코드 & 개발

Crew는 Python 코드를 작성하고 실행하며, 데이터를 분석하고, 시각화를 만들고, GitHub 저장소에 코드 변경까지 할 수 있습니다.

Python Sandbox

Crew는 안전하게 격리된 샌드박스 환경에서 Python 코드를 실행합니다. 매 실행마다 깨끗한 환경에서 시작됩니다.

데이터 분석

"이 CSV 파일 분석해 줘 — 매출 상위 10 고객 찾고, 월별 트렌드 계산하고, 시각화 만들어 줘."

"Excel 스프레드시트 읽어서 지역별, 제품별 피벗 테이블 만들어 줘."

"이 데이터셋에서 마케팅 비용과 매출 간 상관관계 계산해 줘."

차트 생성

"이 데이터로 월별 매출 막대 차트 만들어 줘: [데이터 붙여넣기 또는 업로드]."

"지난 1년간 세 제품군을 비교하는 라인 차트 만들어 줘."

"비용 항목 비율 파이 차트 만들어 줘."

데이터 처리

"이 CSV 정리해 줘 — 중복 제거, 날짜 형식 통일, 결측값 처리하고 정리된 버전 저장해 줘."

"이 두 스프레드시트를 '고객 ID' 컬럼으로 합치고 통합 보고서 만들어 줘."

"이 JSON 파일을 잘 정리된 CSV로 변환해 줘."

사전 설치된 라이브러리

샌드박스에는 다음 Python 라이브러리가 바로 사용 가능합니다:

• pandas — 데이터 조작 및 분석

• numpy — 수치 연산

• matplotlib — 차트 및 시각화 생성

• openpyxl — Excel 파일 읽기/쓰기

• python-docx — Word 문서 처리

• Pillow — 이미지 처리

• lxml — XML/HTML 파싱

동작 방식

1. 데이터 작업을 요청합니다

2. Crew가 Python 코드를 작성합니다

3. 격리된 샌드박스에서 코드가 실행됩니다

4. 결과(텍스트 출력, 파일, 차트)가 반환됩니다

Sandbox 제한

요금제	최대 실행 시간
Free	30초
Basic	120초
Plus	300초
Pro	300초

파일 연동

코드 실행을 요청하기 전에 파일을 업로드하면, 샌드박스에서 자동으로 사용 가능합니다:

[sales_data.xlsx 업로드] "이 스프레드시트 분석해서 차트 포함한 요약 보고서 만들어 줘."

생성된 파일(차트, 처리된 데이터, 문서)은 내 파일에 저장됩니다.

GitHub 연동

요금제 요건: Pro 요금제

저장소 관리

"내 GitHub 저장소 목록 보여 줘."

"my-org/my-repo에서 열린 이슈 보여 줘."

"리뷰 대기 중인 PR 뭐가 있어?"

API 접근

Crew는 GitHub API에 전체 접근이 가능하므로:

• 이슈 생성 및 관리

• Pull Request 리뷰

• CI/CD 상태 확인

• 저장소 설정 관리

• GitHub API가 지원하는 모든 작업

코딩 에이전트

코딩 에이전트는 GitHub 저장소에 자율적으로 코드 변경을 할 수 있습니다:

"my-org/frontend-app에서 로그인 폼 오류 수정해 줘. 모바일에서 제출 버튼이 안 눌려."

"my-org/web-app의 가입 폼에 입력 검증 추가해 줘."

"my-org/api-server의 데이터베이스 모듈을 커넥션 풀링 방식으로 리팩토링해 줘."

동작 방식

1. 원하는 변경 사항을 설명합니다

2. Crew가 안전한 환경에서 저장소를 클론합니다

3. 에이전트가 코드를 읽고, 구조를 파악하고, 변경합니다

4. 새 브랜치에 커밋합니다

5. 리뷰를 위한 Pull Request를 생성합니다

백그라운드에서 실행되므로, PR이 준비되면 알림을 받습니다.

베스트 프랙티스

• 구체적으로 설명: "버그 고쳐 줘" 대신 원하는 정확한 동작을 설명하세요

• 파일을 명시: 변경이 필요한 파일을 알고 있다면 언급하세요

• 항상 리뷰: 에이전트는 PR을 만들지, main에 직접 푸시하지 않으므로 — 머지 전에 반드시 리뷰하세요

실전 활용 시나리오

데이터 분석 파이프라인

[quarterly_data.xlsx 업로드] "이 분기 데이터 분석해 줘: 1) 제품라인별 전년 대비 성장률 계산, 2) 상위 3개 지표 차트 생성, 3) 모든 결과가 포함된 PDF 보고서 생성."

빠른 계산

"1,000만원을 연 5%로 10년 복리 계산해 줘. 월 복리 기준으로 연도별 잔액 테이블도 보여 줘."

파일 형식 변환

"이 JSON API 응답을 적절한 컬럼 헤더가 있는 깔끔한 Excel 스프레드시트로 변환해 줘."

웹 스크래핑 + 분석

"삼성전자, NAVER, 카카오의 최근 주가 데이터를 웹에서 찾아서, 상위 20개 항목을 매출 기준 차트로 만들어 줘."

자동화된 리포팅

"매주 월요일 오전 9시에, [API URL]에서 최신 데이터 가져와서 트렌드 분석하고 차트 만들고, PDF 보고서를 이메일로 [e-mail]에 보내 줘."

팁

• 파일을 먼저 업로드: 분석 요청 전에 스프레드시트나 데이터 파일을 첨부하세요

• 구체적인 결과물 요청: "차트 만들어 줘"보다 "X축에 월, Y축에 매출, 제품라인별 색상 구분된 막대 차트 만들어 줘"가 더 좋습니다

• 반복 수정: 첫 분석이 완벽하지 않으면 수정을 요청하세요 — Crew가 맥락을 기억합니다

• 결과 저장: 중요한 결과물은 내 파일이나 Google Drive에 저장하세요

• 이메일과 결합: "데이터 분석하고 보고서 만들어서 팀에 이메일로 보내 줘"

• 심층 분석이 필요하다면? 여러 단계에 걸친 복잡한 분석이나 완성도 높은 문서가 필요하면 Deep Work를 사용해 보세요