M3. 데이터·아키텍처 이해

한 줄 요약 — Copilot이 데이터를 어떻게 처리·전달하는지, 프롬프트를 어떻게 만드는지, 제안이 어떤 수명주기로 만들어지는지, 그리고 LLM의 구조적 한계를 이해합니다. (GH-300 도메인 3 · 2026-08-07 skills measured 기준)

이 모듈은 GH-300 도메인 3을 2개 하위 세션으로 나눠 다룹니다.

하위 세션

#	세션	시험 목표(measured skills)
1	데이터 처리·흐름	데이터 사용·흐름·공유 · 입력 처리·프롬프트 빌드 · 프록시 필터링·후처리
2	수명주기·한계	코드 제안 수명주기 시각화 · LLM·Copilot의 한계

1. 데이터 처리·흐름

사용자 입력이 어떻게 프롬프트로 조립되어 모델로 전달되고, 프록시가 필터링·후처리를 거쳐 제안이 돌아오는지를 데이터 흐름 관점에서 이해합니다. 어떤 데이터가 저장·공유되는지도 함께 다룹니다.

👉 상세 — 데이터 처리·흐름

2. 수명주기·한계

하나의 코드 제안이 만들어지는 수명주기(컨텍스트 수집 → 프롬프트 → 추론 → 필터 → 표시) 를 시각화하고, LLM과 Copilot의 구조적 한계(최신성·정확성·컨텍스트 한계)를 정리합니다.

👉 상세 — 수명주기·한계

핵심 정리

1. 제안 = 컨텍스트 수집 → 프롬프트 빌드 → 모델 추론 → 프록시 필터 → 표시
2. 프록시 필터링·후처리는 보안·공개 코드 매칭 등에서 중요 (→ M6)
3. LLM 한계를 알아야 출력 검증(→ M1)의 이유가 명확해짐

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다음 모듈: M4. 프롬프트 엔지니어링·컨텍스트

출처: How GitHub Copilot works / Trust Center (GitHub) · Study guide for Exam GH-300 (Microsoft Learn)