• 개인 GitHub 계정 생성 및 2FA(2단계 인증) 활성화
• skku-aihclab Organization 초대 수락
• 실명 프로필(학번/학위 단계 표기 권장), 연구 분야/관심 태그 입력
• 연구 과제별 저장소 접근 권한 요청

• 명칭: skku-aihclab (연구실 공식 GitHub 조직)
• 관리(Owner): PI 및 지정 관리자 계정
• 기본 목적: 코드/문서/실험 관리, 연구 산출물 공개/비공개 운영
• 플랜: Education 혜택 적용 시 private repo 무제한 사용 가능

⚠️ Organization은 로그인 계정이 아닙니다. 개인 계정으로 로그인 후 조직을 이용합니다.

• 액세스 토큰: 필요 최소 범위(scope)로 발급, 노출 금지
• 팀 권한: Maintainer/Developer/Reader 등 최소권한 원칙(least privilege)
• 탈퇴·졸업 시: Owner/Maintainer에 통보 → 권한 회수 → 필요한 저장소 이관

• 연구: proj<year>-<topic>-<short/detailed topic> → 예) proj25-samsung-exercise_classification
• 데이터: data<year>-<source>-<privacy> → 예) data25-samsung_1st-internal
• 패키지/라이브러리: lib-<name>
• 문서/강의: docs-<course>-<year>

• 기본 비공개(private), 공개 필요 시 Owner 승인
• Repository deletion/transfer: 기본 Owner만 허용(권장)
• Private forking: 기본 비활성화(권장). 필요 시 이슈로 요청
• GitHub Pages: 외부 공개용은 Public, 내부용은 Education Team 적용 후 Private 사용

• 업로드 전 반드시 커널을 Restart & Run All 하여 셀 번호가 1부터 끝까지 순서대로 이어지도록 할 것
• 실행 결과(plots, metrics, logs)는 그대로 남겨두어 재현성 보장
• 불필요한 셀(디버깅용 출력, 임시 코드)은 정리 후 업로드
• 데이터/결과물은 직접 업로드하지 말고 외부 스토리지 링크로 연결
• 사용한 데이터에 대해서는 반드시 README나 별도 문서에 설명을 포함할 것(데이터 출처, 다운로드 방법, 접근 권한, 저장 위치 등)

• Python: conda/mamba 환경 권장, environment.yml 제공
• CUDA/TensorFlow/PyTorch 버전 호환 표기(README에 명시)