1. 진짜 “AI-Native” 설계#

보통 기존 도구들은 전통적인 개발 환경에
AI 기능을 억지로 끼워 넣은 느낌이 강해요.
반면 Sim Studio는 처음부터 AI 워크플로우를 위해
설계됐다는 게 느껴집니다.

예를 들어, 프롬프트 테스팅이나 모델 파라미터 조정같은 게 너무 자연스러워요.
“아, 개발자가 실제로 AI 에이전트 만들어보면서 필요한 게
뭔지 알고 만들었구나” 라는게 느껴졌는데, 나만의 필링..

2. 로컬 우선 접근#

이거 정말 중요한데요, 대부분의 AI 플랫폼들이 클라우드 API만 지원하는 반면,
Sim Studio는 Ollama를 통한 로컬 모델 실행을 완벽 지원합니다.

제가 한 달에 OpenAI API로 쓰는 비용이 200달러 넘어가던 시절이 있었는데,
Ollama로 로컬 모델 돌리니까 비용이 0달러예요.
물론 성능 차이는 있지만, 개발이나 테스트 단계에서는 충분하더라고요.
특히 mvp 빨리 만들고 싶을때 乃

3. 실시간 디버깅#

이건 진짜 신기했어요.
워크플로우가 실행되는 걸 실시간으로 볼 수 있고,
각 단계에서 어떤 데이터가 오가는지 다 보여줍니다.

예전에 LangChain으로 개발할 때는 print문 도배하면서
디버깅했던 기억이…ㄷㄷㄷ

사전 준비물#

먼저 이것들이 설치되어 있어야 합니다:

• Docker & Docker Compose (필수!)
• Git
• 텍스트 에디터 (VS Code 추천)

WARNING

[Windows 사용자 주의!]
Windows에서는 WSL2를 먼저 설정하세요
Docker Desktop만 깔면 된다고 생각하시면 큰 오산입니다.
WSL2 없이 Docker Desktop만으로는 제대로 작동 안 할 수 있어요.

macOS 설치 가이드#

# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim

# 2. 환경 변수 설정
cp sim/.env.example sim/.env

여기서 첫 번째 삽질 포인트! .env 파일을 꼭 편집하세요:

# .env 파일 열기
nano sim/.env  # 또는 좋아하는 에디터 사용

# 이 두 개는 필수로 설정해야 함
BETTER_AUTH_SECRET=아무거나32자이상의랜덤문자열넣으세요진짜아무거나됩니다
DATABASE_URL=postgres://postgres:postgres@db:5432/simstudio

TIP

[Pro Tip]
BETTER_AUTH_SECRET 생성하기 귀찮으시죠? 터미널에서 이렇게 하세요

openssl rand -base64 32

이제 Docker Compose로 실행

# 3. Docker로 실행
docker compose up -d --build

# 처음 실행시 이미지 빌드 때문에 5-10분 걸립니다
# 커피 한 잔 하고 오세요 ☕

Windows 설치 가이드#

Windows는 조금 더 복잡합니다. (언제나 그렇듯!)

# PowerShell을 관리자 권한으로 실행

# 1. WSL2 설치 (이미 있으면 스킵)
wsl --install

# 2. Docker Desktop 설치 후 WSL2 백엔드 활성화 확인
# Docker Desktop 설정 > General > Use WSL 2 based engine 체크

# 3. WSL2 Ubuntu 터미널에서 실행
wsl

# 이후는 macOS와 동일
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim
cp sim/.env.example sim/.env

CAUTION

[Windows 특별 주의사항]
Windows에서 가장 많이 겪는 문제:

1. 파일 권한 문제 → WSL2 내에서 작업하세요
2. 포트 충돌 → 3000번 포트 사용 중인지 확인
3. Docker 메모리 부족 → Docker Desktop에서 메모리 4GB 이상 할당
   

설치 확인#

설치가 끝났으면 브라우저에서 http://localhost:3000/w/ 접속해보세요.

IMPORTANT

[URL 주의!]
/w/를 빼먹지 마세요!
그냥 localhost:3000으로 가면 404 뜹니다.
저도 처음에 이거 때문에 10분 헤맸어요

Step 1: 기본 구조 이해하기#

Sim Studio의 워크플로우는 “블록”들로 구성됩니다.
각 블록은 특정 작업을 수행하고,
블록들을 연결해서 전체 워크플로우를 만드는 거죠.

주요 블록 타입:

• Input Block: 워크플로우의 시작점
• LLM Block: AI 모델 호출
• Tool Block: 외부 도구나 API 호출
• Output Block: 결과 반환

Step 2: 간단한 코드 리뷰 봇 만들기#

개발자라면 누구나 한 번쯤 “PR 리뷰 자동화하면 좋겠다”고 생각해보셨을 거예요.
간단한 버전을 만들어봅시다!

1. 새 워크플로우 생성

   • 왼쪽 사이드바에서 “New Workflow” 클릭
   • 이름은 “Code Review Bot”으로

2. Input Block 추가

   • 드래그 앤 드롭으로 Input Block 추가
   • 설정에서 입력 스키마 정의:

   {
     \"code\": \"string\",
     \"language\": \"string\",
     \"context\": \"string\"
   }

3. LLM Block 추가 및 연결

   • LLM Block을 추가하고 Input Block과 연결
   • 프롬프트 설정:

   You are an experienced code reviewer. Review the following {{language}} code:

   {{code}}

   Context: {{context}}
   
   Provide constructive feedback focusing on:
   1. Code quality and best practices
   2. Potential bugs or issues
   3. Performance improvements
   4. Security concerns
   ```과 연결
   - 프롬프트 설정:

   You are an experienced code reviewer. Review the following {{language}} code:

   {{code}}

   Context: {{context}}

   Provide constructive feedback focusing on:

   1. Code quality and best practices
   2. Potential bugs or issues
   3. Performance improvements
   4. Security concerns

여기서 제가 발견한 꿀팁!
프롬프트에서 {{변수명}} 형식으로 이전 블록의 출력을 참조할 수 있어요.
처음엔 이게 어색했는데, 익숙해지니까 오히려 직관적이더라고요.

Step 3: GitHub API 연동하기#

이제 좀 더 실용적으로 만들어봅시다.
GitHub PR에서 자동으로 코드를 가져와서 리뷰하는 기능을 추가할 거예요.

1. HTTP Request Block 추가

   URL: https://api.github.com/repos/{{owner}}/{{repo}}/pulls/{{pr_number}}/files
   Method: GET
   Headers:
     Authorization: Bearer {{github_token}}

2. Transform Block으로 데이터 가공

   // PR 파일 중에서 실제 코드 부분만 추출
   return data.map(file => ({
     filename: file.filename,
     patch: file.patch,
     status: file.status
   })).filter(file => file.status !== 'removed');

이 부분에서 삽질 경험담: GitHub API는 파일별로 patch 형태로 diff를 주는데,
전체 파일 내용이 필요하면 별도 API 호출이 필요해요.

Ollama 설치 및 설정#

먼저 Ollama를 설치해야 합니다:

macOS:

# Homebrew로 설치
brew install ollama

# 또는 공식 인스톨러 사용
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows (WSL2):

# WSL2 Ubuntu에서 실행
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

모델 다운로드#

# 코딩에 특화된 모델들
ollama pull codellama:7b      # 가벼운 코드 생성 모델
ollama pull mistral:7b        # 범용 모델 (한국어도 어느정도 가능)
ollama pull deepseek-coder:6.7b  # 코딩 특화 모델

# 모델 실행 확인
ollama run mistral:7b

TIP

[모델 선택 가이드] 제가 여러 모델 써본 결과:

• 가벼운 작업: mistral:7b (속도 빠름, 품질 괜찮음)
• 코드 생성: codellama:7b 또는 deepseek-coder
• 한국어 필요: gemma2:9b (한국어 성능 준수)
• 고품질 필요: llama3:70b (RAM 64GB 이상 필요!)

Sim Studio에 Ollama 연결#

이게 진짜 쉬워요. Docker Compose 실행할 때 프로필만 추가하면 됩니다:

# GPU 있는 경우
docker compose --profile local-gpu up -d --build

# GPU 없는 경우 (CPU only)
docker compose --profile local-cpu up -d --build

근데 여기서 함정!
이미 호스트에서 Ollama를 실행 중이라면:

# 방법 1: host 네트워크 사용
docker compose up --profile local-cpu -d --build --network=host

# 방법 2: docker-compose.yml 수정
# extra_hosts 추가하는 방법 (위 설치 가이드 참조)

저는 처음에 이거 몰라서 “왜 연결이 안 되지?” 하면서 2시간 헤맸네요.. 😅

전체 아키텍처#

GitHub Webhook → Sim Studio Workflow → Review Comment 작성
                        ↓
                  Code Analysis
                        ↓
                  LLM Review
                        ↓
                  Format & Post

상세 구현#

1. Webhook 받기

   # Webhook Block 설정
   Path: /webhooks/github-pr
   Method: POST
   Secret: {{GITHUB_WEBHOOK_SECRET}}

2. PR 정보 파싱

   // Transform Block
   const pr = data.pull_request;
   return {
     pr_number: pr.number,
     title: pr.title,
     description: pr.body,
     author: pr.user.login,
     files_url: pr.url + '/files',
     comments_url: pr.comments_url
   };

3. 파일별 분석 (반복문)

여기가 좀 트리키한데,
Sim Studio는 아직 네이티브 반복문을 지원하지 않아요. 그래서 이렇게 우회

// 모든 파일을 하나의 문자열로 합치기
const reviewRequests = files.map(file => ({
  filename: file.filename,
  language: getLanguageFromExtension(file.filename),
  patch: file.patch
}));

// 배치로 처리
return JSON.stringify(reviewRequests);

4. LLM 리뷰 생성

   Review the following code changes:
   {{batch_data}}
   
   For each file, provide:
   1. Overall assessment (Good/Needs Work/Critical)
   2. Specific line-by-line comments
   3. Suggestions for improvement
   
   Format as JSON for easy parsing.

5. GitHub에 댓글 작성

   // HTTP Request Block으로 댓글 POST
   const comments = JSON.parse(llm_output);
   
   // 각 파일별로 인라인 코멘트 작성
   for (const comment of comments) {
     await postReviewComment({
       path: comment.filename,
       line: comment.line,
       body: comment.message
     });
   }

실제 사용 후기#

장점:

• 주니어 개발자들이 놓치기 쉬운 부분을 잘 잡아냅니다
• 코드 스타일 일관성이 확실히 좋아졌어요
• 새벽에 올라온 PR도 바로 피드백이 가능

단점:

• 가끔 과도하게 세세한 지적을 할 때가 있어요
• 비즈니스 로직은 이해 못 함 (당연하지만…)
• 대용량 PR은 토큰 제한 때문에 분할 처리 필요

NOTE

[비용 절감 팁]
OpenAI API 대신 로컬 Mistral 모델 사용하니 월 $200 →$0
대신 서버 비용은 있지만, 이미 있는 서버 활용하면 추가 비용 없음!

요구사항#

• 5분마다 주요 API 엔드포인트 체크
• 응답 시간이 느리거나 에러 발생시 알림
• 장애 패턴 분석 및 리포트

구현#

1. 스케줄러 설정

   # Scheduler Block
   Cron: */5 * * * *  # 5분마다
   Timezone: Asia/Seoul

2. 멀티 API 체크

   // 체크할 API 목록
   const apis = [
     { name: 'User API', url: 'https://api.myapp.com/users/health' },
     { name: 'Payment API', url: 'https://api.myapp.com/payments/health' },
     { name: 'Auth API', url: 'https://api.myapp.com/auth/health' }
   ];
   
   // 병렬로 체크 (Transform Block)
   const results = await Promise.all(
     apis.map(async (api) => {
       const start = Date.now();
       try {
         const response = await fetch(api.url);
         const latency = Date.now() - start;
         return {
           ...api,
           status: response.status,
           latency,
           healthy: response.status === 200 && latency < 1000
         };
       } catch (error) {
         return {
           ...api,
           status: 0,
           latency: -1,
           healthy: false,
           error: error.message
         };
       }
     })
   );

3. 이상 감지 및 알림

   // Condition Block
   const unhealthyAPIs = results.filter(api => !api.healthy);
   
   if (unhealthyAPIs.length > 0) {
     // Slack 알림 전송
     return {
       should_alert: true,
       message: generateAlertMessage(unhealthyAPIs)
     };
   }

4. AI 분석 추가

   여기가 재미있는 부분! 단순 알림만 하는 게 아니라 AI가 패턴을 분석하게 했어요:

   Analyze the following API health check results from the past hour:
   {{historical_data}}
   
   Current failure: {{current_failure}}
   
   Provide:
   1. Root cause analysis
   2. Is this part of a pattern?
   3. Recommended actions
   4. Severity level (1-5)

운영 노하우#

이거 운영하면서 배운 것들:

1. False Positive 줄이기

   • 단발성 타임아웃은 무시 (3회 연속 실패시만 알림)
   • 새벽 시간대는 임계값 완화
   • 정기 점검 시간은 체크 비활성화

2. 컨텍스트 추가

   // 최근 배포 정보 함께 전달
   const recentDeployments = await getRecentDeployments();
   
   if (recentDeployments.length > 0) {
     context.possibleCause = \"Recent deployment detected\";
     context.deploymentInfo = recentDeployments[0];
   }

3. 점진적 알림

   • 1차: Slack 알림
   • 2차 (5분 후): 담당자 멘션
   • 3차 (10분 후): 전화 알림 (Twilio 연동)

1. Docker 메모리 부족#

증상: 워크플로우 실행 중 갑자기 멈춤

해결:

# Docker Desktop 설정에서 메모리 늘리기
# Mac: Preferences > Resources > Memory: 8GB 이상
# Windows: Settings > Resources > Memory: 8GB 이상

2. Ollama 모델 로딩 실패#

증상: “model not found” 에러

해결:

# 모델이 실제로 다운로드되었는지 확인
ollama list

# 모델 다시 다운로드
ollama pull mistral:7b

# Ollama 서비스 재시작
sudo systemctl restart ollama  # Linux
brew services restart ollama   # macOS

3. Webhook이 안 들어올 때#

증상: GitHub에서 webhook 보냈는데 Sim Studio가 못 받음

해결:

1. ngrok으로 로컬 터널링

   ngrok http 3000

2. 또는 Cloudflare Tunnel 사용 (더 안정적)

   cloudflared tunnel --url http://localhost:3000

4. LLM 응답이 너무 느릴 때#

이건 정말 흔한 문제인데요, 해결 방법들:

1. 스트리밍 활성화

   # LLM Block 설정에서
   Stream: true

2. 타임아웃 설정

   Timeout: 30s  # 기본값이 너무 길어요

3. 모델 다운그레이드

   • 70B → 13B → 7B 순으로 테스트
   • 대부분의 경우 7B로도 충분

5. 한글 깨짐 문제#

증상: API 응답이나 로그에서 한글이 ???로 표시

해결:

# docker-compose.yml에 추가
environment:
  - LANG=C.UTF-8
  - LC_ALL=C.UTF-8

1. 캐싱 활용하기#

반복되는 API 호출이나 LLM 응답은 캐싱하세요:

// Cache Block 사용
const cacheKey = `api_response_${endpoint}_${JSON.stringify(params)}`;
const cached = await cache.get(cacheKey);

if (cached) {
  return cached;
}

// 캐시 미스인 경우만 실제 호출
const response = await fetch(endpoint, params);
await cache.set(cacheKey, response, { ttl: 3600 }); // 1시간

2. 배치 처리#

여러 개의 작업을 하나씩 처리하지 말고:

// 나쁜 예
for (const item of items) {
  await processItem(item);  // 순차 처리
}

// 좋은 예
const batchSize = 10;
const batches = chunk(items, batchSize);

for (const batch of batches) {
  await Promise.all(
    batch.map(item => processItem(item))  // 병렬 처리
  );
}

3. 프롬프트 최적화#

LLM 비용의 80%는 프롬프트 길이에서 나옵니다:

// 나쁜 예: 매번 전체 컨텍스트 전달
const prompt = `
Here is the entire codebase:
${entireCodebase}  // 10만 토큰...

Review this function:
${targetFunction}
`;

// 좋은 예: 필요한 부분만
const prompt = `
Review this function:
${targetFunction}

Related context:
${relevantImports}
${relevantTypes}
`;

예제: Jira 티켓 생성 블록#

// custom-blocks/jira-ticket.js
export const JiraTicketBlock = {
  type: 'jira-ticket',
  name: 'Create Jira Ticket',
  category: 'integrations',
  
  inputs: {
    title: { type: 'string', required: true },
    description: { type: 'string', required: true },
    priority: { 
      type: 'select', 
      options: ['Low', 'Medium', 'High', 'Critical'],
      default: 'Medium'
    },
    assignee: { type: 'string' }
  },
  
  async execute(inputs, context) {
    const { title, description, priority, assignee } = inputs;
    
    try {
      const response = await fetch('https://your-domain.atlassian.net/rest/api/3/issue', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Authorization': `Basic ${btoa(`${context.env.JIRA_EMAIL}:${context.env.JIRA_API_TOKEN}`)}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({
          fields: {
            project: { key: 'PROJ' },
            summary: title,
            description: {
              type: 'doc',
              version: 1,
              content: [{
                type: 'paragraph',
                content: [{ type: 'text', text: description }]
              }]
            },
            priority: { name: priority },
            assignee: assignee ? { name: assignee } : null
          }
        })
      });
      
      const result = await response.json();
      return {
        ticketId: result.key,
        url: `https://your-domain.atlassian.net/browse/${result.key}`
      };
    } catch (error) {
      throw new Error(`Failed to create Jira ticket: ${error.message}`);
    }
  }
};

이런 커스텀 블록을 만들어두면 반복 작업이 정말 편해져요. 특히 내부 시스템과 연동할 때 유용합니다.

1. 환경 분리#

개발/스테이징/프로덕션 환경을 분리하세요:

# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'

services:
  simstudio:
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - LOG_LEVEL=info
      - RATE_LIMIT_ENABLED=true
    deploy:
      replicas: 2
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 4G

2. 모니터링 설정#

프로덕션에서는 모니터링이 필수예요:

// monitoring/prometheus-exporter.js
const prometheus = require('prom-client');

// 워크플로우 실행 메트릭
const workflowExecutions = new prometheus.Counter({
  name: 'simstudio_workflow_executions_total',
  help: 'Total number of workflow executions',
  labelNames: ['workflow_name', 'status']
});

// 실행 시간 히스토그램
const executionDuration = new prometheus.Histogram({
  name: 'simstudio_workflow_duration_seconds',
  help: 'Workflow execution duration in seconds',
  labelNames: ['workflow_name'],
  buckets: [0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10, 30, 60]
});

3. 백업 전략#

워크플로우와 데이터베이스 백업은 필수:

#!/bin/bash
# backup.sh

# 데이터베이스 백업
docker compose exec -T db pg_dump -U postgres simstudio > "backups/db_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql"

# 워크플로우 파일 백업
tar -czf "backups/workflows_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).tar.gz" ./workflows/

# S3로 업로드 (선택사항)
aws s3 cp backups/ s3://your-backup-bucket/simstudio/ --recursive

Q1: Sim Studio vs LangChain, 뭐가 다른가요?#

A: LangChain은 코드 기반 프레임워크고, Sim Studio는 시각적 워크플로우 빌더예요.

• LangChain: 개발자가 직접 코딩, 세밀한 제어 가능
• Sim Studio: 드래그 앤 드롭, 빠른 프로토타이핑, 비개발자도 사용 가능

저는 프로토타입은 Sim Studio로 만들고, 복잡한 로직이 필요하면 LangChain으로 마이그레이션해요.

Q2: 대용량 파일 처리는 어떻게 하나요?#

A: 스트리밍과 청크 처리를 활용하세요:

// Transform Block에서 대용량 CSV 처리
const stream = fs.createReadStream(filePath);
const parser = csv.parse({ columns: true });

let batch = [];
const BATCH_SIZE = 1000;

stream.pipe(parser)
  .on('data', (row) => {
    batch.push(row);
    if (batch.length >= BATCH_SIZE) {
      processBatch(batch);
      batch = [];
    }
  })
  .on('end', () => {
    if (batch.length > 0) {
      processBatch(batch);
    }
  });

Q3: 보안은 어떻게 관리하나요?#

A: 몇 가지 기본 원칙:

1. API 키는 환경 변수로 관리
2. 워크플로우 실행 권한 관리 (RBAC)
3. 네트워크 격리 (VPC 내부 운영)
4. 정기적인 보안 업데이트

# .env.production
ENCRYPT_SECRETS=true
SECRET_KEY=${SECRET_KEY}
ALLOWED_IPS=10.0.0.0/8,172.16.0.0/12

Q4: 성능이 느려질 때는?#

A: 제가 겪은 성능 문제들과 해결법:

1. 데이터베이스 인덱싱

   CREATE INDEX idx_workflow_executions_created 
   ON workflow_executions(created_at DESC);

2. Redis 캐싱 추가

   const redis = require('redis');
   const client = redis.createClient();
   
   // 자주 사용하는 데이터 캐싱
   const getCachedData = async (key) => {
     const cached = await client.get(key);
     if (cached) return JSON.parse(cached);
     
     const data = await fetchFromDB(key);
     await client.setex(key, 3600, JSON.stringify(data));
     return data;
   };

3. 워크플로우 최적화

   • 불필요한 블록 제거
   • 병렬 처리 가능한 부분 분리
   • 조건부 실행으로 불필요한 작업 스킵

좋았던 점#

1. 진입 장벽이 낮음

   • 비개발자 분들도 간단한 워크플로우는 직접 만들더라고요
   • “코드 몰라도 된다”는 게 진짜였음

2. 디버깅이 쉬움

   • 시각적으로 어디서 막혔는지 바로 보임
   • 각 단계별 입출력 확인 가능

3. 확장성

   • 커스텀 블록 만들기 쉬움
   • 기존 시스템과 통합도 간단

4. 비용 효율적

   • 로컬 LLM 지원으로 API 비용 대폭 절감
   • 오픈소스라 라이선스 비용 없음

아쉬운 점#

1. 아직 초기 버전

   • 가끔 UI 버그가 있어요
   • 문서가 부족한 부분들이 있음

2. 복잡한 로직 구현의 한계

   • 조건문이 복잡해지면 스파게티 됨
   • 반복문 지원이 제한적

3. 버전 관리

   • Git으로 워크플로우 버전 관리가 애매함
   • 팀 협업 기능이 부족

추천 대상#

• ✅ AI 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑하고 싶은 개발자
• ✅ API 비용 부담 없이 AI 자동화를 구축하고 싶은 스타트업
• ✅ 코딩 없이 AI 에이전트를 만들고 싶은 비개발자
• ✅ 기존 n8n/Zapier 사용자 중 AI 기능이 필요한 사람

추천하지 않는 경우#

• ❌ 엔터프라이즈급 안정성이 필요한 경우
• ❌ 복잡한 비즈니스 로직이 많은 경우
• ❌ 실시간 고성능 처리가 필요한 경우

코드 리뷰용#

You are a senior developer reviewing code.
Focus on: security, performance, maintainability.
Be constructive and specific.
If the code is good, say so.

Code to review:
{{code}}

API 응답 파싱용#

Parse the following API response and extract:
{{extraction_requirements}}

Response:
{{api_response}}

Return as valid JSON only, no explanation.

에러 분석용#

Analyze this error and suggest solutions:

Error: {{error_message}}
Stack trace: {{stack_trace}}
Context: {{context}}

Provide:
1. Root cause
2. Quick fix
3. Long-term solution