docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,189 @@
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id: ai-code-interpreter-sandbox
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title: Code Interpreter — Sandbox / E2B / Daytona
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category: Coding
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status: draft
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source_trust_level: B
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verification_status: conceptual
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created_at: 2026-05-09
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updated_at: 2026-05-09
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tags: [ai, code-execution, sandbox, e2b, vibe-coding]
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tech_stack: { language: "TS / Python / Sandbox", applicable_to: ["Backend"] }
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applied_in: []
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aliases: [code interpreter, E2B, Daytona, sandbox, jupyter, python execution]
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# Code Interpreter
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> LLM 이 작성한 코드를 안전 실행. **격리된 sandbox** 가 핵심. E2B / Daytona / Modal / Cloudflare Containers / 자체 K8s. OpenAI Code Interpreter, Anthropic Bash tool 도 같은 패턴.
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## 📖 핵심 개념
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- Sandbox: 격리 + 자원 제한 + 시간 제한.
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- Stateful: 한 세션 안 변수 유지 (Jupyter kernel).
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- File I/O: upload + 결과 download.
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- Streaming output.
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## 💻 코드 패턴
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### E2B Code Interpreter
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```ts
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import { Sandbox } from '@e2b/code-interpreter';
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const sb = await Sandbox.create({ apiKey: process.env.E2B_API_KEY });
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const exec = await sb.runCode(`
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import pandas as pd
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df = pd.read_csv('/data/sales.csv')
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df.groupby('region').sum()
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`);
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console.log(exec.text); // stdout
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console.log(exec.results); // 차트, table 등 rich result
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console.log(exec.error);
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await sb.kill();
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```
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### File upload / download
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```ts
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await sb.files.write('/data/sales.csv', csvBuffer);
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const out = await sb.runCode(`
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import matplotlib.pyplot as plt
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df.plot()
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plt.savefig('/out/chart.png')
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`);
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const png = await sb.files.read('/out/chart.png', 'binary');
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```
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### Streaming
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```ts
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const exec = await sb.runCode(longTask, {
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onStdout: (line) => stream.write(line),
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onStderr: (line) => stream.write(line),
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});
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```
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### LLM tool 로 wrap
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```ts
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const tools = [{
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name: 'execute_python',
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||||
description: 'Execute Python code in a sandbox. Files in /data/. Save outputs to /out/. State persists between calls in the same conversation.',
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input_schema: {
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type: 'object',
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properties: { code: { type: 'string' } },
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required: ['code'],
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},
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}];
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async function executeTool(name: string, input: { code: string }) {
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if (name === 'execute_python') {
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const r = await sb.runCode(input.code);
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||||
return JSON.stringify({
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stdout: r.text.slice(-2000),
|
||||
error: r.error?.value,
|
||||
results: r.results.map(x => ({ type: x.type, ...x })),
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});
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}
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}
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```
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### 자원 제한
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```ts
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||||
const sb = await Sandbox.create({
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||||
template: 'code-interpreter-v1',
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timeoutMs: 60_000, // 세션 최대 1분
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||||
cpuCount: 1,
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||||
memoryMB: 512,
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});
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const exec = await sb.runCode(code, { timeoutMs: 30_000 }); // 1 cell 30초
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```
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### Persistent state (Jupyter)
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```ts
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||||
await sb.runCode('x = 42');
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const r = await sb.runCode('print(x * 2)'); // 84
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||||
```
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### 자체 sandbox (Docker)
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```dockerfile
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FROM python:3.12-slim
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RUN useradd -m sandbox
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USER sandbox
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WORKDIR /home/sandbox
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||||
RUN pip install pandas numpy matplotlib
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||||
```
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||||
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```ts
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||||
import { spawn } from 'node:child_process';
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||||
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||||
async function runInDocker(code: string): Promise<string> {
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||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const p = spawn('docker', [
|
||||
'run', '--rm',
|
||||
'--network', 'none',
|
||||
'--memory', '512m',
|
||||
'--cpus', '0.5',
|
||||
'-i', 'python:3.12-slim',
|
||||
'python', '-c', code,
|
||||
]);
|
||||
let out = ''; let err = '';
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||||
p.stdout.on('data', (d) => { out += d.toString(); });
|
||||
p.stderr.on('data', (d) => { err += d.toString(); });
|
||||
p.on('close', (c) => c === 0 ? resolve(out) : reject(new Error(err)));
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||||
setTimeout(() => p.kill(), 30_000);
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});
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}
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```
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⚠️ Docker 자체로 sandbox 부족 — gVisor / firecracker / E2B 권장.
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### 출력 안전 처리
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```ts
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||||
function sanitizeOutput(s: string): string {
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return s
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||||
.replace(/[\x00-\x08\x0b-\x1f]/g, '') // control chars
|
||||
.slice(0, 10_000); // 길이 제한
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||||
}
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||||
```
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||||
### 결과 caching (같은 코드)
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```ts
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const key = sha256(code + ':' + dataHash);
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||||
const cached = await cache.get(key);
|
||||
if (cached) return cached;
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||||
const r = await sb.runCode(code);
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||||
await cache.set(key, r);
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```
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## 🤔 의사결정 기준
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| 사용 | 추천 |
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|---|---|
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| ChatGPT-style data analysis | E2B Code Interpreter |
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| Long-running compute | Modal / Daytona |
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| Cloudflare 환경 | Cloudflare Containers |
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| Self-hosted K8s | Pod per session + gVisor |
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| 단순 calc | Python eval 위험 — math.js / sandbox js |
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| Untrusted user code (CTF, 강의) | gVisor / Firecracker / E2B |
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## ❌ 안티패턴
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- **`eval()` 직접**: RCE. sandbox 필수.
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- **Docker `--privileged`**: escape 가능.
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- **Network 허용 + 무제한**: SSRF / 외부 호출.
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- **Memory / CPU 무제한**: fork bomb / OOM.
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- **Output 무제한 → LLM 으로**: 다음 turn 비싸짐.
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- **Sandbox 재사용 cross-user**: state leak.
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- **Filesystem 무제한 write**: 디스크 채움.
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- **Timeout 없음**: 영원 hang.
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## 🤖 LLM 활용 힌트
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- E2B / Daytona 가 가장 modern.
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- Sandbox = network none + memory limit + cpu limit + timeout.
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- Output truncate 후 LLM 으로.
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## 🔗 관련 문서
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- [[AI_Function_Calling_Deep]]
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||||
- [[AI_Agentic_Patterns]]
|
||||
- [[Security_OWASP_Top_10_Practical]]
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Reference in New Issue
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