CoCo in Snowsight

CoCo in Snowsight (Snowsight의 CoCo)

개요

Snowflake CoCo는 Snowsight 내 여러 기능 영역에 걸쳐 에이전트 경험을 제공해요. SQL 개발, 데이터 탐색, 계정 관리 같은 작업을 위해 데이터 분석가, 엔지니어, 관리자를 돕도록 설계되었으며, Snowsight 인터페이스에 깊게 통합되고 diff 뷰 같은 기능을 제공해요.

출처: CoCo in Snowsight

본문

CoCo는 지능적 오케스트레이션을 사용해 내 요청을 기반으로 다단계 작업을 계획하고 실행해요. 또한 작업을 완료하기 위해 Snowflake 환경에서 내부 도구와 관련 컨텍스트를 선택해, 각 응답이 정확하도록 보장해요.

어시스턴트는 에이전트 워크플로를 따르고 내 의도를 해석하며, 행동 계획을 만들고, 세션 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하면서 단계를 실행해요.

CoCo는 역할, 권한, 스키마, SQL 구문을 이해하고 코드를 생성하거나 수정할 때 Snowflake 모범 사례를 적용해요.

Snowsight에서 CoCo를 사용하려면:

오른쪽 아래 모서리의 CoCo 아이콘을 선택해요. CoCo 패널이 Snowsight 오른쪽에 열려요.
메시지 상자에 질문을 입력하고 보내기 아이콘을 선택하거나 Enter를 눌러 제출해요. CoCo가 패널에서 응답을 제공해요.

CoCo의 응답에 SQL 문장이 포함되면 문장을 실행하거나 클립보드로 복사할 수 있어요.

응답에 대한 피드백 제공

CoCo 응답을 엄지 위·아래로 평점을 매기고 선택적으로 주석을 추가할 수 있어요. 그 평점은 Snowflake에 대한 제품 피드백이에요. CoCo의 프롬프트 트레이스는 SNOWFLAKE.LOCAL.AI_OBSERVABILITY_EVENTS에 저장되지만 평점은 그렇지 않아요. 계정 모니터링 데이터가 아니라 Snowflake로 가기 때문이에요. 이것이 Cortex Agent 피드백과 어떻게 다른지는 Product feedback을 참고해요.

접근 제어 요구사항

CoCo에 접근하는 데 사용되는 역할에는 다음 데이터베이스 역할이 부여되어야 해요.

데이터베이스 역할	비고
`SNOWFLAKE.COPILOT_USER`	모든 사용자가 CoCo에 접근하는 데 필요.
`SNOWFLAKE.CORTEX_USER` 또는 `SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER`	이 중 적어도 하나는 필요. `SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER`는 다른 Cortex 기능에 대한 접근을 부여하지 않고 Cortex Agents API에 대한 접근을 부여해 CoCo의 에이전트 워크플로를 가능하게 하는 최소 권한 대안이에요.

데이터베이스 역할 부여 지침은 GRANT DATABASE ROLE을 참고해요.

역할과 접근 제어에 대한 일반 정보는 Overview of Access Control을 참고해요.

참고

내 계정이 이전에 Snowflake Copilot(레거시)을 옵트아웃했거나(또는 비활성화했으면) CoCo도 비활성화돼요. 계정에서 이 기능을 켜려면 계정 팀에 문의해요.

참고

자가 서비스 체험 계정에서는 AI 기능이 기본적으로 비활성화돼요. 활성화하려면 계정 관리자가 계정에 신용 카드를 추가해야 해요. 신용 카드 추가는 체험을 유료 계정으로 업그레이드하거나 체험 기간을 끝내지 않아요.

사용 사례와 이점

Snowsight의 CoCo는 지능형 에이전트로 작동해, 자연어 지침을 실행 가능한 동작으로 번역해 더 효율적으로 작업하게 도와줘요. 워크스페이스 컨텍스트와 Snowflake 계정 구성에 대한 인식을 유지하면서 Snowsight를 떠나지 않고 개발, 탐색, 관리 작업을 도와줘요.

CoCo는 Snowsight 내에서 다음 핵심 기능 영역을 지원해요.

Workspaces의 에이전트 코딩

CoCo는 Workspaces에 통합된 대화형 코딩 어시스턴트로 작동해요. 대화형 코드 생성, 수정, 검토, 설명을 지원해요.

코드 생성과 개발: SQL 쿼리 생성, 새 파일 만들기, 데이터 파이프라인·분석 워크플로 로직 구축.
코드 수정과 최적화: 워크스페이스에서 SQL을 직접 다듬고, 로직·구문 오류를 찾고, 성능·가독성·비용을 위한 최적화를 제안.
변경 검토: diff 뷰로 AI 제안 변경을 적용 전에 미리 봐요. diff 뷰는 삽입·삭제를 강조해 사용자가 코드 제어를 유지하게 해요.
코드 설명: 이해·협업을 돕기 위해 기존 SQL에 대한 설명 요청.
후속 질문: 생성된 코드나 결과에 대해 명확화 질문을 하거나 추가 분석을 요청하며 대화를 계속.
인라인 카탈로그 컨텍스트: 메시지 상자에 @를 입력해 카탈로그 객체(테이블, 스키마, 뷰 등)를 실시간 검색하고 프롬프트 컨텍스트로 추가.
강조된 SQL의 빠른 동작: SQL 파일에서 텍스트를 강조해 Quick Edit, Format, Add to Chat, Explain 같은 빠른 동작을 열기.
SQL 오류 수정: SQL 문장이 실패하면 결과 그리드의 Fix 버튼을 사용해 오류에 대한 제안 수정을 받기.
AI 기반 코드 제안: SQL 파일이나 Notebook SQL 셀에 입력하는 동안 Cortex Code가 컨텍스트 인지 인라인 제안을 표시해 개발 속도와 정확도를 높여요.

AI 코드 제안

CoCo는 Snowflake의 SQL에 대한 지능적이고 컨텍스트 인지 인라인 코드 제안을 제공해요. SQL 파일이나 Notebook SQL 셀에 입력하는 동안 CoCo가 내 SQL 문장의 다음 부분을 예측·제안하며, 커서 위치에 회색 텍스트로 표시돼요.

CoCo는 내 쿼리 이력, 현재 워크스페이스의 콘텐츠, 테이블 스키마, 현재 워크스페이스의 마지막 몇 번 실행 쿼리를 사용해 내 작업 패턴에 맞추고 제안을 생성해요.

제안은 입력하는 동안 잠시 멈추면 자동으로, 또는 이전 제안을 수락한 직후 트리거돼요.

제안과 상호작용할 때:

제안을 수락하려면 Tab을 눌러요.
제안을 닫으려면 Esc, Delete, 또는 Backspace를 누르거나 계속 입력해요.

카탈로그 제안이 인라인 제안 옆에 나타나면 Tab을 눌러 인라인 제안을 수락하거나, 아래 화살표를 누른 뒤 Enter를 눌러 카탈로그 옵션을 대신 선택해요.

참고

AI 코드 제안은 때때로 올바르지 않거나 내 의도와 일치하지 않을 수 있어요. 제안이 관련 없으면 닫고 계속 입력해 더 많은 컨텍스트를 제공해요.

AI 코드 제안을 구성하려면:

Snowsight에 로그인해요.
내비게이션 메뉴에서 Projects » Workspaces를 선택해요.
SQL 파일에서 오른쪽 위 모서리의 Settings 아이콘을 선택해요.
User preferences를 선택해요.
AI 코드 제안을 비활성화하려면 AI code suggestions 토글을 꺼요.
수락 키바인딩을 Tab과 Shift + Enter 사이에서 전환하려면 Use Tab for AI code suggestions 토글을 켜거나 꺼요.
Close를 선택해요.

지능형 제품·문서 발견

CoCo는 Snowflake Horizon Catalog와 공식 Snowflake 문서의 컨텍스트를 사용해 워크스페이스를 떠나지 않고 데이터 제품과 참조 정보를 발견하게 도와줘요.

자연어 스키마 검색: 정확한 객체 이름을 알 필요 없이 평문 쿼리로 테이블·컬럼 같은 데이터베이스 객체를 찾아요.
통합 Q&A: 공식 문서를 기반으로 Snowflake 기능, SQL 구문, 모범 사례에 대한 답을 얻어요.
Snowflake Marketplace 발견: 공개 Snowflake Marketplace를 검색해 외부 제공자가 게시한 타사 데이터 제품, Native Apps, AI 서비스를 찾아요. 조직 밖에서 데이터와 애플리케이션을 평가하거나 확보하려 할 때 사용해요.
내부 Marketplace 발견: Internal Marketplace를 통해 조직 내 계정 간에 비공개로 공유되는 조직 목록을 발견해요. 내 회사 팀이 큐레이션한 내부 데이터 제품, Native Apps, 분석 자산을 찾을 때 사용해요.

가능하면 응답에 태그, 마스킹 정책, 계보 같은 관련 컨텍스트가 포함되어, 발견한 데이터 자산을 검증하는 데 도움을 줄 수 있어요.

단순화된 계정 관리

CoCo는 거버넌스, 보안, 비용 관리에 대한 컨텍스트 정보를 제공해 계정 관리를 지원해요.

거버넌스와 보안: 사용자·역할 접근, 데이터 소유권, 개인 식별 정보(PII)를 담은 테이블에 대한 정보 검색.
비용 관리: 계정 사용량과 크레딧 소비를 쿼리하고, 고비용 웨어하우스나 쿼리를 식별. CoCo 사용량 관리와 크레딧 한도 설정에 대한 정보는 Cost controls for CoCo를 참고해요.

지원 모델과 리전

CoCo는 내 역할이 접근할 수 있는 Cortex 대규모 언어 모델(Claude, OpenAI GPT, Gemini, Grok 모델 포함)을 사용할 수 있어요. 새 모델이 출시되면 추가되므로, 고정 목록 대신 CoCo는 현재 사용할 수 있는 모델을 보여줘요. 그 제품 내 목록이 권위가 있어요.

특정 모델을 고르거나, 모델을 대신 선택하는 다음 Auto 옵션 중 하나를 고를 수 있어요.

Auto: Snowflake가 모델을 선택.
Auto Intelligent: 가장 강력한 모델을 선호. 최고 품질, 최고 비용.
Auto Efficient: 비용에 최적화. 가장 낮은 비용, 어려운 작업에서는 품질이 낮을 수 있음.

어떤 모델을 고를 수 있는지는 두 가지가 결정해요.

모델 접근: 활성 역할에 부여된 모델. Snowflake Cortex는 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 모델 접근을 제어해요. ACCOUNTADMIN 역할을 가진 사용자는 모델별 애플리케이션 역할, 또는 현재·미래의 모든 모델에 대한 CORTEX-MODEL-ROLE-ALL을 필요로 하는 각 역할에 부여해요. 기본적으로 사용자는 SNOWFLAKE.PUBLIC 부트스트랩 승인을 통해 모든 모델에 대한 접근을 상속해요. 활성 역할이 사용할 수 있는 모델을 나열하려면 SHOW CORTEX BASE MODELS IN SCHEMA SNOWFLAKE.MODELS를 실행해요. 자세한 내용은 SHOW CORTEX BASE MODELS을 참고해요. 모델 접근을 제한하는 방법은 Control model access를 참고해요.
리전 가용성: 모델이 내 계정의 리전에서 실행되는지, 또는 크로스 리전 추론으로 도달 가능한지. 모델별 리전은 Regional availability를 참고해요. 모델이 내 리전에서 사용할 수 없으면 ACCOUNTADMIN 역할을 가진 사용자가 크로스 리전 추론을 활성화해야 해요.

활성 모델 보기·변경

모델 선택기는 메시지 상자의 오른쪽 아래, 보내기 버튼 옆에 있어요. 활성 모델의 이름을 표시해요.

CoCo가 사용하는 모델을 보거나 모델을 전환하려면 모델 선택기를 열어요. 각 특정 모델에는 무엇에 가장 적합한지에 대한 짧은 설명이 포함돼요.

메뉴에서 옵션을 선택해 모델을 변경해요.

계정 관리자는 계정의 모든 사용자에 대한 기본 모델을 구성할 수 있어요. 지침은 Configure default model settings을 참고해요.

CoCo에 접근하기 위해 사용자에게 필요한 데이터베이스 역할은 접근 제어 요구사항을 참고해요.

웹 검색

ACCOUNTADMIN 역할은 CoCo가 웹을 검색하고 그 결과를 응답 생성과 작업 계획에 사용하도록 구성할 수 있어요. 계정에서 웹 검색을 제대로 켜려면:

AI/ML > Agents로 이동해요.
Settings를 선택해요.
Web search 옆의 토글을 선택해 기능을 켜요.

Snowflake는 입력을 Snowflake Privacy Notice(§2)에 따라 처리해요. 웹 검색은 콘텐츠를 재배포하거나 경쟁 웹 검색 서비스를 만드는 목적으로 사용되지 않을 수 있어요.

예시 프롬프트

자연어 프롬프트로 CoCo와 상호작용할 수 있어요. 프롬프트에서 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 제공해요(예: 데이터베이스, 스키마, 작업할 객체). 환경 전반에서 가장 안정적인 결과를 위해 정규화된 객체 이름을 사용해요.

다음 예시는 코드 생성, 최적화, 관리 인사이트를 요청하는 일반적인 방법을 보여줘요.

접근과 권한

사용 사례	예시 프롬프트
접근 발견	"What databases do I have access to?"
보안 감사	"Find all tables that have PII in them."

데이터 발견

사용 사례	예시 프롬프트
태그 발견	"List every table tagged PII = TRUE in ANALYTICS_DB."
계보와 태깅	"Show the lineage from RAW_DB.ORDERS to downstream dashboards."
메타데이터 검색	"Where can I find tables related to customer churn and subscription status?"
Snowflake Marketplace 발견	"Find listings on Snowflake Marketplace that provide weather data for North America."
내부 Marketplace 발견	"Show me organizational listings from the Internal Marketplace that contain customer sales data."

SQL 개발과 최적화

사용 사례	예시 프롬프트
로직 설명	"What does this SQL script do?"
생성	"Write a query for top 10 customers by revenue and a 7-day moving average."
쿼리 다듬기	"Update the top performers query to show the top 100."
성능 최적화	"Explain why this query is slow and optimize it."
데이터 합성	"Generate synthetic data for 30 days of sales for an e-commerce site in the SAMPLESDATA.SALES table."

인프라와 비용 관리

사용 사례	예시 프롬프트
리소스 모니터링	"Which 5 service types are using the most credits? Show me a visualization and how to reduce costs."

머신러닝·엔지니어링 파이프라인

사용 사례	예시 프롬프트
노트북(EDA와 머신러닝)	"Build me a notebook for a customer churn prediction use case using pandas for data handling, matplotlib and seaborn for EDA and visualization, and scikit-learn for preprocessing, model training (logistic regression and a tree-based model), evaluation, and interpretation, with clear markdown explaining business impact and results."
딥러닝	"Create a new notebook and build a CNN for the MNIST dataset."
파이프라인 엔지니어링	"Create a dbt project to transform raw sales data."

시맨틱 모델 통합(Cortex Analyst)

사용 사례	예시 프롬프트
시맨틱 쿼리	"Use the @models/revenue.yaml semantic model to answer 'What was revenue last month?'"
모델 디버깅	"Identify errors in my semantic model at @models/revenue.yaml"

보안과 접근

CoCo는 내 Snowflake 계정의 기존 인증과 역할 기반 접근 제어(RBAC) 안에서 작동해요. 내 자격 증명을 저장하거나 수정하지 않고, 활성 역할이 허용한 동작만 수행해요.

CoCo는 Snowsight 워크시트, Workspaces, UI 왼쪽 아래 모서리의 역할 선택기에서 내가 선택한 역할과 무관하게 항상 내 기본 역할로 세션을 시작해요. 다른 역할이 필요한 동작을 수행해야 한다면 세션 중에 CoCo에게 역할을 바꾸도록 요청할 수 있어요(예: "SYSADMIN 역할로 전환해줘").

참고

CoCo가 권한 오류를 반환하면 내 기본 역할에 필요한 권한이 있는지 확인해요. ALTER USER로 기본 역할을 바꾸거나, CoCo에게 현재 세션에 특정 역할을 사용하도록 요청할 수 있어요.

Workspaces의 CoCo

Snowsight에 통합된 어시스턴트 패널을 통해 CoCo에 접근할 수 있어요. CoCo는 활성 코드·환경의 컨텍스트 또는 일반 Snowflake 지식에서 요청을 처리해요.

Workspaces에서 CoCo 에이전트를 사용하려면:

Snowsight에 로그인해요.
내비게이션 메뉴에서 Projects » Workspaces를 선택해요.
관련 파일(예: 기존 SQL 파일)이 포함된 워크스페이스를 열어요.
워크스페이스 오른쪽 아래의 CoCo 아이콘을 선택해요.
자연어로 프롬프트를 입력하거나 질문해요. @를 입력해 카탈로그 객체(테이블, 스키마, 뷰 등)를 검색하고 인라인 컨텍스트로 추가해요. 예시 프롬프트 참고.
출력을 검토해요. CoCo는 답, 제안 코드, 또는 수정된 쿼리를 제공해요.
코딩 작업의 경우 CoCo는 삽입·삭제를 강조하는 비교 뷰를 표시할 수 있어요. 제안 변경을 검토하고 스크립트에 직접 적용해요.
후속 프롬프트로 코드를 다듬고, 파일을 다른 객체 유형(노트북이나 시맨틱 뷰 등)으로 변환하고, AI SQL 같은 고급 함수를 통합해요.

AGENTS.md와 Agent Skills로 Workspaces의 CoCo 사용자 지정

AGENTS.md는 코딩 에이전트를 안내하는 단순하고 개방적인 형식이에요.

CoCo가 모든 대화에 자동으로 포함할 지속 지침을 제공하려면 AGENTS.md 파일을 만들어요. 워크스페이스 루트 디렉터리에 복사하면 내 프로젝트에 대한 CoCo 대화에 적용되는 개인화된 지침을 얻을 수 있어요.

스킬

스킬은 메시지 상자에 /를 입력해 호출할 수 있는 전문화된 기능으로 CoCo를 확장해요.

내장 스킬

Snowflake는 Snowsight의 어떤 페이지에서든 사용할 수 있는 내장 스킬을 제공해요. /를 입력해 사용 가능한 스킬을 보고 선택해요. 기능 팀이 Snowsight에 새 스킬을 추가하면 내장 스킬 목록이 진화해요.

개인 스킬

워크스페이스에서 직접 스킬을 만들어 CoCo를 내 특정 워크플로에 맞출 수 있어요.

개인 스킬을 추가하려면 워크스페이스에서 다음 옵션 중 아무거나 사용해요.

Upload Skill File(s)
Upload Skill Folder(s)
- Create Skill

개인 스킬은 워크스페이스의 .snowflake/cortex/skills 디렉터리에 저장되고, 메시지 상자에 /를 입력해 호출할 수 있어요.

참고

개인 스킬은 만든 워크스페이스에서만 접근할 수 있어요. 다른 워크스페이스나 워크스페이스 밖에서는 사용할 수 없어요.

스킬을 공유하는 방법을 포함해 더 알아보려면 Skills and Plugins를 참고해요.

Notebooks의 CoCo

CoCo를 활용하면 Workspaces의 Notebooks에서 데이터를 탐색하고, 쿼리와 코드를 작성·편집하고, 인사이트를 시각화하고, 결과를 설명할 수 있어 종단 간 데이터 과학·머신러닝 개발을 가속화해요.

Notebooks의 CoCo는 다음을 할 수 있어요.

Workspaces 디렉터리에서 노트북 생성·관리
SQL, Python, Markdown 셀 추가·제거·재정렬
최신 사전 설치 패키지와 적절한 노트북 구문(예: 셀 참조)을 사용해 코드 편집
matplotlib, seaborn, plotly, altair를 사용해 데이터 시각화 코드 생성
전체 노트북 또는 특정 셀 실행

이 예시 프롬프트를 시도해보세요.

Snowflake의 dbt 프로젝트용 CoCo 에이전트

CoCo는 전체 dbt 수명 주기에 걸친 변환 워크플로를 지원해요.

원시 소스 데이터 탐색과 관계 추론
스테이징·중간 모델 스캐폴딩
다중 모델 DAG와 지표 구축
데이터 품질 테스트와 증분 로직 추가
dbt 명령 실행
프로젝트 문서 생성·유지
탐색·디버깅을 위해 배포된 dbt 프로젝트 객체 파일 검사

자연어 프롬프트를 사용해 CoCo 에이전트는 데이터를 탐색하고, dbt 모델을 작성하고, 테스트를 추가하고, 성능을 최적화하고, 반복 피드백을 통해 문서를 생성하게 도와줘요.

보일러플레이트 SQL, 의존성 관리, 테스트, 문서를 자동화해 일상적인 데이터 엔지니어링 작업을 줄이면서, 프로젝트 구조와 로직에 대한 제어를 보존해요.

dbt 프로젝트용 예시 프롬프트

CoCo 에이전트는 신규와 숙련된 dbt 사용자 모두를 지원해요. 신규 사용자는 새로 온보딩된 Bronze 레이어 데이터를 탐색하고, 스키마를 추론하고, 스테이징 모델을 스캐폴딩해 깨끗한 기반을 확립할 수 있어요. 숙련된 사용자는 증분 팩트 모델, 견고한 테스트, 자동 생성 문서로 복잡한 데이터 마트를 구축하면서 검증 주기를 빠르게 반복할 수 있어요.

다음 시나리오는 dbt 프로젝트와 함께 CoCo를 사용하는 일반적인 방법을 보여줘요.

사용 사례	컨텍스트	예시 프롬프트
소스 탐색	모델링 전에 원시 데이터 스키마와 관계 이해.	"List all source tables in the bronze layer and summarize key columns, data types, and likely primary keys. Propose staging models for each source."
프로토타이핑	다중 모델 로직과 DAG 생성.	"Create models to compute daily profitability by truck and location. Generate the DAG and propose dependencies."
데이터 품질	schema.yml에 테스트 추가.	"Add not_null and accepted_values tests to key dimensions. Suggest uniqueness tests for IDs based on inferred keys."
증분 로직	모델 성능 최적화.	"Convert the main fact model to an incremental model partitioned by order_date, with merge behavior for late-arriving data."
문서	유지보수 오버헤드 줄이기.	"Generate docs for the project and draft descriptions for new models and key columns based on source context."

CoCo, Snowflake CoWork, 레거시 Copilot

CoCo는 광범위한 코딩·관리 작업을 지원하지만, 독립형 코딩 에이전트 및 Snowflake 내 다른 전문화된 AI 시스템과는 구별돼요.

다음 표는 CoCo, Snowflake CoWork, 레거시 Copilot 경험 사이의 핵심 차이를 요약해요.

기능	CoCo	Snowflake CoWork	Snowflake Copilot(레거시)
사용 사례	Snowflake의 개발·운영 워크플로 지원(SQL 작성, 데이터 자산 탐색, 관리 작업 포함).	데이터에 대한 복잡한 질문을 하고 분석 중심 응답을 받기 위한 자연어 인터페이스 제공.	문서 도움과 기본 SQL 지원을 위한 CoCo의 이전 버전.
주요 통합	Snowsight와 Workspaces에 직접 통합. 활성 워크스페이스 내 컨텍스트 인지 지원 제공.	Snowflake CoWork UI와 Cortex Agents API를 통해 접근, 인사이트·권장 사항을 위한 자연어 상호작용 가능.	SQL과 UI 지원을 위한 별도 copilot.
작업 범위	SQL 작성, 데이터 탐색, 문서 검색, 계정 관리 지원.	질문 답변, 데이터 인사이트, 분석 중심 응답에 집중.	제한된 SQL·UI 지원.
핵심 기능	SQL 코드 생성·수정, diff 뷰로 변경 검토, 기존 코드 설명.	데이터 분석, 요약 생성, 자연어 상호작용 지원.	컨텍스트 SQL 제안과 제한된 도움 기능.
설계 초점	코딩, 문서, 관리 워크플로 전반에 걸친 통합 AI 인터페이스 제공.	데이터 이해를 위한 대화형 인사이트와 쿼리 지원 전달.	CoCo를 위해 폐기됨.

법적 고지

내 Cortex Code 구성이 Model and Service Pass-Through Terms에 제공된 모델을 사용하면, 그 모델의 사용은 그 페이지에 있는 그 모델에 대한 약관에 추가로 따르게 돼요.

입력·출력의 데이터 분류는 다음 표에 명시된 대로예요.

입력 데이터 분류	출력 데이터 분류	지정
Usage Data	Customer Data	Covered AI Features [1]

추가 정보는 Snowflake AI and ML을 참고해요.

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