playwright. 웹 페이지 스크린샷, HTML → PDF, 화면 테스트에 써요. 브라우저를 따로 내려받지 않아요 — puppeteer 는 launch() 그대로, playwright 는 executablePath 에 CHROME_PATH 를 넘겨요. 외부 페이지를 열려면 네트워크가 allowlist(그 도메인 등록)나 internet 이어야 하고, 크기는 M 이상을 권해요.
• 데이터·미디어·다이어그램 도구도 들어 있어요: Python polars·duckdb·pyarrow·statsmodels·plotly·opencv·scikit-image·kiwipiepy(한국어 형태소 분석)·pytest, Node pptxgenjs·docx·exceljs·sharp·typescript·tsx, 명령줄 ffmpeg·ImageMagick(convert)·tesseract(한국어·영어 OCR)·graphviz(dot)·mermaid(mmdc)·ripgrep·7z. 네트워크 없이 바로 써요. plotly 그림 파일은 write_image 가 안 되니 write_html 로 만든 뒤 브라우저로 찍어요.
• 동시에 세션 200개(사용자당 20개), 단발 실행 100개까지예요. 넘으면 409 를 돌려줘요.
• 명령마다 프로세스 256개까지예요. 쓰기는 /workspace·/tmp 만 되고, 그 밖은 읽기 전용이에요.
• 예산이 없거나 소진된 조직은 새 세션·실행을 만들 수 없어요(409).

• Idempotency-Key 헤더(세션 생성·단발 실행·명령): 같은 키로 다시 보내면 새로 만들거나 다시 돌리지 않고 처음 결과를 돌려줘요. 시간 초과 뒤 재시도할 때 코드가 두 번 돌지 않아요.
• 라벨: 만들 때 "labels": {"conversation": "c-123"} 를 붙이고 GET …/sandboxes?label=conversation=c-123&all=1 로 찾거나 DELETE 로 한꺼번에 지워요. 서비스가 다시 시작된 뒤 남은 세션을 정리할 때 써요.
• 오류 코드: 응답 본문의 code 로 구분해요. budget_exhausted(402)는 조직 예산 소진이라 사용자가 아니라 운영자에게 알리고, limit_sessions·limit_subject_sessions·limit_runs(409)는 한도예요.
• 사용자별 사용량: GET …/sandbox-usage?range=24h 가 subject 별 CPU 초·메모리·세션·실행 수와 추정 금액을 돌려줘요(subject 는 sha256 앞 16자로 표시).

1. 만들기 — 데이터베이스 → 새 데이터베이스에서 엔진, 이름, 크기, 디스크(5~200 GiB), 스토리지, 자동 백업 일정을 골라요. 1~2분이면 “실행 중”이 돼요(무거운 엔진은 몇 분 걸려요).
2. 프로젝트에 연결 — 상세 화면의 “프로젝트에 연결”에서 프로젝트를 고르면 접속 정보가 그 프로젝트 환경변수에 들어가고 자동으로 재배포돼요.
3. 끝이에요. 앱에서 그 환경변수를 읽어 접속하면 돼요.

접속 정보를 직접 보고 싶으면 상세 화면의 “접속 정보”에 주소·포트·비밀번호(또는 API 키)·접속 URL 이 있어요. 항목은 엔진마다 다르고, PostgreSQL 계열의 사용자와 DB 이름은 app 이에요.

• 앱보다 데이터베이스를 먼저 만드세요. 접속 정보 없이 뜬 앱은 시작하자마자 꺼지기를 반복해요(“반복 종료”).
• 환경변수 이름은 연결할 때 바꿀 수 있어요. 앱이 DATABASE_URL 이 아닌 다른 이름을 읽는다면 그 이름을 적으세요.
• 앱이 URL 한 줄이 아니라 호스트·포트·사용자·비밀번호를 따로 받는다면(DB_HOST, DB_PASSWORD 같은 식) “프로젝트에 연결” 대신 “접속 정보”의 값을 프로젝트 환경변수에 하나씩 적으세요. 오픈소스 앱은 이런 경우가 많아요. → 서비스가 여러 개인 앱 올리기

새 데이터베이스 폼에서 종류별로 묶여 나와요. 엔진은 만든 뒤에 바꿀 수 없으니, 앱이 무엇을 요구하는지 먼저 확인하세요.

import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3";

// 연결하면 들어오는 환경변수만으로 충분해요. forcePathStyle 만 직접 켜세요.
const s3 = new S3Client({ endpoint: process.env.AWS_ENDPOINT_URL_S3, forcePathStyle: true });

자동 백업이 되는 엔진(PostgreSQL 18 · ParadeDB · VectorChord · PostGIS · PostgreSQL 17 · Redis 8 · Valkey 8 · LanceDB 저장소 · FalkorDB · 오브젝트 스토리지)은 어느 쪽이든 백업이 따로 돌아요. 자동 백업이 없는 엔진은 복제를 고르세요. 스토리지는 만든 뒤에 바꿀 수 없고, 복제 스토리지가 생기기 전에 만든 데이터베이스는 로컬이에요.

백업과 복원은 PostgreSQL 계열·Redis 계열·오브젝트 스토리지(PostgreSQL 18 · ParadeDB · VectorChord · PostGIS · PostgreSQL 17 · Redis 8 · Valkey 8 · LanceDB 저장소 · FalkorDB · 오브젝트 스토리지)에만 있어요.

• 자동 백업은 cron 5필드(한국 시간)로 정하고 기본은 매일 04:00 이에요(오브젝트 스토리지는 일요일 04:00). 클러스터 밖 전용 저장소에 올라가 30일 보관돼요.
• “지금 백업”을 누르면 즉시 한 번 올려요. 목록에서 각 백업의 크기·시각과 작업 로그를 볼 수 있어요.
• 복원은 백업 옆 “복원”을 두 번 눌러 확인해요. 그 시점의 내용으로 덮어써요.
• Redis 계열 복원은 서버를 잠시 멈추고 그 스냅샷으로 교체한 뒤 다시 켜요. 그동안은 접속이 끊겨요.
• 오브젝트 스토리지 복원은 그 시점의 파일을 다시 써요. 같은 이름의 파일은 덮어쓰고, 백업 뒤에 새로 생긴 파일은 지우지 않아요. 서버는 멈추지 않아요.

• DB 인스턴스는 1개 고정이에요. 복제 스토리지는 디스크를 지켜 주는 것이고, 서버가 멈추면 다른 서버에서 다시 뜨는 동안 잠깐 끊겨요. 읽기 복제본·HA 는 로드맵에 있어요.
• 로컬 스토리지는 서버 한 대에 고정돼요. 그 서버가 내려가면 DB 도 함께 멈추고, 서버가 돌아오면 다시 떠요.
• 엔진·크기·디스크·스토리지는 나중에 못 바꿔요. 새 데이터베이스를 만들어 데이터를 옮긴 뒤 프로젝트 환경변수를 바꾸세요.
• 엔진마다 만들 수 있는 최소 크기가 있어요. 메모리를 많이 쓰는 엔진은 작은 크기를 고를 수 없게 막혀 있어요(엔진 표의 “… 이상”).
• 요금: CPU·메모리는 프로젝트와 같은 단가예요. 디스크는 할당한 용량(GB) × 시간으로 과금돼요(기본 ₩0.2/GB·시간 ≈ ₩146/GB·월, 복제·백업 포함). → 단가표
• 개수: 조직(또는 개인)당 기본 50개까지 만들 수 있어요.
• 삭제하면 디스크 데이터도 지워져요. 백업은 남아요.

• 화면은 알아서 새로 고쳐져요. 배포·빌드 중에는 5초, 평소에는 30초마다요.
• 쿠버네티스 오류 원문은 한국어로 풀어서 보여 줘요. CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff 같은 원문은 마우스를 올리면 나와요.
• 상태는 실제 Pod 를 보고 판정해요. 겉으로 숫자만 맞는 게 아니라 진짜 준비됐는지를 봐요.

대시보드(홈)에서는 서버별 CPU·메모리·GPU 사용률과 디스크, 경고 이벤트를 볼 수 있어요.

보관 기록 저장소가 멈춰도 실시간 로그와 배포에는 영향이 없어요. 보관 탭만 “사용 불가”로 보여요.

빌드 결과와 앱 장애·복구는 Slack 과 이메일로 받을 수 있어요. → 알림 설정 · Slack 웹훅 만들기

클러스터 차원의 알림(서버 다운, 디스크 소진 예측 등)은 운영 채널로 따로 가고, 프로젝트 설정과는 무관해요.

1. 조직 만들기 — 로그인한 누구나 상단 전환 메뉴의 “+ 새 조직 만들기”나 /org/new 에서 만들어요. 만든 사람이 소유자가 되고, 한 사람이 3개까지 만들 수 있어요.
2. 초대하기 — 소유자·관리자가 /org 에서 이메일로 초대해요. 대기 목록에 들어가고, 취소할 수도 있어요.
3. 수락하기 — 초대받은 사람이 그 이메일의 core.today 계정으로 로그인하면 상단에 “초대” 표시가 떠요. /org 의 “받은 초대”에서 수락해야 구성원이 돼요(거절도 가능). 계정이 없으면 그 이메일로 가입한 뒤 수락해요.
4. 예산 받기 — 조직은 예산이 있어야 쓸 수 있어요. 플랫폼 관리자에게 지급을 요청하세요. → 요금

고객사 조직은 플랫폼 관리자가 한도와 함께 직접 등록해 주기도 해요.

• 활성 조직 고르기: 상단 전환 메뉴나 /org 맨 위 “조직 선택”에서 골라요. 고른 적이 없으면 처음 소속된 조직이 활성이에요. “조직 선택”에는 조직마다 내 역할과 예산 잔액·이번 달 사용액이 함께 보여요.
• 개인 공간: 예전에 개인으로 만든 프로젝트만 보이고, 관리(배포·빌드·설정·삭제)만 돼요. 새로 만들려고 하면 조직 선택 화면이 나와요.
• 나가기: /org 의 “조직 설정”에서 언제든 나갈 수 있어요(마지막 소유자는 제외).
• 조직 삭제: 소유자만, 프로젝트·데이터베이스를 모두 지운 뒤에 할 수 있어요.

• 한 줄 요약: 구성원은 운영(빌드·배포·재시작)과 자기가 만든 것의 설정까지, 관리자는 모든 설정과 사람까지, 소유자는 조직 자체까지 다뤄요.
• 남이 만든 프로젝트의 설정 화면은 보기 전용이에요. 바꿔야 하면 만든 사람이나 조직 관리자에게 부탁하거나, 관리자에게 역할을 올려 달라고 하세요. 조직을 나가면 내가 만든 것도 더는 못 다뤄요.
• 플랫폼 관리자만 하는 일: 조직 한도·단가·예산(크레딧) 지급·조직 정지. 플랫폼 관리자(CoreDot 운영자)는 모든 조직을 보고 관리해요.
• 누가 무엇을 바꿨는지 남아요. 모든 변경은 감사 로그에 30일 동안 남고 /org 와 프로젝트 활동에서 보여요.

관리자가 단가를 바꾸면 “단가” 화면의 현재 값이 우선이에요.

• 잔액 = 지급받은 합계 − 사용 금액 합계. 관리자가 지급·조정(±)한 내역이 원장에 쌓여요.
• 미리 알려 줘요. 잔액이 10% 미만이거나 소진되면 /org 상단에 배너가 떠요. 예산 · 사용량에는 예상 소진일도 나와요.
• 충전은 플랫폼 관리자에게 요청해요. 조직을 만든 직후에도 마찬가지예요.

크레딧이 넉넉해도 조직이 동시에 쓸 수 있는 자원에는 상한이 있어요. 기본값은 프로젝트 100개 · vCPU 236 · 메모리 880 GiB · GPU 4 이고(크기 × 복제본을 합쳐 계산), 관리자가 조직별로 조정해요. 더 필요하면 /org 에서 사용량/한도를 확인하고 관리자에게 요청하세요.

1. 프로젝트 개요의 상태 배지 — 무엇이 문제인지 한국어로 설명해 줘요. → 배지 읽는 법
2. 로그 탭의 “에러만” — 가장 먼저 찍힌 오류 줄이 진짜 원인인 경우가 많아요.
3. 빌드 상세의 “실패 원인” 상자 — 빌드가 문제라면 어느 단계에서 왜 멈췄는지 나와요.

• 요청량·지연 추이 — 아직 수집하지 않아요.
• 데이터베이스 읽기 복제본·HA — 지금은 DB 인스턴스 1개 고정이에요(디스크만 복제).

위 표의 나머지는 플랫폼 구조에서 오는 한계라 단기 계획이 없어요. 필요한 것이 있으면 관리자에게 사례와 함께 알려 주세요.