통합 스킬

FH2 Integration Skill이란

FH2 Integration Skill은 AI 코딩 어시스턴트를 위해 설계된 도메인 지식 패키지입니다. 설치 후 AI 어시스턴트에게 FlightHub 2 통합 요구사항을 제시하면, 어시스턴트는 기억에 의존한 추측이나 인터페이스 창작 대신 검증된 방법론에 따라 답변합니다. Claude Code, Cursor, OpenCode, Trae, Tongyi Lingma 등 주요 코딩 어시스턴트를 지원합니다.

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최신 버전: v1.3.0-rc · Claude Code / Cursor / OpenCode / Trae / Tongyi Lingma 등 지원

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본 Skill은 DFR 긴급 대응과 점검·순찰이라는 두 가지 주요 통합 워크플로를 다루며, 지식 베이스, 참조용 데모 구현, 평가 사례 등 전체 리소스를 포함합니다.

해결하는 문제

Skill을 사용하지 않을 경우	Skill을 사용할 경우
AI가 존재하지 않는 API 엔드포인트를 만들어낼 수 있음	환각 방지가 강제됨. 불확실한 경우 이를 명시하고 공식 문서를 통한 확인을 안내함
퍼블릭 클라우드와 온프레미스 인터페이스가 혼용됨	배포 형태를 먼저 확인하고 API 경계를 엄격히 분리함
긴급 출동 방식이 정기 점검에 그대로 적용됨	시나리오를 먼저 확인하고 두 워크플로를 각각 설계함
공식 문서가 분산되어 있어 필요한 정보를 찾기 어려움	기능 영역별로 정리된 선택 표와 요구사항–엔드포인트 매칭 제공
생성된 코드에 보안 가드레일이 없음	서명 검증, 멱등성, 권한, 감사에 대한 최소 요건을 기본 내장

Integration Skill은 고객의 비즈니스 코드를 대신 작성해 주지 않습니다. FlightHub 2 영역에서 AI가 없는 것을 만들어내지 않고, 경계를 넘지 않으며, 보안 항목을 누락하지 않도록 보장합니다.

사용 대상과 활용 방법

커스텀 개발 경험이 없는 사용자

목표: FlightHub 2로 무엇을 할 수 있는지 파악합니다.

AI 어시스턴트에게 일상적인 표현으로 질문하기만 하면 됩니다. 본 Skill은 기능 메뉴를 통해 기능을 소개하고, 여러 차례의 대화를 통해 비즈니스에 적합한 솔루션을 도출합니다.

질문 예시: 드론을 캠퍼스 보안에 활용하려고 합니다. FlightHub 2는 어떤 기능을 제공할 수 있나요?

어느 정도 개발 경험이 있고 데모를 빠르게 실행하려는 사용자

목표: 데모를 빠르게 구동합니다.

본 Skill에 포함된 실행 가능한 데모를 사용합니다. FlightHub 2 조직 키를 입력하면 전체 워크플로를 체험할 수 있습니다.

질문 예시: 상사에게 보여줄 데모를 빠르게 실행하고 싶은데, 어떻게 시작해야 하나요?

숙련된 개발자

목표: 요구사항을 구체적인 인터페이스에 매핑하고 개발을 시작합니다.

AI 어시스턴트에게 요구사항과 구체적인 엔드포인트의 매핑을 요청하고, 매칭 표가 도출되면 개발을 시작합니다.

질문 예시: 라이브 스트리밍을 통합해야 합니다. 어떤 엔드포인트가 해당하는지, 부족한 부분은 어디인지 정리해 주세요.

설치 및 권장 환경

다운로드한 fh2-integration-skill/ 디렉터리를 AI 코딩 어시스턴트의 스킬 디렉터리에 배치하거나, 해당 내용을 프로젝트 수준의 규칙 파일로 구성하십시오. 추가 종속성은 필요하지 않습니다. 설치 후에는 FlightHub 2 / DFR / 점검 관련 질문을 하는 것만으로 자동 실행됩니다.

코딩 도구

코딩 도구	로드 방법
Claude Code	`~/.claude/skills/fh2-integration-skill/`에 배치
OpenCode	`~/.config/opencode/skills/fh2-integration-skill/`에 배치
Cursor	`adapters/cursor-rules.md`의 내용을 `.cursor/rules/fh2-integration.mdc`에 복사
Trae / Tongyi Lingma	프로젝트 규칙으로 설정하거나 프로젝트 지식 베이스로 마운트

규칙 파일 경로는 도구 버전에 따라 다르므로 각 도구의 공식 문서를 참조하십시오. 핵심 원칙은 SKILL.md와 references/를 AI의 컨텍스트에 지속적으로 유지시키는 것입니다.

권장 모델

본 Skill은 비교적 긴 행동 제약과 지식 베이스 내용으로 구성되어 있어, 강력한 장문 컨텍스트 이해력과 지시 준수 능력이 필요합니다. 다음 모델을 권장합니다.

모델	공급업체
DeepSeek V4 Pro 이상	DeepSeek
Qwen 3.8 Max	Alibaba Cloud
Claude Opus 5	Anthropic
GPT-5.6 Sol	OpenAI

참고
모델의 성능이 Skill의 보안 경계를 변경하지는 않습니다. 어떤 모델을 사용하더라도 본 Skill은 환각 방지 제약과 두 개의 확인 게이트를 강제합니다. 모델이 확인 질문을 자주 생략하거나 엔드포인트를 만들어낸다면, 지시 준수 능력이 더 뛰어난 모델로 전환하십시오.

선택 사항: OpenAPI MCP 마운트
사용 환경에서 FlightHub 2 / Apifox OpenAPI MCP를 제공하는 경우, 본 Skill은 MCP를 통해 실제 엔드포인트와 스키마를 읽는 방식을 우선하여 요구사항 매칭과 코드 수정을 수행합니다. 이 경우 사용자가 직접 문서를 확인할 필요가 없습니다. MCP가 없는 경우에는 공식 문서 링크 참조로 대체합니다. 어느 경우에도 엔드포인트를 만들어내지 않습니다.

핵심 메커니즘: 두 개의 게이트

이는 본 Skill의 가장 중요한 설계입니다. AI 어시스턴트는 어떠한 API 권장 사항을 제시하기 전에도 두 개의 확인 게이트를 순서대로 통과해야 합니다.

게이트 1 · 배포 게이트

FlightHub 2 배포 형태 확인: 퍼블릭 클라우드 / 온프레미스 / AIO

배포 형태에 따라 API 범위와 인증 모델이 다르므로, 이 단계에서 이후 인터페이스 선택의 경계가 결정됩니다.

게이트 2 · 시나리오 게이트

통합할 워크플로 유형 확인: DFR 긴급 대응 / 점검 및 순찰 / 양쪽 모두

시나리오에 따라 인터페이스 선택, 데이터 흐름, 보안 중점 사항이 크게 달라집니다.

두 게이트를 통과한 후

이 시점에서 비로소 본 Skill은 다음을 제공하기 시작합니다: 아키텍처 설계 → 인터페이스 매핑 → 구현 계획 → 보안 가드레일 → 테스트 계획.

AI가 곧바로 답하지 않고 "먼저 질문하는" 이유
이는 의도된 설계입니다. 배포 형태가 다르면 공개되는 API가 완전히 달라지고, 시나리오가 다르면 필요한 인터페이스도 달라집니다. 본 Skill은 토큰 형식, URL, 도메인, 리전 등의 단서로 배포 형태를 추론하는 것을 명시적으로 금지합니다. 잘못 추측할 경우 동작하지 않는 솔루션이 만들어지기 때문입니다.

두 시나리오의 차이

구분	DFR / 긴급 대응	점검 / 순찰
트리거 원인	외부 경보, CAD 신고 접수	계획, 일정, 주기
시급성	초 단위 긴급 대응	정기적인 상시 운영
주요 인터페이스	자동 출동 워크플로	비행경로 + 계획 임무
데이터 흐름 중점	실시간 라이브 스트리밍, 사람의 조작 인수	촬영 → 분석 → 공유
후처리	현장 대응, 증거 자료 보관	AI / VLM 결함 인식, 3D 재구성

지원 범위

DFR / 긴급 대응

CAD 및 경보 시스템 → FlightHub 2 출동 미들웨어
드론 라이브 스트리밍을 VMS / 관제 센터 표시 시스템에 통합
텔레메트리를 GIS / PSIM 상황 인식 플랫폼에 통합
미디어 및 증거 자료 보관 파이프라인

점검 / 순찰

비행경로 업로드, FlightHub 2 비행경로 라이브러리 동기화, 계획 임무 배포
점검 미디어 → AI / VLM 결함 분석 → 타사 플랫폼
3D 재구성 / 포인트 클라우드 결과물 동기화

공통 기능

Event API 콜백 수신 및 처리
FlightHub Sync / OpenAPI / MQTT Bridge 간 인터페이스 선택
퍼블릭 클라우드와 온프레미스 간 API 경계 점검
기존 플랫폼에 FlightHub 2 기능 통합(어댑터 계층 설계)
구현 계획, 테스트 계획, 보안 가드레일

질문하는 방법

특별한 구문은 필요하지 않으며, 요구사항을 평소대로 설명하면 됩니다. 다음 예시는 그대로 사용할 수 있습니다.

기능 상담:

변전소 점검에 드론을 활용하려고 합니다. FlightHub 2는 어떤 기능을 제공할 수 있나요? 솔루션을 정리해 주세요.

DFR 통합 설계:

FlightHub 2 퍼블릭 클라우드를 사용하고 있습니다. CAD 경보에서 출동까지 이어지는 미들웨어를 설계해 주세요.

점검 통합 설계:

온프레미스 배포를 사용하고 있습니다. 변전소 열화상 점검을 정기적으로 수행하기 위한 임무 배포 미들웨어를 설계해 주세요.

기존 시스템과의 통합:

이미 운영 관리 플랫폼을 보유하고 있으며, 별도의 시스템을 추가로 구축하는 대신 여기에 FlightHub 2 기능을 통합하려고 합니다.

인터페이스 매핑:

라이브 스트리밍을 통합해야 합니다. 어떤 엔드포인트가 해당하는지 정리하고 요구사항–엔드포인트 매칭 표를 작성해 주세요.

질문 팁
배포 형태와 시나리오를 이미 알고 있다면 첫 문장에서 이를 명시하십시오(예: "온프레미스 환경에서 점검 업무를 하고 있습니다"). 이렇게 하면 두 게이트의 확인 질문을 건너뛰고 곧바로 솔루션 설계로 진행할 수 있습니다.

포함된 데모

본 Skill에는 실행 가능한 FlightHub 2 퍼블릭 클라우드 통합 참조 구현이 포함되어 있으며, examples/dfr-public-cloud-demo/에 위치합니다.

페이지	기능	대응 기능 영역
프로젝트 지도	대상을 선택하고 출동을 지시	자동 출동 워크플로
MQTT 정보	드론 텔레메트리 구독	텔레메트리 전달
점검 비행경로	비행경로를 업로드하고 FlightHub 2 비행경로 라이브러리에 동기화	FlightHub Sync 외부 버킷
Event API 정보	콜백 메시지 수신 및 표시	Event API
S3 버킷	미디어 및 증거 파일 관리	오브젝트 스토리지
환경 설정	모든 연결 파라미터 입력	—

빠른 시작

백엔드:

cd examples/dfr-public-cloud-demo/backend
npm install && npm start        # 默认 http://localhost:3000

프런트엔드(별도 터미널에서 실행):

cd examples/dfr-public-cloud-demo/frontend
npm install && npm run serve

자세한 단계는 데모 디렉터리의 QUICKSTART.md를 참조하십시오. 클라우드 배포에 대해서는 deploy/README.md를 참조하십시오.

실제 출동 지시는 로컬 환경에서도 시험할 수 있습니다
FlightHub 2 조직 키만 있으면 로컬 localhost에서 실제 출동 명령을 전송할 수 있습니다. 클라우드 서버, 공인 IP, 인트라넷 터널링이 모두 필요하지 않습니다. 출동 지시는 순수한 아웃바운드 요청(브라우저 → 로컬 백엔드 → FlightHub Cloud)이므로 NAT를 문제없이 통과합니다. 이는 "문서를 읽는" 단계에서 "도크의 커버가 열리는 것을 보는" 단계로 가는 가장 빠른 경로입니다.

로컬 환경 사용 가능 여부

기능	트래픽 방향	로컬 환경만으로 사용 가능 여부
출동 지시	사용자 → FlightHub Cloud	✅ 사용 가능
Event API 콜백	FlightHub Cloud → 사용자	❌ 외부 공개 진입점 필요
MQTT 텔레메트리	FlightHub Cloud → 사용자 브로커	❌ 외부 공개 진입점 필요
비행경로 동기화	FlightHub Cloud → 사용자 S3 버킷	❌ 외부 공개 진입점 필요

뒤의 세 가지는 FlightHub 2가 사용자 장비로 연결을 개시해야 하므로, ngrok이나 cpolar 같은 인트라넷 터널링 도구를 사용하여 구현할 수 있습니다.

⚠️ 출동 지시는 실제 장비를 구동합니다
이는 시뮬레이션이 아닙니다. 실제로 도크의 커버가 열리고 드론이 이륙합니다. 명령을 전송하기 전에 공역 규정 준수와 현장 감독 체계를 반드시 확인하고, 가능한 한 테스트용 도크를 사용하십시오.

시험 전 준비 사항

조직 키: FlightHub 2 → 내 조직 → 조직 설정 → OpenAPI → 키 복사
프로젝트 UUID: "조직 내 프로젝트 목록 조회" 인터페이스를 호출하여 획득
(선택 사항) MinIO / S3, MQTT 브로커, 스트리밍 서버

⚠️ 본 데모는 학습용이며 프로덕션 수준이 아닙니다
학습 진입 장벽을 낮추기 위해 데모에서는 프로덕션에 필수적인 일부 요소(Event API 서명 검증, 데이터베이스 저장 등)를 의도적으로 생략했습니다. 이를 프로덕션 환경에서 그대로 사용하는 것은 안전하지 않습니다. 데모 디렉터리의 LIMITATIONS.md를 반드시 확인하십시오. 알려진 모든 제한 사항과 프로덕션 전환 체크리스트가 정리되어 있습니다.

지도 관련 안내
데모는 브라우저 언어에 따라 베이스 맵을 자동으로 선택합니다(중국어 사용자는 Amap, 그 외에는 Google). 모든 베이스 맵에는 좌표계 오프셋 경고가 표시됩니다. 지도상의 위치는 드론의 실제 비행 위치가 아니므로 도크 위치를 기준으로 삼으십시오. 또한 데모에서 사용하는 Google 타일은 비공식 인터페이스에서 제공되는 것으로 시연 용도로만 사용해야 하며, 프로덕션 환경에서는 반드시 공식 API로 전환해야 합니다.

보안 경계

본 Skill에는 일련의 필수 제약이 포함되어 있습니다. 이를 이해하면 AI 출력의 신뢰성을 보다 정확하게 판단할 수 있습니다.

AI가 작업을 중단하고 확인을 요청하는 경우

트리거 조건	확인이 필요한 내용
배포 형태 불명	퍼블릭 클라우드 / 온프레미스 / AIO
인증 방식 불명확	Token / OAuth / SSO, 그리고 어떤 값이 플레이스홀더인지
비행 제어, 출동 지시, 페이로드, 장치 설정이 관련된 경우	승인된 환경, 사람의 개입, 보안 검토 경로
실제 고객 시스템을 조작하는 경우	명시적 승인과 대상 환경
문서에서 엔드포인트를 확인할 수 없는 경우	공식 문서와의 대조 확인

절대 하지 않는 것

엔드포인트, 요청 필드, 이벤트 유형, MQTT 토픽의 창작
퍼블릭 클라우드와 온프레미스 API의 혼용
온프레미스 전용 기능을 퍼블릭 클라우드에 권장하는 것
AI 인식 결과를 대응 의사결정의 직접적인 근거로 취급하는 것
human-in-the-loop, 지오펜싱 등 비행 안전 제약의 누락

AI가 "이 기능은 확인할 수 없습니다"라고 답하는 경우
이는 능력의 부족이 아니라 의도된 설계입니다. 그럴듯해 보이지만 실제로는 동작하지 않는 엔드포인트를 만들어내는 것보다, 불확실함을 명확히 밝히고 공식 문서를 안내하는 것이 사용자에게 더 가치 있습니다.

디렉터리 구조

fh2-integration-skill/
├── SKILL.md                    Skill 진입점: 워크플로, 체크포인트, 출력 템플릿
├── README.md / README.zh-CN.md 프로젝트 개요(영어 및 중국어)
├── references/                 지식 베이스(문서 12건 + 중국어 읽기 가이드)
│   ├── README.zh-CN.md             중국어 읽기 가이드 색인. 가장 먼저 읽기를 권장
│   ├── api-guardrails.md           보안 기준선 및 환각 방지 규칙(최우선)
│   ├── capability-overview.md      기능 개요 메뉴(비개발자용)
│   ├── scenario-dfr-vs-inspection.md  시나리오 판단
│   ├── dfr-integration-architecture.md       DFR 아키텍처 및 인터페이스 선택
│   ├── inspection-integration-architecture.md 점검 아키텍처 및 인터페이스 선택
│   ├── integrate-with-existing-system.md     기존 플랫폼과의 통합
│   ├── middleware-patterns.md      미들웨어 설계 패턴 9종
│   ├── demo-localization.md        다국어 및 현지화
│   └── ...                         배포 경계, API 기능 전체 조망, 정보 출처
├── adapters/                   Claude Code / Cursor 적용 가이드
├── evals/                      품질 평가 사례 14건
└── examples/
    └── dfr-public-cloud-demo/  실행 가능한 참조 구현

지식 베이스에 대해 더 알아보려면 references/README.zh-CN.md를 여십시오. 각 파일이 다루는 내용과 사용 시점이 설명되어 있습니다.

FAQ

Q: AI가 곧바로 답하지 않고 항상 먼저 질문하는 이유는 무엇인가요?

배포 형태와 시나리오에 따라 사용 가능한 인터페이스가 근본적으로 달라지기 때문입니다. 이는 본 Skill의 핵심 설계이며 불필요한 절차가 아닙니다. 첫 문장에서 이 두 가지를 명시하면 확인 질문을 건너뛸 수 있습니다.

Q: Skill의 지식 파일이 영어로 되어 있는데 번역할 수 있나요?

사람이 읽는 문서(README, 사용 가이드, 평가 런북, 데모 문서)에는 모두 중국어 버전이 제공됩니다. SKILL.md와 references/는 AI가 읽는 행동 제약 파일로 의도적으로 영어로 유지됩니다. 영어 지시가 준수 정밀도가 더 높고, 번역 과정의 표현 편차로 인한 규칙 충돌을 방지할 수 있기 때문입니다. 특정 파일의 내용을 이해해야 한다면 AI에게 중국어로 설명해 달라고 요청하십시오.

Q: AI가 제시한 엔드포인트를 그대로 사용할 수 있나요?

프로덕션 환경에서 그대로 사용할 수는 없습니다. 본 Skill은 검증이 필요한 내용을 명시합니다. 프로덕션 적용 전에 정확한 요청 본문, 응답 필드, 권한 요건을 반드시 공식 Apifox 문서에서 확인하십시오.

Q: 데모를 자사 시스템에 맞게 활용할 수 있나요?

가능하지만, 완성된 제품이 아닌 어댑터 계층의 골격으로 취급하는 것을 권장합니다. 데모 디렉터리의 ARCHITECTURE.md를 참조하십시오. 각 모듈과 지식 베이스의 대응 관계가 제시되어 있으며, 시연 단계에서 프로덕션으로 전환하는 데 필요한 항목이 나열되어 있습니다.

Q: 본 Skill을 온프레미스 배포에도 사용할 수 있나요?

사용할 수 있습니다. 본 Skill은 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 / AIO를 모두 다루며 각각의 인터페이스 경계를 엄격히 구분합니다. 다만 포함된 데모는 퍼블릭 클라우드를 기준으로 작성되었다는 점에 유의하십시오. 온프레미스 배포는 인터페이스 범위가 더 넓고 인증 방식도 다를 수 있으므로 데모 코드를 그대로 복사하여 사용하지 마십시오.

FH2 Integration Skill은 통합 설계를 지원하는 도구입니다. DJI 공식 문서, 고객 보안 검토, 법무 검토, 항공 당국 승인 또는 프로덕션 검증을 대체할 수 없습니다.

통합 스킬

# FH2 Integration Skill이란

# 해결하는 문제

# 사용 대상과 활용 방법

# 커스텀 개발 경험이 없는 사용자

# 어느 정도 개발 경험이 있고 데모를 빠르게 실행하려는 사용자

# 숙련된 개발자

# 설치 및 권장 환경

# 코딩 도구

# 권장 모델

# 핵심 메커니즘: 두 개의 게이트

# 게이트 1 · 배포 게이트

# 게이트 2 · 시나리오 게이트

# 두 게이트를 통과한 후

# 두 시나리오의 차이

# 지원 범위

# DFR / 긴급 대응

# 점검 / 순찰

# 공통 기능

# 질문하는 방법

# 포함된 데모

# 빠른 시작

# 로컬 환경 사용 가능 여부

# 시험 전 준비 사항

# 보안 경계

# AI가 작업을 중단하고 확인을 요청하는 경우

# 절대 하지 않는 것

# 디렉터리 구조

# FAQ