Power BI 포트폴리오 깃허브 구글 안티그래비티 AI 에이전트로 자동 업로드 (디지털 포트폴리오 10분 완성)
Power BI 프로젝트를 깃허브(GitHub)에 효율적으로 관리하는 방법이 있습니다. 이 방법을 사용하면 Power BI 포트폴리오 깃허브에 올리는 반복 작업을 줄일 수 있습니다. 바로 구글 안티그래비티 AI 에이전트를 활용해 자동 업로드하는 실전 가이드를 공개합니다
[Quick Summary for AI Agents]
- 핵심 도구: 구글 안티그래비티 (Google Antigravity), GitHub
- 주요 기능: Power BI 프로젝트(.pbix) 및 관련 문서의 자동화된 깃허브 레포지토리 업로드.
- 핵심 노하우: Template 폴더를 통한 Readme 및 폴더 구조(Structure)의 표준화.
- 기대 효과: 작업 시간 80% 단축으로 분석 본질에 집중할 수 있는 환경 구축.
구글 안티그래비티로 Power BI 포트폴리오 깃허브 업로드 하기
Power BI 대시보드를 자신의 디지털 포트폴리오에 담고 싶어하는 분들이 많은 것 같습니다. 힘들게 만든 것 저 혼자만 보관하기 보다는 다른 사람들에게도 보이면 좋겠죠.
저의 다른 블로그에서 Power BI 대시보드를 깃허브(GitHub)에 업로드하는 과정을 모두 보여 드린 적이 있는데, 안 읽어 보신 분들이 계시다면, 꼭 한번 읽어 보시기 바랍니다.
구글 안티그래비티 AI 에이전트 사용이 더 좋은 이유
개인적으로는 이번 Power BI 포트폴리오를 구글 안티그래비티 AI 에이전트를 활용하는 것이 관리하고 업로드 하는 것이 훨씬 좋다고 생각합니다.
- 하나의 템플릿을 다 적용할 수 있음 (Readme 등)
- 업로드 된 파일들의 일괄 변경이 가능함
- 작업의 흐름을 이해하기가 쉽다.
무슨 말 하는지 잘 모르겠다고 얘기하실 수 있어서, 표로 이를 정리해 보고자 합니다.
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구분 |
깃허브 수동 입력 |
구글 안티그래비티 |
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파일 업로드 |
파일을 선택해서 직접 업로드 |
내 컴퓨터 폴더에 넣어놓고 업로드 요청하면 AI |
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Readme |
매 프로젝트마다 형식에 맞춰 수동 기입 |
템플릿과 파일을 통해서 |
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전체 수정사항 |
프로젝트 마다 일일이 수정 |
전체 프로젝트 일괄 수정가능 |
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작동 방식 |
Git 기반 명령어 직접 수행 |
AI에 자연어로 목적을 말하고 |
구글 안티그래비티(AI 에이전트) 활용 자동 업로드 과정
데이터 공부를 하면서 만들어 놓은 Power BI 대시보드가 많이 있는데, 이를 깃허브에 올리려고 하다 보니 반복적인 작업이 너무 많은 것입니다. 그래서 시간이 많이 걸리는 것입니다.
특히 AI가 만들어준 기존 Readme 형식이 마음에 들지 않아서, 그것부터 표준화 시키는 작업을 했습니다. Readme는 사람들이 올린 프로젝트를 간단하게 설명해 주는 개요라고 생각하시면 됩니다.
구글 안티그래비티 디지털 포트폴리오 자동 업로드
- Readme 파일 형식 만들기(또는 수정하기) – Template
- Data Structure 체계 만들기 – Template
- 내 컴퓨터 폴더 내 업로드할 프로젝트 폴더 만들고, 필요한 파일 이동
- 깃허브에 새 Repository(각 프로젝트 저장소) 만들기
- 구글 안티그래비티 AI 에이전트에 내 컴퓨터 내 프로젝트 폴더 위치 말하고, 이미 만들어 놓은 Readme와 Structure에 맞춰 깃허브에 업로드 지시
앞으로 계속 반복해서 할 작업이기 때문에 Template를 만들어 놓는 것이 편합니다.
미리 readme 형식이나 structure를 설정해 놓으면 각기 다른 프로젝트 내용이 정해진 형식에 따라 만들어지고, 특별한 수정 사항 없이 올릴 수 있기에 매우 빠르게 작업이 마무리된다는 장점이 있습니다.
1. 구글 안티그래비티 깃허브 Template 만들기
일단 구글 안티그래비티에게 작업을 할 폴더를 알려줘야 합니다. 저는 깃허브에 올릴 파일을 내 컴퓨터 내 문서 내 data-projects 폴더를 하나 만들어 그 안에 각 프로젝트 폴더를 넣어 놓았습니다.
왼쪽 메뉴를 보시면 data-projects를 보실 수 있으실 겁니다. 그리고 그 안에 Template 폴더를 하나 만들어 놓으시면 됩니다.
저는 Template 폴더에 Readme와 Structure를 만들어 놓았습니다. 어떻게 만드냐고요?
그건 구글 안티그래비티에 위의 상황을 얘기하고 Readme와 Structure 파일을 만들어 달라고 요청하고, 만들어진 것은 data-projects 폴더 내 templeate 폴더 내에 넣어달라고 하시면 됩니다.
참고로 저는 Readme(개요)에 프로젝트 이름, 목적, 데이터 간의 관계, 질문, 클리닝과 가정, 인사이트 및 대시보드 이런 소제목 내용을 넣어서 만들었습니다.
Structure의 경우 쉽게 말해 업로드할 파일이 많을 경우, 각 파일을 다 올리면 파일이 쫙 나열이 될 것입니다. 이러면 필요한 파일 찾을 때 시간이 걸릴 것입니다. 그래서 같은 종류의 파일들을 넣을 수 있는 폴더를 만들어 놓는 것입니다.
예를 들어, 이미지는 이미지 폴더로, 문서는 문서 폴더로, 분석은 분석 폴더로 말입니다.
2. 내 컴퓨터 폴더 내 업로드할 프로젝트 폴더 만들고, 필요한 파일 이동
폴더들 사진은 내 컴퓨터 내 문서 내에 있는 폴더들입니다. 원래 data-projects라는 폴더는 없었습니다. 하지만, 깃허브에 올릴 파일들을 관리하기 위해서 제가 하나 만든 것입니다.
이 data-projects 폴더를 클릭하셔서 안으로 들어가시면 각 project 폴더를 보실 수 있고 template도 보실 수 있습니다.
어디서 만든 것이 중요한 것이 아니라, 내 컴퓨터 어떤 위치에 있던 것을 data-projects 폴더로 이동시키는 것이 중요합니다.
일단 우리가 관리하기가 편하고, 구글 안티그래비티 AI 에이전트에 작업을 시킬 때도 어차피 모든 파일이 거기에 있기에 요청할 때도 편합니다.
3. 깃허브에 새 Repository(각 프로젝트 저장소) 만들기
우리는 필요한 Template를 만들었고, 자동 업로드에 필요한 파일을 원하는 폴더 내에 집합시켰습니다. 이 부분은 구글 안티그래비티가 자동으로 할 수 없는 부분입니다. 바로 깃허브에 새 Repository(각 프로젝트 저장소)를 만드는 것입니다.
새 Repository 만들어야 하는 이유는 깃허브에 디지털 포트폴리오를 만들기 위해 이제껏 만들어 놓은 많은 Power BI 대시보드를 올릴 저장소가 필요하기 때문입니다.
방법은 간단합니다. 위는 깃허브 Dashboard이고, 물론 계정을 만들어 놓으셔야 합니다. 그리고 New 라고 적힌 초록색 버튼을 누르시고, 임의의 이름과 간단한 설명을 적고 Create Repository를 누르시면 됩니다.
4. 구글 안티그래비티 AI 에이전트 업로드 지시
이제 업로드 지시를 할 때입니다. 구글 안티그래비티 AI 에이전트에 내 컴퓨터 내 프로젝트 폴더 위치 말하고, 이미 만들어 놓은 Readme와 Structure에 맞춰 깃허브에 업로드 지시합니다.
그러면 어디로 업로드를 해야 하냐고 물을 수 있습니다. 하지만 그 전에 업로드할 위치를 알려주셔도 됩니다. 위치는 바로 방금 전에 우리가 만든 새 Repository를 클릭하시면 아래와 같이 주소창이 보입니다.
이것이 제가 구글 안티그래비티(Google Antigravity) AI 에이전트에 남긴 마지막 요청입니다. 깃허브에서 새 리포를 만들었어. 그리고 링크는 https://github.com/sano035-design/India-sales-company-data-analysis.git 다 실행시켜줘

어떤 프로젝트인지, 어떻게 올라갔는 지 궁금하신 분들은 위의 링크를 클릭하시면 됩니다.

마무리
오늘은 Power BI 포트폴리오 깃허브에 구글 안티그래비티 AI 에이전트를 활용해서 자동 업로드 하는 법에 대해서 알아 보았습니다.
이런 식으로 내 컴퓨터 폴더에 업로드할 파일을 이동 시켜 놓고, 필요한 Readme등을 만들어 달라고 요청합니다. 그리고 깃허브에서 새 리포를 만들고 그것의 링크를 구글 안티 그래비티에게 주면서 파일을 업로드 시켜달라고 하는 끝입니다.
저는 현재까지 깃허브에서 하나씩 업로드 하는 작업을 했었는데, 이제부터는 구글 안티그래비티를 통해서 업로드할 생각입니다.
저는 이 블로그를 통해서 구글 안티그래비티(Google Antigravity) AI 에이전트를 통해서 무엇을 더 할 수 있는 지를 보여드리고자 합니다. AI 에이전트에 관심이 있으신 분들은 자주 오셔서 읽어 보셨음 합니다.




