Apidog Docs
🇰🇷 한국인
  • 🇺🇸 English
  • 🇯🇵 日本語
  • 🇪🇸 Español
  • 🇰🇷 한국인
  • 🇨🇳 简体中文
  • 🇵🇹 Português (Portugal)
  • 🇮🇩 Bahasa Indonesia
  • 🇧🇷 Português (Brasil)
  • 🇻🇳 Tiếng Việt
  • 🇨🇳 繁體中文
🇰🇷 한국인
  • 🇺🇸 English
  • 🇯🇵 日本語
  • 🇪🇸 Español
  • 🇰🇷 한국인
  • 🇨🇳 简体中文
  • 🇵🇹 Português (Portugal)
  • 🇮🇩 Bahasa Indonesia
  • 🇧🇷 Português (Brasil)
  • 🇻🇳 Tiếng Việt
  • 🇨🇳 繁體中文
🇰🇷 한국인
  • 🇺🇸 English
  • 🇯🇵 日本語
  • 🇪🇸 Español
  • 🇰🇷 한국인
  • 🇨🇳 简体中文
  • 🇵🇹 Português (Portugal)
  • 🇮🇩 Bahasa Indonesia
  • 🇧🇷 Português (Brasil)
  • 🇻🇳 Tiếng Việt
  • 🇨🇳 繁體中文
HomeLearning Center
Support CenterAPI ReferencesDownloadChangelog
HomeLearning Center
Support CenterAPI ReferencesDownloadChangelog
  1. 브랜치
  • Apidog 학습 센터
  • 시작하기
    • Apidog 소개
    • Apidog의 기본 개념
    • Apidog 탐색하기
    • 빠른 시작
      • 개요
      • 엔드포인트 생성하기
      • 요청 만들기
      • 어서션 추가하기
      • 테스트 시나리오 생성
      • API 문서 공유
      • 더 알아보기
    • Apidog로 마이그레이션
      • 개요
      • 수동 가져오기
      • 예약 가져오기(데이터 소스 바인딩)
      • 가져오기 옵션
      • 데이터 내보내기
      • 가져오기
        • Postman에서 가져오기
        • OpenAPI Spec 가져오기
        • cURL 가져오기
        • Markdown 가져오기
        • Insomnia에서 가져오기
        • apiDoc에서 가져오기
        • .har 파일 가져오기
        • WSDL 가져오기
  • Mock API 데이터
    • 개요
    • 스마트 목
    • 사용자 지정 목
    • 목 우선순위 순서
    • 목 스크립트
    • 클라우드 목
    • Self-Hosted Runner Mock
    • 목 언어(로케일)
  • 계정 및 환경설정
    • 계정 설정
    • OpenAPI 액세스 토큰 생성
    • 알림
    • 언어 설정
    • 단축키
    • 네트워크 프록시 구성
    • 데이터 백업
    • Apidog 업데이트
    • 계정 삭제
    • 실험적 기능
  • 요청 보내기
    • 개요
    • SSE 디버깅
    • MCP 클라이언트
    • Socket.IO
    • WebSocket
    • Webhook
    • SOAP 또는 WebService
    • GraphQL
    • gRPC
    • 디버깅에 요청 프록시 에이전트 사용
    • 요청 만들기
      • 요청 기록
      • 요청 기본 사항
      • 매개변수 및 본문
      • 요청 헤더
      • 요청 설정
      • 요청 디버그
      • 요청을 엔드포인트로 저장하기
      • HTTP/2
    • 인증 및 권한 부여
      • 개요
      • CA 및 클라이언트 인증서
      • 인증 유형
      • Digest Auth
      • OAuth 1.0
      • OAuth 2.0
      • Hawk 인증
      • Kerberos
      • NTLM
      • Akamai EdgeGrid
    • 응답 및 쿠키
      • API 응답 보기
      • 쿠키 관리
      • 개요
  • API 개발 및 디버깅
    • 개요
    • 요청 생성
    • 요청 보내기
    • 디버깅 케이스
    • 테스트 케이스
    • 동적 값
    • 응답 검증
    • 디자인 우선 vs 요청 우선
    • 코드 생성
    • 환경 및 변수
      • 개요
      • 변수 사용하기
      • 환경 관리
    • Vault 시크릿
      • 개요
      • HashiCorp Vault
      • Azure Key Vault
      • AWS Secrets Manager
    • 동적 값 모듈
      • Airline
      • 동물
      • 색상
      • Commerce
      • Company
      • 데이터베이스
      • Datatype
      • 날짜
      • 금융
      • Food
      • Git
      • Hacker
      • Helpers
      • Image
      • Internet
      • Location
      • Lorem
      • 음악
      • Number
      • Person
      • Phone
      • 과학
      • String
      • System
      • Vehicle
      • Word
    • 사전/사후 프로세서
      • 개요
      • 어서션
      • 변수 추출
      • Wait
      • 보안
      • 데이터베이스 작업
        • 개요
        • MySQL
        • MongoDB
        • Redis
        • Oracle Client
      • 스크립트 사용
        • 개요
        • 전처리 스크립트
        • 사후 처리 스크립트
        • Public Scripts
        • Postman 스크립트 참조
        • 다른 프로그래밍 언어 호출하기
        • JS 라이브러리 사용하기
        • 응답 시각화
        • 스크립트 예제
          • 어서션 스크립트
          • 변수 사용하기
          • 요청 수정하기
          • 기타 예시
    • API 디버깅
      • AI Agent Debugger
      • A2A Debugger
  • API 설계
    • 개요
    • 새 API 프로젝트 생성
    • 엔드포인트 기본 사항
    • API 설계 지침
    • 모듈
    • 여러 요청 본문 예시 구성
    • 컴포넌트
    • 공통 필드
    • 전역 매개변수
    • 엔드포인트 변경 이력
    • 댓글
    • 엔드포인트 일괄 관리
    • 사용자 지정 프로토콜 API
    • Spec-first 모드(Beta)
    • 보안 스키마
      • 개요
      • 보안 스키마 생성
      • 보안 스키마 사용
      • 온라인 문서의 보안 스키마
    • 고급 기능
      • 사용자 지정 엔드포인트 필드
      • 연결된 테스트 시나리오
      • 엔드포인트 상태
      • 매개변수 목록의 표시 방식
      • 엔드포인트 고유 식별
    • 스키마
      • 개요
      • 새 스키마 생성
      • 스키마 구축
      • JSON 등에서 스키마 생성
      • oneOf, allOf, anyOf
      • Discriminator 사용하기
  • API 테스트
    • 개요
    • 테스트 시나리오
      • 테스트 시나리오 생성
      • 요청 간 데이터 전달
      • 흐름 제어 조건
      • 엔드포인트 및 엔드포인트 케이스에서 데이터 동기화
      • 다른 프로젝트에서 엔드포인트 및 엔드포인트 케이스 가져오기
      • 테스트 시나리오 내보내기
    • 테스트 보고서
      • 테스트 보고서
    • 테스트 시나리오 실행
      • 테스트 시나리오 실행
      • 테스트 시나리오 일괄 실행
      • 데이터 기반 테스트
      • 공유 테스트 데이터
      • 예약 작업
      • 다른 프로젝트의 API 런타임 환경 관리
    • 테스트 스위트
      • 개요
      • 테스트 스위트 생성
      • 테스트 스위트 오케스트레이션
      • 로컬에서 테스트 스위트 실행
      • CLI를 통해 테스트 스위트 실행
      • 예약 작업
    • API 테스트
      • 통합 테스트
      • 성능 테스트
      • 엔드투엔드 테스트
      • 회귀 테스트
      • 계약 테스트
    • Apidog CLI
      • 개요
      • Apidog CLI 설치 및 실행
      • Apidog CLI 옵션
    • CI/CD
      • 개요
      • Github Actions와 통합
      • Gitlab과 통합
      • Jenkins와 통합하기
      • Git 커밋으로 테스트 트리거하기
  • API 문서 게시
    • 개요
    • 지원되는 API 기술
    • Quick Share
    • API 문서 보기
    • Markdown 문서
    • 문서 사이트 게시
    • 사용자 지정 로그인 페이지
    • 사용자 지정 레이아웃
    • 사용자 지정 CSS, JavaScript, HTML
    • 사용자 지정 도메인
    • AI 기능
    • SEO 설정
    • 고급 설정
      • 문서 검색
      • CORS 프록시
      • Google Analytics 통합
      • 폴더 트리 설정
      • 가시성 설정
      • 문서 URL에 값 임베드하기
    • API 버전
      • 개요
      • API 버전 생성
      • API 버전 게시
      • API 버전별 엔드포인트 공유
  • 브랜치
    • 개요
    • 스프린트 브랜치 생성
    • 브랜치에서 API 테스트하기
    • 브랜치에서 API 설계하기
    • 스프린트 브랜치 병합
    • 스프린트 브랜치 관리
    • AI Branch(베타)
  • AI 기능
    • 개요
    • AI 기능 활성화
    • 테스트 케이스 생성
    • AI로 스키마 수정하기
    • 엔드포인트 규정 준수 검사
    • API 문서 완성도 검사
    • AI 기반 필드 명명
    • 자주 묻는 질문
  • Apidog MCP 서버
    • 개요
    • AI에 Apidog 프로젝트 연결
    • 게시된 문서를 AI에 연결하기
    • OpenAPI 파일을 AI에 연결하기
  • 모범 사례
    • API 서명 처리
    • OAuth 2.0으로 보호되는 API에 접근하기
    • 협업 워크플로
    • 인증 상태 관리
  • 오프라인 공간
    • 개요
  • Apidog Europe
    • Apidog Europe
  • 관리
    • 프로젝트 관리
      • 프로젝트 관리
      • 알림 설정
      • 프로젝트 멤버 관리
      • 프로젝트 리소스
        • 데이터베이스 연결
        • Git 연결
    • 팀 관리
      • 팀 관리
      • 팀 멤버 관리
      • 팀 활동
      • 팀 역할 및 권한
      • 팀 리소스
        • General Runner
        • 팀 변수
        • 요청 프록시 에이전트
      • 실시간 협업
        • 팀 협업
    • 온보딩 체크리스트
      • 기본 개념
      • 온보딩 가이드
    • 조직 관리
      • 조직 관리
      • 조직 역할 및 권한
      • 플랜 관리
        • 조직의 청구 관리자
      • Single Sign-On (SSO)
        • SSO 개요
        • Microsoft Entra ID 구성
        • Okta 구성하기
        • 조직에 대한 SSO 구성
        • 사용자 계정 관리
        • 그룹을 팀에 매핑하기
      • SCIM 프로비저닝
        • SCIM 프로비저닝 소개
        • Microsoft Entra ID
        • Okta
      • 조직 리소스
        • 셀프 호스팅 Runner
  • 청구
    • 개요
    • 크레딧
    • 플랜 업그레이드
    • 대체 결제 방법
    • 구독 관리
    • 유료 팀을 조직으로 이동하기
  • 애드온
    • API Hub
    • Apidog Intellij IDEA 플러그인
    • 브라우저 확장 프로그램
      • Chrome
      • Microsoft Edge
    • 요청 프록시
      • 웹에서의 요청 프록시
      • 공유 문서의 요청 프록시
      • 클라이언트의 요청 프록시
  • 데이터 및 보안
    • 데이터 저장 및 보안
    • 사용자 데이터 개인정보 보호 및 보안
    • 요청 라우팅 및 데이터 보안
  • 참조
    • API 설계 우선 접근 방식
    • Apidog OpenAPI 사양 확장
    • JSONPath
    • XPath
    • 정규 표현식
    • JSON Schema
    • CSV 파일 형식
    • Java 환경 설치
    • Runner 배포 환경
    • Apidog Markdown 구문
    • Apidog Swagger 확장
      • 개요
      • x-apidog-folder
      • x-apidog-status
      • x-apidog-name
      • x-apidog-maintainer
    • Apidog JSON Schema 확장
      • 개요
      • x-apidog-mock
      • x-apidog-orders
      • x-apidog-enum
  • 지원 센터
  1. 브랜치

AI Branch(베타)

AI Branch는 Sprint Branch의 특수한 유형입니다.
Apidog CLI에서 시작된 모든 편집 작업은 기본적으로 AI / AI 에이전트가 시작한 것으로 처리됩니다.
AI Branch는 Apidog 프로젝트에서 AI 에이전트에 격리된 편집 브랜치를 제공하도록 설계되었습니다. AI Branch를 사용하면 AI가 메인 브랜치 또는 표준 스프린트 브랜치를 직접 변경하지 않고도 프로젝트 리소스를 생성하고 업데이트할 수 있습니다. 변경이 완료된 후 사용자는 클라이언트 또는 CLI에서 차이를 검토한 다음, 결과를 대상 브랜치에 직접 병합하거나 병합 요청을 통해 병합할 수 있습니다.

AI Branch가 필요한 이유#

AI가 시작한 편집은 예측하기 어려울 수 있으며, Apidog CLI는 광범위한 편집 기능을 제공합니다. AI Branch는 이러한 고위험 AI 시작 편집 작업을 위해 설계되었으며, AI 에이전트가 통제된 범위 내에서 프로젝트 리소스를 편집할 수 있도록 합니다.
또한 Apidog 2.8.31 이상으로 업그레이드하고, 필요에 따라 Project Settings -> Feature Settings -> External AI Edit Permissions에서 메인 브랜치, 표준 스프린트 브랜치 및 일반 브랜치에 대한 직접 편집 권한을 활성화할 수도 있습니다. 활성화되면 이러한 권한은 일반적으로 AI Branch가 필요한 직접 편집 제한을 우회합니다.

AI Branch란 무엇입니까?#

AI Branch는 특수한 스프린트 브랜치입니다. 표준 스프린트 브랜치와 마찬가지로 프로젝트 리소스에 대한 변경 사항을 저장합니다. 하지만 기본적으로 CLI 기반 편집과 같은 외부 AI 작업을 위한 것이며, 변경 사항이 병합되기 전에 사람이 확인하는 단계를 유지합니다.
AI Branch의 주요 특징은 다음과 같습니다.
1.
격리된 편집: CLI에서 API, 문서, 데이터 모델, 테스트 시나리오 등의 리소스에 수행한 변경 사항은 AI Branch에 저장되며, 메인 브랜치 또는 소스 브랜치에 직접 영향을 주지 않습니다.
2.
명확한 출처: AI Branch는 Apidog 클라이언트에서 직접 생성할 수 없습니다. 반드시 CLI 또는 MCP 소스에서 생성해야 합니다. AI Branch는 해당 소스 브랜치를 기록하며 일반적으로 해당 소스 브랜치로 다시 병합되므로, AI가 생성한 변경 사항의 맥락을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
3.
사람의 확인: AI Branch의 변경 사항은 병합되기 전에 사용자가 확인해야 합니다. 사용자는 차이를 검토하고, 리소스 범위를 선택하며, 직접 병합할지 병합 요청을 생성할지 선택할 수 있습니다.
4.
수량 제한 없음: 현재 생성할 수 있는 AI Branch 수에는 활성 제한이 없습니다. AI 에이전트는 비즈니스 도메인, 반복 작업 또는 기능별로 데이터를 처리하는 데 이를 사용할 수 있습니다.
5.
자동 보관: 프로젝트 협업 중 AI Branch가 통제되지 않고 증가하는 것을 방지하기 위해 각 AI Branch는 24시간마다 해당 소스 브랜치와 비교됩니다. 차이가 발견되지 않으면 자동으로 보관됩니다. 보관된 AI Branch는 Apidog에서 언제든지 복원할 수 있으며, Apidog CLI에서 새 AI Branch를 제한 없이 다시 생성할 수도 있습니다.
TIP
AI Branch는 외부 AI 또는 CLI 작업의 쓰기 결과를 저장하는 데 사용됩니다. 사용자가 클라이언트 내에서 수행하는 일반적인 편집, 병합 및 검토는 여전히 프로젝트 멤버 권한과 브랜치 보호 규칙을 따릅니다.

사용 사례#

AI Branch는 브랜치 격리와 사람의 확인을 유지해야 하면서도 AI가 프로젝트 리소스 유지 관리에 참여해야 하는 경우에 적합합니다.
시나리오설명
코드에서 API 초안 생성코드를 읽은 후 AI가 AI Branch에서 HTTP API 엔드포인트를 생성하거나 업데이트합니다. 사용자는 병합 전에 변경 사항을 확인합니다.
API 리소스 일괄 정리AI는 현재 협업 브랜치에 직접 영향을 주지 않고 API 디렉터리를 조정하고, 설명을 추가하며, 데이터 모델 또는 응답 컴포넌트를 업데이트할 수 있습니다.
자동화 테스트 초안 생성AI는 테스터의 후속 확인을 위해 AI Branch에서 테스트 시나리오, 테스트 케이스 또는 테스트 데이터를 생성할 수 있습니다.
API 문서의 누락 부분 보완AI는 버그 보고서, API 구현 또는 OpenAPI 파일을 기반으로 누락된 필드를 보완할 수 있습니다.
CI/CD에서 일괄 쓰기자동화 워크플로는 생성된 결과를 AI Branch에 쓰고, 병합 전 사용자 검토를 기다릴 수 있습니다.

기본 워크플로#

일반적인 AI Branch 워크플로는 다음과 같습니다.
1
AI Branch를 생성하고 기반이 되는 소스 브랜치를 지정합니다.
2
편집해야 하는 리소스를 AI Branch로 가져오거나, AI Branch에서 새 리소스를 생성합니다.
3
AI 에이전트, CLI 또는 자동화 스크립트가 AI Branch의 리소스를 수정합니다.
4
사용자가 AI Branch와 소스 브랜치 간의 차이를 검토한 다음, 병합할 리소스 범위를 확인합니다.
5
대상 브랜치 보호 규칙에 따라 직접 병합하거나 병합 요청을 생성합니다.

AI Branch 생성#

AI Branch를 생성하려면 branch create --type ai를 사용하십시오. 기존 sprint-branch 및 sb 진입점은 계속 호환되지만, 통합된 branch 진입점을 사용하는 것을 권장합니다.
명령설명예시
branch create --type aiAI Branch를 생성합니다.apidog branch create --project <projectId> --type ai --name "ai/20260312-from-main-userRegister" --from main
branch list --type ai프로젝트의 AI Branch를 확인합니다.apidog branch list --project <projectId> --type ai
branch list --type all프로젝트의 모든 브랜치 유형을 확인합니다.apidog branch list --project <projectId> --type all
branch get --type ai지정된 AI Branch의 브랜치 유형 및 소스 정보를 포함한 세부 정보를 확인합니다.apidog branch get <branchName> --project <projectId> --type ai
예시: 사용자 등록 API용 AI Branch 생성
TIP
AI Branch 이름은 ai/YYYYMMDD-from-sourceBranch-featureOrModule 형식으로 지정하는 것을 권장합니다. 예: ai/20260312-from-main-userRegister. 명확한 이름은 팀이 브랜치의 소스, 목적 및 생성 시간을 이해하는 데 도움이 됩니다.

AI Branch에서 리소스 편집#

CLI가 프로젝트 리소스를 쓸 때 브랜치 매개변수를 사용하여 해당 리소스를 AI Branch에 쓸 수 있습니다. 매개변수는 리소스 명령마다 약간씩 다릅니다. 사용하기 전에 해당 명령 도움말과 JSON Schema를 확인하십시오.
리소스 유형일반 명령예시
HTTP API 엔드포인트endpoint create, endpoint updateapidog endpoint create --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./endpoint.json
데이터 모델schema create, schema updateapidog schema update <schemaId> --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./schema.json
Markdown 문서doc create, doc updateapidog doc create --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./doc.json
테스트 시나리오test-scenario create, test-scenario updateapidog test-scenario update <scenarioId> --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./scenario.json
테스트 스위트test-suite create, test-suite updateapidog test-suite create --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./suite.json
테스트 데이터test-data create, test-data updateapidog test-data create --project <projectId> --branch <aiBranchName> --file ./test-data.json
복잡한 리소스를 생성하거나 업데이트할 때는 먼저 cli-schema를 사용하여 데이터 구조를 확인하고 검증하는 것을 권장합니다.

소스 브랜치에서 리소스 가져오기#

AI Branch가 기존 리소스를 수정해야 하는 경우, 먼저 branch pick-to를 사용하여 소스 브랜치의 리소스를 AI Branch로 가져오십시오. 가져온 후 AI는 AI Branch에서 해당 리소스를 계속 편집할 수 있습니다.
명령설명예시
branch pick-to소스 브랜치의 리소스를 대상 AI Branch로 가져옵니다.apidog branch pick-to --project <projectId> --from <sourceBranchName> --to <aiBranchName> --endpoint-ids <ids>
예시: 엔드포인트를 가져와 AI가 수정하도록 하기
TIP
pick-to는 명령에서 명시적으로 지정한 리소스만 가져옵니다. 디렉터리, 데이터 모델, 응답 컴포넌트 또는 기타 관련 리소스가 필요한 경우 가져오기 전에 리소스 범위를 확인하십시오.

AI Branch 변경 사항 보기#

병합하기 전에 AI Branch와 대상 브랜치 간의 후보 변경 사항을 미리 보는 것을 권장합니다. CLI는 merge-request preview를 사용하여 현재 지원되는 리소스 유형을 스캔할 수 있습니다. 클라이언트에서 더 완전한 브랜치 차이를 확인할 수도 있습니다.
명령설명예시
merge-request preview병합 전에 리소스 범위를 확인하기 위해 후보 변경 사항을 스캔합니다.apidog merge-request preview --project <projectId> --from <aiBranchName> --to <targetBranchName>
branch get --type ai기본 AI Branch 정보를 확인합니다.apidog branch get <aiBranchName> --project <projectId> --type ai
예시: 병합 전 후보 변경 사항 미리 보기
TIP
merge-request preview는 현재 CLI가 지원하는 리소스 유형에 대한 후보 차이를 스캔합니다. 이는 완전한 리소스 차이 비교가 아닙니다. 최종 병합 전에 중요한 리소스 내용은 클라이언트에서 확인하는 것을 여전히 권장합니다.

AI Branch 병합#

AI Branch 변경 사항이 완료되면 해당 변경 사항을 소스 브랜치 또는 다른 대상 브랜치로 다시 병합할 수 있습니다. 보호되지 않은 대상 브랜치의 경우 branch merge를 사용하여 직접 병합하십시오. 보호된 메인 브랜치의 경우 merge-request create를 사용하여 병합 요청을 생성하고 검토 프로세스를 진행하십시오.
명령설명예시
branch merge지정된 리소스를 AI Branch에서 직접 병합합니다.apidog branch merge --project <projectId> --from <aiBranchName> --to <targetBranchName> --endpoint-ids <ids>
merge-request create병합 요청을 생성합니다.apidog merge-request create --project <projectId> --from <aiBranchName> --to <targetBranchName> --reviewer-ids <userIds> --endpoint-ids <ids>
merge-request approve병합 요청을 승인합니다.apidog merge-request approve <mergeRequestId> --project <projectId> --to <targetBranchName> --file ./approve.json
merge-request reject병합 요청을 거부합니다.apidog merge-request reject <mergeRequestId> --project <projectId> --to <targetBranchName>
예시: 엔드포인트 변경 사항 직접 병합
예시: 병합 요청 생성
TIP
직접 병합과 병합 요청은 모두 명시적으로 제공된 리소스 목록만 병합합니다. 참조된 리소스 또는 디렉터리 리소스를 자동으로 포함하지 않습니다. 병합 범위를 정의할 때 엔드포인트, 디렉터리, 데이터 모델, 응답 컴포넌트 및 테스트 리소스 간의 종속성을 확인하십시오.

AI Branch 보관 및 삭제#

AI Branch가 병합되었거나 더 이상 필요하지 않은 경우, 먼저 보관한 다음 삭제할 수 있습니다. 삭제하기 전에 브랜치의 변경 사항이 병합되었거나 더 이상 필요하지 않은지 확인하십시오.
명령설명예시
branch archive --type aiAI Branch를 보관합니다.apidog branch archive <aiBranchName> --project <projectId> --type ai
branch delete --type ai보관된 AI Branch를 삭제합니다.apidog branch delete <aiBranchName> --project <projectId> --type ai

외부 AI 편집 권한#

기본적으로 CLI는 AI Branch를 통해 프로젝트 리소스를 쓰는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 AI가 생성한 변경 사항이 먼저 격리된 브랜치로 들어가고, 사용자 확인 후에만 병합될 수 있습니다.
외부 AI 또는 CLI 작업이 메인 브랜치, 표준 스프린트 브랜치 또는 일반 브랜치를 직접 편집하도록 하려면 클라이언트에서 해당 권한을 활성화하십시오.
Project Settings - Feature Settings - AI Feature Settings - External AI Edit Permissions
이 스위치들은 프로젝트 브랜치 전반에서 외부 AI, CLI 또는 자동화 호출의 직접 쓰기 범위를 제어합니다. 활성화하기 전에 팀의 협업 규칙과 프로젝트 데이터 보안 요구 사항을 확인하십시오.
권한설명
메인 브랜치 직접 편집 권한외부 AI 또는 CLI 작업이 메인 브랜치에 직접 쓸 수 있도록 허용합니다.
표준 스프린트 브랜치 직접 편집 권한외부 AI 또는 CLI 작업이 표준 스프린트 브랜치에 직접 쓸 수 있도록 허용합니다.
일반 브랜치 직접 편집 권한외부 AI 또는 CLI 작업이 일반 브랜치에 직접 쓸 수 있도록 허용합니다.
AI Branch 직접 편집 권한외부 AI 또는 CLI 작업이 AI가 생성하고 유지 관리하는 AI Branch에 쓸 수 있도록 허용합니다. 일반적으로 이 권한은 활성화된 상태로 유지됩니다.
TIP
프로젝트 리소스를 보호하기 위해 외부 AI 또는 CLI 작업이 먼저 AI Branch에 쓰고, 사용자 확인 후에만 병합하도록 하는 것을 권장합니다. 자동화 워크플로가 대상 브랜치를 직접 수정해야 하는 명확한 필요가 있는 경우에만 직접 편집 권한을 활성화하십시오.

모범 사례#

1.
작업당 하나의 AI Branch 생성: 각 AI Branch는 사용자 등록 API 완료, 주문 모듈 문서 정리, 결제 테스트 시나리오 생성 등 명확한 작업에 대응해야 합니다.
2.
편집 전에 가져오기: 기존 리소스를 수정할 때는 소스에 대한 혼동을 방지하기 위해 pick-to를 사용하여 먼저 가져온 다음 AI Branch에서 업데이트하십시오.
3.
병합 전에 차이 미리 보기: merge-request preview 또는 클라이언트의 차이 보기 기능을 사용하여 리소스 내용과 종속성을 확인하십시오.
4.
병합 범위 명시적 선택: 병합 명령은 제공된 리소스 목록만 처리합니다. API 디렉터리, 데이터 모델, 응답 컴포넌트 및 테스트 케이스와 같은 관련 리소스는 함께 확인하십시오.
5.
사람의 검토 유지: AI가 생성한 API 정의, 테스트 스크립트 및 데이터 모델은 병합 전에 프로젝트 멤버가 검토해야 합니다.
6.
브랜치 즉시 보관: 병합되었거나 폐기된 AI Branch는 브랜치 목록을 명확하게 유지하기 위해 즉시 보관해야 합니다.

FAQ#

AI Branch와 표준 스프린트 브랜치의 차이점은 무엇입니까?
AI Branch는 주로 외부 AI, CLI 작업 또는 자동화 스크립트의 쓰기 결과를 저장하는 데 사용되는 특수 스프린트 브랜치입니다. 소스 브랜치를 기록하고, 병합 전에 사용자가 차이를 확인하도록 권장합니다. 표준 스프린트 브랜치는 일반적으로 팀 멤버 간의 일상적인 협업에 사용됩니다.
AI Branch가 메인 브랜치에 직접 영향을 줍니까?
아니요. AI Branch의 변경 사항은 먼저 해당 AI Branch에 저장됩니다. 관련 리소스는 사용자가 직접 병합을 수행하거나 병합 요청을 생성하고 승인한 후에만 대상 브랜치에 반영됩니다.
CLI가 AI Branch를 건너뛰고 프로젝트 데이터를 직접 편집하려면 어떻게 해야 합니까?
Apidog 프로젝트에서 Project Settings - Feature Settings - AI Feature Settings - External AI Edit Permissions로 이동한 다음, 필요에 따라 메인 브랜치, 표준 스프린트 브랜치 또는 일반 브랜치에 대한 직접 편집 권한을 활성화하십시오. 이러한 권한이 활성화되면 외부 AI 또는 CLI 작업이 해당 브랜치 범위 내에서 직접 쓸 수 있습니다.
AI Branch를 병합할 때 참조된 리소스가 자동으로 포함됩니까?
아니요. branch merge와 merge-request create는 모두 명시적으로 제공된 리소스 목록에 따라 실행됩니다. 엔드포인트가 데이터 모델, 응답 컴포넌트, 디렉터리 또는 테스트 리소스를 참조하는 경우, 병합 전에 해당 리소스 범위를 확인하고 추가하십시오.
변경이 완료된 후 AI Branch를 반드시 삭제해야 합니까?
아니요. 삭제는 필수가 아닙니다. 변경 사항이 병합되었거나 더 이상 필요하지 않음을 확인한 후 브랜치를 보관하고, 기록 브랜치가 장기간 누적되는 것을 방지하기 위해 팀의 규칙에 따라 삭제 여부를 결정하는 것을 권장합니다.
Modified at 2026-06-09 08:53:32
Previous
스프린트 브랜치 관리
Next
개요
Built with