역할별 첫 번째 프롬프트

이 튜토리얼을 마치면 라이브 환경에서 역할별 프롬프트 하나를 실행하고 후속 질문으로 정제할 수 있습니다. 약 10분을 허용하세요.

필요한 것: 클라우드 연결이 하나 이상 있는 워크스페이스 — 연결 없이는 에이전트가 실제 결과를 반환할 수 없습니다. 아직 설정하지 않았다면 빠른 시작을 먼저 완료하세요.

문법

에이전트에게 자연어로 말하세요. 전체 패턴은 다음과 같습니다:

@agent #tool your request

@agent — 작업을 수행하는 에이전트: @alex (클라우드), @oliver (보안), @tony (데이터베이스), @kai (Kubernetes), @anna (조율).
#tool (선택 사항) — 원하는 출력 형식: #dashboard, #report, #recommend, #alert, #chart, #kb.
요청 내용 — 필요한 것을 자유롭게 작성하세요. 관련 컨텍스트를 인라인으로 추가할 수 있습니다.

전체 구문은 CloudThinker 언어 레퍼런스를 참고하세요.

채팅 열기

app.cloudthinker.io에 로그인하고 왼쪽 사이드바에서 New chat을 클릭하세요.성공 기준: 빈 대화 패널이 열리고 @를 입력하면 에이전트 선택기가 표시됩니다.

역할별 빠른 성과 실행

역할에 맞는 탭을 선택하고, 빠른 성과 프롬프트를 붙여넣은 후, 출력 형태를 확인한 뒤 후속 질문을 시도해보세요.

목표: 사용하지 않는 클라우드 비용을 줄이세요. 1분 이내에 낭비가 어디에 있는지 파악하세요.필요한 것: AWS, Azure, 또는 GCP 연결. 에이전트: @alex.빠른 성과 — 유휴 및 과잉 프로비저닝 리소스 찾기:

@alex find EC2 instances with <20% CPU utilization over the last 30 days, plus any unattached EBS volumes and unused Elastic IPs

Alex가 클라우드 API를 조회하고 사용률 메트릭과 결합하여 예상 월간 절감액과 함께 순위별 목록을 반환합니다.후속 질문:

@alex #recommend right-sizing for the top 5 by waste
@alex #dashboard cost trend by service for this quarter
@alex draft a reserved-instance plan for the stable workloads above

목표: 감사자나 공격자보다 먼저 가장 위험한 잘못된 구성을 찾으세요.필요한 것: AWS, Azure, 또는 GCP 연결. 에이전트: @oliver.빠른 성과 — 민감한 포트의 공개 노출 탐지:

@oliver list security groups with 0.0.0.0/0 access on database, SSH, or RDP ports across all regions

Oliver가 문제가 있는 규칙을 리소스 소유자, 리전, 심각도 순위와 함께 반환합니다.후속 질문:

@oliver #report SOC 2 compliance status with prioritized remediation
@oliver audit IAM policies for privilege-escalation paths
@oliver check for IMDSv1 instances or unencrypted EBS volumes

목표: 느리다고 생각하는 쿼리가 아닌 실제로 문제를 일으키는 쿼리를 찾으세요.필요한 것: PostgreSQL 또는 MySQL 연결. 에이전트: @tony.빠른 성과 — 최근 24시간의 가장 느린 쿼리:

@tony show the top 10 queries by total time over the last 24 hours on production PostgreSQL, with execution count and P95 latency

Tony가 pg_stat_statements(또는 동등한 소스)에서 데이터를 가져와 영향도 순으로 정렬하고 비용이 집중된 곳을 표시합니다.후속 질문:

@tony #recommend indexes for the top 3 queries above
@tony explain why query #2 isn't using the existing index
@tony #dashboard query latency P95 trends by endpoint

목표: 다음 OOMKill이나 예산 검토 전에 파드가 과잉 프로비저닝, 과소 프로비저닝, 또는 불균형한 상태인지 파악하세요.필요한 것: Kubernetes 연결. 에이전트: @kai.빠른 성과 — 클러스터 전체의 파드 리소스 낭비:

@kai analyze pod resource usage vs requests across all namespaces, surface the largest over- and under-provisioned workloads

Kai가 요청/제한을 실제 사용량과 결합하여 노드 비용 영향도 순으로 델타를 정렬합니다.후속 질문:

@kai #recommend HPA policies for the variable workloads above
@kai find nodes with <30% utilization for consolidation
@kai check for pods without resource limits or liveness probes

목표: 알림에서 근본 원인까지의 시간을 단축하세요. 원시 로그가 아닌 구조화된 조사를 받으세요.필요한 것: Pulse 구성, 운영하는 시스템의 연결. 에이전트: 조율을 위한 @anna.빠른 성과 — 활성 알림 조사:

@anna investigate the current incident: pull related metrics, recent deploys, and topology, then propose the top 3 likely causes ranked by evidence

Anna가 관련 전문가에게 위임하고, 증거를 병렬로 수집하며, 조치 가능한 가설 목록을 반환합니다.후속 질문:

@anna #report draft a postmortem from this conversation
@anna pull the matching runbook and walk through the approval gates
@anna check whether this pattern matches any past incident in memory

목표: 회의 네 번을 잡지 않고도 비용, 보안, 성능, 안정성 전반에 걸친 조율된 뷰를 얻으세요.필요한 것: 커버하려는 도메인의 연결. 에이전트: @anna.빠른 성과 — 멀티 에이전트 분기 검토:

@anna coordinate a quarterly infrastructure review:
- @alex top cost optimization opportunities and savings
- @oliver security posture and compliance gaps
- @tony database performance hotspots
- @kai Kubernetes utilization and risk
Consolidate into an executive summary with prioritized actions.

Anna가 위임하고, 수집하고, 중복을 제거하여 네 개의 탭 대신 하나의 경영진 브리핑을 반환합니다.후속 질문:

@anna #report quarterly business review in slide-deck format
@anna track the open actions from last quarter — what shipped, what slipped
@anna draft a roadmap that aligns cost reduction with reliability work

성공 기준: 에이전트가 약 30초 내에 일반적인 모범 사례가 아닌 실제 환경에서 알고 있는 리소스, 쿼리, 또는 규칙을 언급하며 응답합니다.

대화 정제

에이전트는 대화 컨텍스트를 유지하므로, 처음부터 다시 시작하는 대신 결과를 기반으로 발전시키세요:

처음부터 구체적으로. “지난 30일 us-east-1의 EC2 비용”이 “비용 보여줘”보다 낫습니다.
재시작 말고 정제. “위 항목에 대해 RDS로 드릴다운해줘”는 잘 작동합니다.
도구 조합. 먼저 #dashboard로 전체 형태를 파악하고, 같은 주제에서 #recommend로 행동 방안을 구하세요.
Anna에게 조율 맡기기. 여러 도메인에 걸친 작업은 @anna로 시작하고 전문가를 명시하세요.

성공 기준: 후속 프롬프트가 이전 대화 내용을 반복하지 않아도 이전 항목을 참조하는 답변을 반환합니다.

완료 기준

역할별 빠른 성과가 알고 있는 리소스나 쿼리를 언급하는 결과를 반환했습니다
적어도 하나의 후속 프롬프트가 첫 번째 답변을 재설명 없이 기반으로 했습니다
#dashboard, #report, #recommend가 어떤 형태의 출력을 생성하는지 예측할 수 있습니다

다음 단계

방금 실행한 모든 프롬프트는 CloudThinker 동작 방식에 설명된 감지 → 분석 → 해결 → 검증 루프의 한 패스입니다 — 아래 모듈은 그 루프를 지속적으로 실행합니다. 첫 번째 모듈을 설정하세요:

Code Review

저장소를 연결하고 다음 풀 리퀘스트에서 @cloudthinker-ai의 리뷰 코멘트를 받으세요.

CostOps

CloudKeepers를 활성화하여 지출을 지속적으로 모니터링하고 절감 기회를 발견으로 표시하세요.

인시던트 대응

알림을 Pulse로 라우팅하여 터미널을 열기 전에 에이전트가 조사하도록 하세요.

Skills

에이전트에게 팀의 절차를 가르쳐 팀만의 방식으로 실행하도록 하세요.

​문법

​완료 기준

​다음 단계

Code Review

CostOps

인시던트 대응

Skills

문법

완료 기준

다음 단계