# 01. 환경과 작업 경계 확인

먼저 교재 명령으로 참가자 사본을 준비하고 `$ROBOT_LAB`에서 AI 도구를 실행합니다.
셸 변수는 AI 대화에 자동으로 치환되지 않으므로,
경로를 전달할 때는 터미널에서 확인한 본인의 실제 참가자 경로를 사용합니다.

```ai-prompt
현재 폴더가 Robot Atlas 참가자 사본인지 먼저 pwd로 확인해 주세요.
예상 위치는 workshop/.local/labs/<내 팀>/app입니다.
이 폴더의 AGENTS.md와 package.json을 읽고 작업 경계를 확인하세요.

이번 요청은 환경 확인입니다.
- Node는 24.18.1 이상인 24 계열, Python은 3.11이어야 합니다.
- 참가자 info 결과에서 확인한 API·시뮬레이터 포트를 사용합니다.
- npm run build 후 dist/index.html과 build/server/main.js를 확인합니다.
- 참가자 .venv에서 MuJoCo 3.3.7 import를 확인합니다.
- 브라우저 접속 주소와 API의 PUBLIC_ORIGIN이 맞아야 합니다.

기존 .env나 인증 파일의 값을 출력하지 마세요.
운영 robot-arm 루트와 jeju-atlas, 다른 참가자 작업 공간을 변경하지 마세요.
운영 .env·.state·실행 기록·AWS 키를 복사하지 마세요.
설정이나 작업 공간이 이미 있으면 prepare를 다시 실행하거나 폴더를 지우지 마세요.
전역 Python·Node·AI CLI 설치를 바꾸지 마세요.
AWS 생성·배포·DNS 등록은 이 요청에 포함되지 않습니다.

실제로 확인한 항목, 실패한 항목, 다음 한 단계의 명령을 간단히 알려 주세요.
로컬 환경 확인을 AWS 모델 호출 성공으로 보고하지 마세요.
```

포트 충돌이나 버전 오류가 나면 [01장의 문제 해결](../chapters/01-setup.md)을 사용합니다.
준비기 경계 검사를 없애도록 요청하지 않습니다.

본문: [01. 환경과 참가자 작업 공간](../chapters/01-setup.md)