ESP32-S3 Bench Guide
ESP32‑S3 N16R8 벤치 가이드: 실시간 핀아웃, 강의, 시뮬레이터 및 벤치 로그
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
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프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기교사를 위한 수업 웹앱 PRD 도구 · 성취기준에서 시작해 질문(또는 AI 대화)으로 기획서를 만들고, MCP로 Claude Code·Cursor에서도 씁니다
저장소 README에서 가져옴
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗교사가 자기 수업에 쓸 웹앱을 기획하고, 개발 AI가 바로 읽을 수 있는 PRD(요구사항 문서)로 정리하는 도구 모음입니다. 외부 라이브러리와 빌드 없이 GitHub Pages에 배포되는 정적 웹앱입니다.
웹사이트 (설치 없음): https://yang102948549.github.io/lessonapp-prd-studio/ · AI 대화형은 https://yang102948549.github.io/lessonapp-prd-studio/PRD(AI)/
MCP 서버 (Claude Code·Cursor 등): AI 도구에 이렇게 말하면 설치됩니다.
https://github.com/yang102948549/lessonapp-prd-studio 의
mcp폴더를 MCP 서버로 설치해 줘
직접 설치와 쓰임새는 mcp/README.md를 보세요.
| 구성 | 위치 | 특징 |
|---|---|---|
| 질문 폼 사이트 | 루트 index.html | 정해진 질문을 순서대로 선택·입력합니다. 기본 질문은 AI 없이 동작합니다. |
| PRD(AI) | PRD(AI)/ | 같은 질문 순서를 AI(Gemini)가 대화로 이끌고, 교사의 수업에 맞춘 선택지와 제안을 줍니다. |
| MCP 서버 | mcp/ | 성취기준 검색과 기획 질문을 Claude Code·Cursor 같은 AI 도구에서 씁니다. 설치와 사용 |
학교급 → 학년 → 과목 → 교육과정 성취기준 → 수업의 기본 방향(이 성취기준으로 어떤 수업을 하고 싶은지) → 수업 단계 → 배움의 목표 → 앱의 형태 → 활동 설계 → 학생 참여 → 사용 상황 → 데이터와 공유 → 교사 화면 → 화면 디자인(교과 소재·첫 화면·기억에 남을 한 가지·색·글자·배치·화면 문구) → 마무리. 내보낸 PRD 끝에는 개발 AI가 흔한 AI 웹앱 모양을 피하고 내용을 빠짐없이 채우도록 하는 "개발 AI 작업 지침"이 자동으로 붙습니다. 오른쪽 계획 지도에서 어느 질문까지 왔는지 볼 수 있습니다.
프로젝트 폴더에서 python -m http.server 4173 --bind 127.0.0.1 실행 후 http://127.0.0.1:4173 (PRD(AI)는 /PRD(AI)/).
저장소 Settings → Pages → Deploy from a branch → 기본 브랜치의 / (root)를 선택합니다. 상대 경로를 사용하므로 하위 경로에서도 작동합니다. API 키를 저장소나 GitHub Secrets에 넣지 않습니다.
node --check app.js, node --check planning.js, mcp/에서 npm test. 실제 Gemini 호출에는 유효한 키가 필요합니다.