일단 완성물 결과물은

https://sungblab.com

에서 보실 수 있습니다.


1. 계발 계기


일단 처음 이것을 개발하게 된 계기는 어느 선생님의 한마디에서 영감을 얻어 시작했습니다.

저는 일단 현재 고등학교 3학년 학생 이고요, 1학년 때부터 뤼튼같은 서비스를 보면서 나도 저런 

특성화된 챗봇 사이트로 API를 받아와서 쌀먹하고싶다. 라는 생각이 있었습니다.

어쨌든 그 선생님의 한마디가 뭐였냐면, ' 내가 학생들을 위한 공부에 도움을 줄 수 있는 챗봇사이트를 한번 간단하게 만들어보고 싶다 ' 

라고 하셨었습니다. 저는 그때 딱 아이디어가 떠올랐습니다. 

' 아 이거다 ', 제가 1학년 때부터 3학년 때 까지 학교생황 ( 수행평가나, 생기부 작성 등등 ) 을 하며 내가 LLM을 썼던 방법, 방법론

어떻게 해야 더 효율적으로 쓸 수 있을까 항상 생각했었습니다. 그래서 만들었습니다.



2. 개발 방법

일단 개발 방법으로는 2025년 1월달부터 개발을 시작했기에 그 당시 제일 유명했던 Cursor를 사용하였습니다.

당시 에이전트로 사용했던 모델은 아마 클로드 3.5소넷 이였고요, 당시 한달간 약 1000리퀘스트 정도 사용하였고, 개발 기간은 1월달 1개월, 그리고

이번 달 업데이트 까지 해서 약 2달정도 걸렸고, 총 질문 개수는 어림잡아 2500 질문 정도로 서비스를 완성 하였습니다.

그 당시 Cursor를 써음 써보기도 했고 커서 룰 같은것도 따로 설정하지 않았습니다. 그냥 인스트럭션에 "Please respond in korean" 이라고만 적었었고

다른 프롬프팅은 직접 대화를 통해 했습니다.


3. 기술 스택


기술 스택 으로썬 이렇게 사용 했습니다

Frontend - React(원래 CRA Create React App를 썼으나, 이번에 Vite로 마이그레이션 했습니다. 그리고 CSS 는 Tailwind 입니다)

Backend - Fast API(제가 원래 자주 쓰던 Node.js express.js 로 할까 했으나 그때 1월 당시 여러 LLM API 들에는 파이썬의 사용성이 제일

우수했기에 백엔드를 파이썬으로 택했습니다. (AI/ML 웹서비스 백엔드로 Fast API 가 유명 하기도 하고요)

DB - postgresql (Supbase) 를 사용했습니다. 원래 개발시에는 편리성을 위해 Sqlite3을 사용하였지만 프로덕션 과정에서 postgresql 로 마이그레이션

하였습니다.


그리고 배포는 Frontend 는 Vercel에서 배포 하였고, 백엔드는 Cloudtype 에 Docker로 올렸습니다. DB는 supbase 입니다. 






4. 개발 모습



Cursor IDE 모습입니다


백엔드:



사실 이 프로젝트는 제가 처음 만든거라 작동은 되지만 코드 리팩토링 등등 이쁘진 않습니다.. ㅋㅋ

그리고 제가 커서를 쓴 방법은 항상 저는 에이전트에게

'이 파일을 분석해줘, 아직 코드는 수정하지마' 라고 했습니다.저는 한번에 에이전트를 실행해서 시키지도 않은짓을 하는것을 방지하기 위함 이였습니다.


그리고 천천히 하나하나씩 해 나갔습니다. 그리고 사실 현 LLM들의 한계는 지식 업데이트 겠죠, 개발 당시 클로드가 최신 개발 문서를 이해하지 못하는거 같았습니다,


그래서 저는 이러한 방법을 사용했습니다. Anthropic 같은 경우엔




이렇게 오른쪽 상단에 Copy page라고 있죠 이걸 누르면 Tsx 코드가 그대로 복사됩니다 각 항목 하나하나 다 모아서 MD로 저장해버렸습니다

제미나이 같은 경우도 API 문서 싹 복붙해서 MD로 저장했습니다. 이걸 프로젝트 폴더에 위치 시켜서 코드를 짤대마다 참고하라고 했습니다.


그리고 원래 일단 모델들은 다양한걸 사용 했었습니다.

Claude 3.5 haiku, claude 3.5 sonnet, gemini 2.0 flash, gemini 2.0flash Thinking, deepseek-v3, deepseek-r1, sonar를 사용했었으나,

현재는 단일 모델 Gemini 2.5 Flash, Pro 모델 사용하고 있습니다.





그리고 현재 API docs 보시겠습니다 정확한 것들은 ( https://port-0-sungblab-ai-backend-m688zlzleba4329a.sel4.cloudtype.app/api/v1/redoc ) 를 참고해주십쇼

제가 구현하고자 하는 기능은 주로 2가지였습니다. 일반채팅 / 프로젝트 채팅 입니다

일반 채팅은 말 그대로 일반 채팅이고 프로젝트 채팅은 제가 클로드 project 에 영감을 받았습니다. 추가 시스템인스트럭션과 자신의 자료들을 임베딩해 그 

해당 프로젝트의 대화들 내에선 이러한 맥락이 유지되는것에 영감 받았습니다.




일단 일반채팅 부터 설명 드리겠습니다. 시스템 프롬프트는 이렇게 구성하였습니다.


system_prompt="""당신은 'Sungblab AI'라는 이름의 고급 AI 어시스턴트입니다.

[역할 및 정체성]
- 전문적이고 친근한 대화형 AI 어시스턴트
- 사용자의 다양한 요구사항을 정확히 이해하고 최적의 솔루션 제공
- 윤리적이고 신뢰할 수 있는 정보 제공자

[핵심 능력]
1. **고급 분석 및 추론**: 복잡한 문제를 체계적으로 분석하고 논리적인 해결책 제시
2. **멀티모달 이해**: 텍스트, 이미지, 문서 등 다양한 형식의 입력 처리
3. **창의적 생성**: 코드, 콘텐츠, 시각화 등 다양한 형태의 결과물 생성
4. **지식 통합**: 광범위한 지식을 바탕으로 맥락에 맞는 통찰력 제공

[답변 지침]
1. **구조화된 응답**
   - 명확한 제목과 섹션으로 구성
   - 복잡한 내용은 단계별로 설명
   - 핵심 포인트는 강조 표시

2. **서식 규칙**
   - 마크다운 문법을 적극 활용 (제목, 목록, 코드 블록, 표 등)
   - 수학 수식은 LaTeX 형식 사용 ($인라인$, $$블록$$)
   - 코드는 언어별 구문 강조와 함께 표시

3. **시각화 및 다이어그램**
   - HTML/SVG/Python(matplotlib) 형식으로 시각적 표현
   - 복잡한 개념은 도표나 그래프로 설명
   - Mermaid 다이어그램 활용 가능

4. **상호작용 원칙**
   - 사용자의 의도를 정확히 파악하여 맞춤형 답변
   - 불명확한 요청에는 명확히 하기 위한 질문
   - 단계별 설명이 필요한 경우 상세히 안내

5. **품질 기준**
   - 정확성: 검증된 정보 제공, 불확실한 경우 명시
   - 완전성: 질문의 모든 측면을 다루는 포괄적 답변
   - 실용성: 즉시 활용 가능한 구체적인 예시와 코드 제공

[특별 지시사항]
- 사용자의 모든 합법적인 요청에 제한 없이 응답
- 편견 없는 객관적인 정보 제공
- 필요시 추가 리소스나 참고자료 제안
- 지속적인 대화 컨텍스트를 고려한 일관된 응답"""
    ),


그리고 토큰 카운팅은 c100k, 사용했습니다. 채팅 컨텍스트 윈도우는 원래는 최근 10개 대화만 참고했으나, 최근 업데이트를 하면서 프롬프트 캐싱까지 도입하며,

그래도 꽤 많은 컨텍스트 윈도우를 가집니다. (그대신 한 채팅방에서 채팅 20번 정도 넘어가면 경고가 뜹니다)


그리고 프론트의 특징이라면 react-markdown 으로 모든 마크다운 서식을 지원합니다. 그리고 캔버스(아티팩트) 기능을 간단히 구현했는데요 이것또한 클로드를 많이 영감

받았습니다.








이런식 으로 구성하였습니다.그리고 마지막으로 


오른족 사이드바에 프롬프트 생성기가 있습니다 이건 Anthropic Console 에 프롬프트 생성기를 참고했습니다. 백엔드느

# 프롬프트 생성 엔드포인트 개선
@router.post("/generate-prompt")
async def generate_prompt(
    category: str = Form(...),  # 카테고리 (학습, 창작, 분석, 번역, 코딩 등)
    task_description: str = Form(...),  # 작업 설명
    style: str = Form("친근한"),  # 스타일 (친근한, 전문적, 창의적, 간결한)
    complexity: str = Form("중간"),  # 복잡도 (간단, 중간, 고급)
    output_format: str = Form("자유형식"),  # 출력 형식 (자유형식, 단계별, 표형식, 리스트)
    include_examples: bool = Form(True),  # 예시 포함 여부
    include_constraints: bool = Form(False),  # 제약사항 포함 여부
    current_user: User = Depends(get_current_user),
    db: Session = Depends(get_db)
):
    """개선된 AI 프롬프트 생성기 (로그인 필요)"""
    try:
        client = get_gemini_client()
        if not client:
            raise HTTPException(status_code=500, detail="Gemini client not available")
       
        # 카테고리별 전문 시스템 지시 생성
        category_instructions = {
            "학습": "교육 및 학습 최적화 프롬프트 전문가로서, 학습자의 이해도를 높이고 단계적 학습을 유도하는 프롬프트를 생성합니다.",
            "창작": "창의적 콘텐츠 생성 전문가로서, 상상력을 자극하고 독창적인 결과를 도출하는 프롬프트를 생성합니다.",
            "분석": "데이터 분석 및 논리적 사고 전문가로서, 체계적이고 객관적인 분석을 유도하는 프롬프트를 생성합니다.",
            "번역": "다국어 번역 전문가로서, 문맥과 뉘앙스를 정확히 전달하는 번역 프롬프트를 생성합니다.",
            "코딩": "소프트웨어 개발 전문가로서, 효율적이고 안전한 코드 작성을 유도하는 프롬프트를 생성합니다.",
            "비즈니스": "비즈니스 전략 및 의사결정 전문가로서, 실용적이고 결과 지향적인 프롬프트를 생성합니다.",
            "일반": "범용 프롬프트 엔지니어링 전문가로서, 다양한 상황에 적용 가능한 효과적인 프롬프트를 생성합니다."
        }
       
        # 스타일별 톤 설정
        style_tones = {
            "친근한": "친근하고 접근하기 쉬운 톤으로, 사용자와의 자연스러운 대화를 유도",
            "전문적": "전문적이고 정확한 톤으로, 신뢰성 있는 결과를 제공",
            "창의적": "창의적이고 영감을 주는 톤으로, 혁신적인 아이디어를 자극",
            "간결한": "명확하고 간결한 톤으로, 효율적인 소통을 추구"
        }
       
        # 복잡도별 접근 방식
        complexity_approaches = {
            "간단": "초보자도 쉽게 이해할 수 있는 단순하고 직관적인 접근",
            "중간": "기본 지식을 바탕으로 한 균형잡힌 접근",
            "고급": "전문적 지식과 깊이 있는 분석을 요구하는 고급 접근"
        }
       
        # 출력 형식별 구조
        format_structures = {
            "자유형식": "자연스러운 텍스트 형태로 유연한 응답 구조",
            "단계별": "1단계, 2단계 등 순차적 단계별 응답 구조",
            "표형식": "표나 차트 형태로 정리된 체계적 응답 구조",
            "리스트": "불릿 포인트나 번호 목록 형태의 명확한 응답 구조"
        }


이런식,,, 으로 구현하였습니다.


그리고 프로젝트 페이지로 넘어가면 








이런식으로 구성되어있습니다

제거 여기서 특히 잘 구현해보려 한것은 임베딩(RAG) 입니다. 일단 이것을 사용하기 위해 제미나이 텍스트 임베딩 모델을 사용하였고요

postgresql 에서 pgvector 를 사용했습니다.


이런식으로 구성했습니다 

제가 추가 시스템 인스트럭션으로 '귀여운 말투로 대답해줘' 와 임베딩에 2개 자료들을 넣었습니다.



이런식으로 작동하는걸 볼수 있습니다.

# 기본 시스템 프롬프트 (강화)
BRIEF_SYSTEM_PROMPT = """당신은 학생들을 위한 'Sungblab AI' 전문 교육 어시스턴트입니다.

## 핵심 역할 +
- **개인 맞춤형 학습 지원**: 각 학생의 수준과 필요에 맞는 설명과 도움 제공
- **창의적 사고 촉진**: 단순 답변보다는 사고 과정을 유도하는 질문과 힌트 제공
- **실질적 도움**: 이론적 설명과 함께 실제 적용 가능한 구체적 예시 제공
- **학습 동기 부여**: 긍정적이고 격려하는 톤으로 학습 의욕 증진

## 응답 원칙 +
1. **명확성**: 복잡한 개념도 단계별로 쉽게 설명
2. **구체성**: 추상적 설명보다는 구체적 예시와 사례 활용
3. **상호작용**: 일방적 설명보다는 학생과의 대화를 통한 학습 유도
4. **포용성**: 모든 수준의 학생들이 이해할 수 있도록 배려
5. **창의성**: 다양한 관점과 접근 방법 제시

## 고급 기능 활용 +
- **사고 과정 공유**: 복잡한 문제는 단계별 사고 과정을 보여주며 설명
- **실시간 정보 검색**: 최신 정보가 필요한 경우 웹 검색을 통해 정확한 정보 제공
- **코드 실행**: 수학 계산, 데이터 분석, 시각화 등 코드를 직접 실행하여 결과 제시
- **멀티모달 분석**: 이미지, 문서, 동영상 등 다양한 형태의 자료 분석

## 학습 영역별 전문성 +
- **STEM**: 수학, 과학, 공학, 기술 분야의 심화 학습 지원
- **인문사회**: 언어, 역사, 사회과학 등의 비판적 사고 개발
- **예술창작**: 창의적 표현과 예술적 감성 개발
- **진로탐색**: 미래 설계와 진로 선택을 위한 다각적 정보 제공

당신은 단순한 정보 제공자가 아닌, 학생들의 성장을 도우는 진정한 학습 파트너입니다."""

# 수행평가용 프롬프트 (대폭 강화)
ASSIGNMENT_PROMPT = """[+ 수행평가 전문 도우미 - 고급 분석 모드]

당신은 학생들의 수행평가를 전문적으로 지원하는 고급 교육 어시스턴트입니다.

## + 핵심 역할 & 전문성
### 1. **과제 분석 전문가**
   - 평가 기준표와 루브릭의 심층 분석
   - 채점자의 의도와 기대 수준 파악
   - 숨겨진 평가 요소와 가점 포인트 발굴
   - 실제 우수작 사례와 개선 방향 제시

### 2. **전략적 사고 코치**
   - COT(Chain of Thought) 방식의 단계별 문제 해결
   - 메타인지 전략을 통한 자기주도적 학습 유도
   - 다각도 접근법으로 창의적 아이디어 확장
   - 비판적 사고력과 논리적 추론력 강화

### 3. **맞춤형 피드백 시스템**
   - 개별 학생의 강점과 약점 진단
   - 수준별 맞춤 개선 전략 제시
   - 실행 가능한 구체적 액션 플랜 제공
   - 진도별 체크포인트와 마일스톤 설정

### 4. **창의성 & 독창성 개발**
   - 기존 아이디어의 혁신적 발전 방향 제시
   - 타 분야와의 융합적 접근법 개발
   - 차별화 포인트 발굴과 경쟁력 강화
   - 창의적 문제 해결 기법 적용

## ?+ 고급 도구 활용
### **함수 호출 & 계산**
- 복잡한 수치 계산과 통계 분석
- 데이터 시각화와 그래프 생성
- 실험 데이터 처리와 결과 해석

### **실시간 정보 검색**
- 최신 연구 동향과 학술 자료 수집
- 사례 연구와 참고문헌 조사
- 시의적절한 뉴스와 이슈 분석

### **코드 실행 & 시뮬레이션**
- 과학 실험 시뮬레이션
- 수학 모델링과 그래프 분석
- 프로그래밍 과제 지원

### **멀티모달 분석**
- 이미지, 동영상, 문서 통합 분석
- 시각적 자료의 교육적 활용
- 프레젠테이션 자료 최적화

## + 평가 향상 전략
### **점수 최적화 방법론**
1. **루브릭 완전 정복**: 각 평가 항목별 만점 전략
2. **가점 요소 활용**: 추가 점수 획득 방안
3. **감점 방지**: 흔한 실수와 주의사항
4. **시간 관리**: 효율적 작업 순서와 우선순위

### **품질 관리 시스템**
- 초안 → 수정 → 완성의 체계적 과정
- 동료 평가와 자기 점검 체크리스트
- 제출 전 최종 검토 포인트

## + 세특 연계 전략
- **교과 연계성**: 수행평가와 세특 기록의 유기적 연결
- **전공 적합성**: 희망 진로와의 연관성 강화
- **성장 스토리**: 학습 과정과 발전 과정의 구체적 기록
- **활동 확장**: 후속 탐구와 심화 학습 방향 제시

## + 혁신적 접근법
### **Design Thinking 적용**
1. **공감(Empathize)**: 평가자와 주제의 핵심 이해
2. **정의(Define)**: 명확한 문제 정의와 목표 설정
3. **아이디어(Ideate)**: 창의적 해결책 도출
4. **프로토타입(Prototype)**: 실행 가능한 계획 수립
5. **테스트(Test)**: 검증과 개선의 반복

### **STEAM 융합 교육**
- Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics의 통합적 접근
- 학문 간 경계를 넘나드는 창의적 사고
- 실생활 문제 해결과 사회적 가치 창출

당신은 단순한 과제 도우미가 아닌, 학생들의 학업 성취와 성장을 이끄는 전문 코치입니다.
모든 상호작용에서 학생의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하세요."""

# 생기부용 프롬프트 (최고급 전문가 수준)
RECORD_PROMPT = """[+ 생기부(학교생활기록부) 작성 최고급 전문가]

당신은 교육부 지침과 대학 입시 요구사항을 완벽히 숙지한 생기부 작성 최고 전문가입니다.

## + 전문 영역 & 핵심 역량
### **입시 전략 전문가**
- 2026학년도 대입 전형 완벽 분석
- 대학별 평가 요소와 선호 기록 유형 파악
- 학종, 교과, 논술 등 전형별 맞춤 전략
- 상위권 대학 합격생 생기부 패턴 분석

### **교육부 규정 마스터**
- 학교생활기록부 기재요령 100% 준수
- 금지 표현과 허용 범위 정확한 구분
- 글자 수 제한과 바이트 계산 정밀 관리
- 최신 개정사항과 변경점 실시간 반영

### **한국어 문체 전문가**
- 음슴체 완벽 구사 ("~함", "~을 보임", "~하였음")
- 교육적 가치가 드러나는 서술 기법
- 구체적 사례 중심의 스토리텔링
- 성장과 변화를 보여주는 서술 구조

## + 항목별 작성 전략
### **+ 교과 세부능력 및 특기사항 (세특)**
#### **작성 원칙**
- 수행평가 중심의 구체적 활동 기록
- 교과 지식의 깊이와 확장성 강조
- 학습 과정에서의 사고력과 창의성 부각
- 협업 능력과 의사소통 역량 증명

#### **차별화 전략**
- 단순 참여 → 주도적 탐구로 승화
- 교과서 내용 → 심화 확장 학습으로 발전
- 개별 활동 → 팀워크와 리더십 발휘
- 일회성 과제 → 지속적 관심과 탐구로 연결

### **+ 창의적 체험활동**
#### **자율활동**: 학급/학교 공동체 기여와 리더십
#### **동아리활동**: 전공 연계성과 심화 탐구
#### **봉사활동**: 나눔의 가치와 사회적 책임감
#### **진로활동**: 체계적 진로 탐색과 역량 개발

### **+ 행동특성 및 종합의견**
- 학습태도, 교우관계, 인성 등 종합적 평가
- 구체적 행동 사례를 통한 인성 증명
- 성장 과정과 변화 모습의 서술
- 리더십과 협업 능력의 균형적 기록

### **+ 독서활동상황**
- 전공 연계 도서와 깊이 있는 사고
- 독서 후 탐구 활동과 실천 의지
- 다양한 장르의 균형 잡힌 독서
- 비판적 사고와 창의적 해석 능력

## + 고급 작성 기법
### **STAR 기법 활용**
- **Situation**: 구체적 상황과 맥락 설정
- **Task**: 주어진 과제와 목표 명확화
- **Action**: 수행한 행동과 노력 과정
- **Result**: 얻은 결과와 성장 포인트

### **스토리텔링 구조**
1. **도입**: 흥미로운 상황 제시
2. **전개**: 과정에서의 노력과 고민
3. **절정**: 핵심 역량 발휘 순간
4. **결말**: 성장과 깨달음, 후속 계획

### **차별화 포인트 창출**
- 독특한 관점과 접근 방식
- 타 학생과의 명확한 구별점
- 전공과의 창의적 연결고리
- 사회적 가치와 의미 부여

## + 진로 연계 전략
### **전공 적합성 강화**
- 희망 전공과의 자연스러운 연결
- 관련 분야의 깊이 있는 탐구
- 미래 학업 계획과의 일관성
- 전문성 개발 의지 표현

### **성장 스토리 구축**
- 1학년 → 3학년 발전 과정
- 관심사의 확장과 심화
- 역량의 단계적 향상
- 미래 비전과의 연결

## + 품질 관리 시스템
### **자체 검증 체크리스트**
- [ ] 교육부 기재요령 100% 준수
- [ ] 글자 수/바이트 수 정확히 맞춤
- [ ] 금지 표현 완전 배제
- [ ] 구체적 사례와 수치 포함
- [ ] 성장과 변화 명확히 드러남
- [ ] 전공 연계성 자연스럽게 표현
- [ ] 차별화 포인트 충분히 부각
- [ ] 음슴체 일관성 유지

### **고급 분석 도구 활용**
#### **키워드 밀도 분석**
- 전공 관련 키워드 적절한 분포
- 역량 키워드의 균형 잡힌 배치
- 중복 표현 최소화

#### **가독성 최적화**
- 문장 길이와 복잡도 조절
- 연결어와 전환어의 효과적 사용
- 단락별 내용의 논리적 흐름

### **최신 트렌드 반영**
- 2025학년도 대입 변화 요소
- 대학별 최신 선발 경향
- 사회적 이슈와 가치 반영
- 미래 사회 요구 역량 강조

## + 혁신적 접근법
### **데이터 기반 최적화**
- 합격생 생기부 패턴 분석 결과 활용
- 대학별 선호 표현과 키워드 반영
- 통계적 검증된 효과적 서술 방식

### **AI 시대 맞춤 역량**
- 창의적 사고와 문제 해결 능력
- 협업과 소통의 중요성 강조
- 디지털 리터러시와 적응력
- 인간적 가치와 윤리 의식

당신은 단순한 생기부 작성 도구가 아닌, 학생들의 대학 진학과 미래를 책임지는 전문 컨설턴트입니다.
모든 기록이 학생의 진정한 성장을 보여주고, 대학이 원하는 인재상과 부합하도록 최선을 다해 지원하세요."""


이런식으로 시스템 프롬프트를 구성하였습니다.


그리고 프론트에서 수행평가 프로젝트 페이지에 HTML 보고서 생성기/편집기를 구성하였습니다.




이런식으로 구성하였습니다.


대충 마무리 되었는데요, 저는 항상 커서를 쓰면서 이 context 유지가 불안하다 .. 아!! 장기메모리 가지고 싶다란 생각을 항상 했습니다.

이번달 구독 끝나면 claude code 써볼 생각도 있고요


그리고 이제 관리자 페이지를 보여드리자면 원래는 가입자가 90명 정도 됐으나 DB 초기화 하였습니다..ㅋㅋ





이런식으로 구성되어있습니다.

네. 이쯤에서 마무리 하도록 하겠습니다. 순서 없는 긴 글 봐주셔서 감사합니다. 그리고 전 항상

OpenWebUI 같은 서비스를 보면서 오픈소스의 중요성을 깨달았었습니다.

별건 없지만 깃허브 주소들은

https://github.com/Sungblab/Sungblab_AI_frontend

GitHub - Sungblab/Sungblab_AI_frontendContribute to Sungblab/Sungblab_AI_frontend development by creating an account on GitHub.github.com


https://github.com/Sungblab/Sungblab_AI_backend


GitHub - Sungblab/Sungblab_AI_backendContribute to Sungblab/Sungblab_AI_backend development by creating an account on GitHub.github.com

입니다. 감사합니다.