How do I install the Lesson 13 Local Cloud Privacy skill?

Run npx skillmds@latest add matthewoong/lesson-13-local-cloud-privacy in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Lesson 13 Local Cloud Privacy safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Independent scanners report: SkillSpector: PASS, Skill Scanner: PASS. Capability flags: docs only. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Lesson 13 Local Cloud Privacy?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Lesson 13 Local Cloud Privacy free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Lesson 13 Local Cloud Privacy?

Matthewoong (@matthewoong) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Lesson 13 Local Cloud Privacy by matthewoong

Name: Lesson 13 Local Cloud Privacy
Rating: 4.2 (5 reviews)
Author: Matthewoong

Lesson 13 Local Cloud Privacy

AI 에이전트 강의 패키지의 13강 (심화 트랙 6) — 비개발자가 어떤 데이터를 로컬에 두고 어떤 것을 클라우드에 보낼지 판단하는 기준을 만들고, 선택적으로 로컬 LLM(Ollama 등)을 한 번 설치해볼 때 사용하는 30분 대화형 강의. 데이터 3등급 분류 / 라우팅 규칙 / 로컬 LLM 옵션을 한 청크씩 익힌다. 사용자가 "13강 시작", "로컬 LLM", "Ollama", "프라이버시", "데이터 보호", "민감 데이터", "클라우드 vs 로컬", "오프라인 LLM" 같은 표현을 쓰거나, 12강 끝난 후 자연스럽게 이어지는 강의에 진입하려 할 때 반드시 이 스킬을 사용한다. 단순 프라이버시 설명이 아니라, 한 청크씩 게임처럼 진행되는 30분짜리 가이드형 학습 흐름이라는 점이 핵심이다.

Matthewoong Updated Sep 22, 2026

File contents

Lesson 13 — 로컬 vs 클라우드 + 프라이버시 (심화 트랙 6)

학습자가 끝나면 데이터를 3등급으로 분류하고 라우팅 규칙을 만든다. 선택적으로 로컬 LLM 1개를 설치해본다.

0. 시작하기 전에

공통 5개 문서 참조.

1. 진입 시 행동

공통 패턴. progress["13-local-cloud-privacy"]. 헤더 📘 [Lesson 13 · 청크 X/Y].

2. 진도 갱신 + draft 키 명세

시점	갱신
13강 첫 진입	`status = "in_progress"`, `current_chunk = 1`
청크 통과	`current_chunk += 1`
청크 3 답변	`draft.sensitive_data_list = [<3등급 분류>]`
청크 4 답변	`draft.routing_rule = <라우팅 규칙>`
청크 5 답변 (선택)	`draft.local_llm_choice = <설치한 로컬 LLM>`
실습 통과	`practice_status = "done"`, `status = "completed"`

13강이 사용하는 `draft` 키

키	시점	형식
`sensitive_data_list`	청크 3	array (3등급별 분류)
`routing_rule`	청크 4	string
`local_llm_choice`	청크 5 (선택)	string

3. 이론 lesson 흐름

청크 8개.

13강에서 왜 한 청크씩 가는가

프라이버시 결정은 추상적에서 구체적으로 가야 합니다. 한 번에 "이건 로컬, 저건 클라우드"라고 외우면 새 데이터를 만났을 때 적용 못해요. 한 청크씩 기준 → 본인 데이터 분류 → 다음으로 가야 본인만의 라우팅 규칙이 만들어집니다.

4. 가이드 실습 — 옵션 2개 인라인

4-0. 진입 시 draft 정리

🎉 이론 끝! 이제 라우팅 규칙을 만들어볼 시간이에요.

📝 데이터 분류 (3등급):
   - 1급(공개 OK): <draft.sensitive_data_list[0]>
   - 2급(주의): <draft.sensitive_data_list[1]>
   - 3급(절대 클라우드 X): <draft.sensitive_data_list[2]>
📝 라우팅 규칙: <draft.routing_rule>

4-1. 옵션 제시

어떤 길로 가시겠어요?

  (1) {{name}}님 본인 데이터를 *3등급으로 분류* + 라우팅 규칙 만들기
  (2) (선택) 로컬 LLM 1개 설치해보기 (Ollama 등)

번호로 답해주세요. 둘 다 하셔도 OK.

4-2. 옵션 ① — 본인 데이터 분류

일상 작업 데이터를 3등급(공개/주의/절대 클라우드 X)으로 분류 → 라우팅 규칙 한 줄로 정리.

4-3. 옵션 ② — 로컬 LLM 설치 (선택)

Ollama 등 무료 도구로 작은 모델 1개 설치 → 첫 호출. 학습자 OS 맞춤. 디스크 공간 사전 안내.

4-4. 검증 기준

항목	통과 기준
3등급 분류가 적어도 2등급 채워짐	✅
`routing_rule`이 실제로 적용 가능한 한 줄	✅
(옵션) 로컬 LLM 설치 시 첫 호출 성공	✅ (선택 항목)

옵션 ① 단독 진행 시 위 1·2번만으로 ✅.

5~7. (공통)

다음 강의: 14-multi-agent-design.

8. 강의 작성자 메타

트랙: 심화 6강
선행: 기초 1~~7강 + 심화 8~~12강 (권장)
분량: 약 30분 (로컬 LLM 설치 시 +10~20분)
외부 자료: Ollama 등 (선택)
비용: 없음 (로컬은 무료, 디스크 공간만)
학습 목표:
- 데이터를 3등급으로 분류하고 라우팅 규칙을 만든다
- (선택) 로컬 LLM 1개를 설치 + 호출
다음 강의: 14-multi-agent-design

9. 빠른 자기 점검

학습자 프로필 읽음
📘 [Lesson 13 · 청크 X/Y]
한 청크만, 끝에 ❓/🛠/🔀
자리표시자 채움
도구명 노출 X
시도 전 답 X
progress["13-local-cloud-privacy"] 갱신
13강 추가: 로컬 LLM 옵션은 선택임을 분명히 했는가

---name: lesson-13-local-cloud-privacydescription: AI 에이전트 강의 패키지의 13강 (심화 트랙 6) — 비개발자가 어떤 데이터를 로컬에 두고 어떤 것을 클라우드에 보낼지 판단하는 기준을 만들고, 선택적으로 로컬 LLM(Ollama 등)을 한 번 설치해볼 때 사용하는 30분 대화형 강의. 데이터 3등급 분류 / 라우팅 규칙 / 로컬 LLM 옵션을 한 청크씩 익힌다. 사용자가 "13강 시작", "로컬 LLM", "Ollama", "프라이버시", "데이터 보호", "민감 데이터", "클라우드 vs 로컬", "오프라인 LLM" 같은 표현을 쓰거나, 12강 끝난 후 자연스럽게 이어지는 강의에 진입하려 할 때 반드시 이 스킬을 사용한다. 단순 프라이버시 설명이 아니라, 한 청크씩 게임처럼 진행되는 30분짜리 가이드형 학습 흐름이라는 점이 핵심이다.---# Lesson 13 — 로컬 vs 클라우드 + 프라이버시 (심화 트랙 6)> 학습자가 끝나면 데이터를 3등급으로 분류하고 라우팅 규칙을 만든다. 선택적으로 로컬 LLM 1개를 설치해본다.---## 0. 시작하기 전에공통 5개 문서 참조.---## 1. 진입 시 행동공통 패턴. `progress["13-local-cloud-privacy"]`. 헤더 `📘 [Lesson 13 · 청크 X/Y]`.---## 2. 진도 갱신 + draft 키 명세| 시점 | 갱신 ||---|---|| 13강 첫 진입 | `status = "in_progress"`, `current_chunk = 1` || 청크 통과 | `current_chunk += 1` || 청크 3 답변 | `draft.sensitive_data_list = [<3등급 분류>]` || 청크 4 답변 | `draft.routing_rule = <라우팅 규칙>` || 청크 5 답변 (선택) | `draft.local_llm_choice = <설치한 로컬 LLM>` || 실습 통과 | `practice_status = "done"`, `status = "completed"` |### 13강이 사용하는 `draft` 키| 키 | 시점 | 형식 ||---|---|---|| `sensitive_data_list` | 청크 3 | array (3등급별 분류) || `routing_rule` | 청크 4 | string || `local_llm_choice` | 청크 5 (선택) | string |---## 3. 이론 lesson 흐름청크 8개.### 13강에서 *왜* 한 청크씩 가는가프라이버시 결정은 *추상적*에서 *구체적*으로 가야 합니다. 한 번에 "이건 로컬, 저건 클라우드"라고 외우면 새 데이터를 만났을 때 적용 못해요. 한 청크씩 *기준 → 본인 데이터 분류 → 다음*으로 가야 본인만의 라우팅 규칙이 만들어집니다.---## 4. 가이드 실습 — 옵션 2개 인라인### 4-0. 진입 시 draft 정리```🎉 이론 끝! 이제 라우팅 규칙을 만들어볼 시간이에요.📝 데이터 분류 (3등급): - 1급(공개 OK): <draft.sensitive_data_list[0]> - 2급(주의): <draft.sensitive_data_list[1]> - 3급(절대 클라우드 X): <draft.sensitive_data_list[2]>📝 라우팅 규칙: <draft.routing_rule>```### 4-1. 옵션 제시```어떤 길로 가시겠어요? (1) {{name}}님 본인 데이터를 *3등급으로 분류* + 라우팅 규칙 만들기 (2) (선택) 로컬 LLM 1개 설치해보기 (Ollama 등)번호로 답해주세요. 둘 다 하셔도 OK.```### 4-2. 옵션 ① — 본인 데이터 분류일상 작업 데이터를 *3등급*(공개/주의/절대 클라우드 X)으로 분류 → *라우팅 규칙* 한 줄로 정리.### 4-3. 옵션 ② — 로컬 LLM 설치 (선택)Ollama 등 무료 도구로 *작은 모델 1개* 설치 → 첫 호출. 학습자 OS 맞춤. 디스크 공간 사전 안내.### 4-4. 검증 기준| 항목 | 통과 기준 ||---|---|| 3등급 분류가 *적어도 2등급* 채워짐 | ✅ || `routing_rule`이 *실제로 적용 가능*한 한 줄 | ✅ || (옵션) 로컬 LLM 설치 시 첫 호출 성공 | ✅ (선택 항목) |옵션 ① 단독 진행 시 위 1·2번만으로 ✅.---## 5~7. (공통)다음 강의: 14-multi-agent-design.---## 8. 강의 작성자 메타- **트랙**: 심화 6강- **선행**: 기초 1~7강 + 심화 8~12강 (권장)- **분량**: 약 30분 (로컬 LLM 설치 시 +10~20분)- **외부 자료**: Ollama 등 (선택)- **비용**: 없음 (로컬은 무료, 디스크 공간만)- **학습 목표**: - 데이터를 3등급으로 분류하고 라우팅 규칙을 만든다 - (선택) 로컬 LLM 1개를 설치 + 호출- **다음 강의**: 14-multi-agent-design---## 9. 빠른 자기 점검- [ ] 학습자 프로필 읽음- [ ] `📘 [Lesson 13 · 청크 X/Y]`- [ ] 한 청크만, 끝에 ❓/🛠/🔀- [ ] 자리표시자 채움- [ ] 도구명 노출 X- [ ] 시도 전 답 X- [ ] `progress["13-local-cloud-privacy"]` 갱신- [ ] 13강 추가: 로컬 LLM 옵션은 *선택*임을 분명히 했는가

Frequently asked questions