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# Panther 개발 워크플로 개요
Panther Developer Workflows는 Panther Console이 아닌 워크플로로, Panther 계정과 상호작용하는 데 사용할 수 있으며, 다음을 포함합니다 [지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)](/ko/panther/detections-repo/ci-cd.md), [API](/ko/panther/api.md), [Panther Analysis Tool (PAT)](/ko/panther/detections-repo/pat.md), [pantherlog 도구](/ko/panther/pantherlog.md), 그리고 기타 운영 도구.
이 페이지에서는 Panther와 함께 사용할 수 있는 개발자 워크플로와 도구를 설명합니다. Panther Developer Workflows는 비콘솔 워크플로를 사용하는 데 익숙한 기술 사용자를 대상으로 합니다.
{% hint style="info" %}
웹 애플리케이션 기반 워크플로 사용에 대한 정보를 찾고 계신가요?
* Panther Console에서 시작하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [빠른 시작 가이드](/ko/quick-start.md).
* Panther Console에서 디택션을 관리하는 방법에 대한 정보는 [디택션 문서](/ko/detections.md).
{% endhint %}
## Panther가 관리하는 디택션 사용하기
CI/CD 사용자는 GitHub의 panther-analysis 저장소에 있는 Python으로 작성된 Panther가 관리하는 디택션을 활용할 수 있습니다 [panther-analysis 저장소](https://github.com/panther-labs/panther-analysis). 이는 저장소의 공개 포크를 유지하거나 복제된 비공개 저장소를 유지하는 방식으로 수행할 수 있습니다.
panther-analysis의 디택션은 광범위하게 적용 가능하지만, 조직에 가장 중요한 알림만 받도록 사용자 지정할 수 있습니다. 새 디택션의 이점을 활용하려면 panther-analysis에서 업데이트를 가져와야 합니다.
자세한 지침은 [panther-analysis 사용하기](/ko/panther/detections-repo.md).
## CI/CD 워크플로
CI/CD 워크플로로 디택션 파이프라인을 자동화하고 보안을 개선하세요: GitHub의 panther-analysis 저장소에서 Panther가 관리하는 Python 디택션을 활용하고, 이를 CI/CD 파이프라인에 맞게 조정한 다음 Panther Console에 디택션을 업로드하세요.
Panther는 다음 플랫폼 사용에 특화된 CI/CD 문서를 제공합니다:
* [CircleCI](/ko/panther/detections-repo/ci-cd/deployment-workflows/circle-ci.md)
* [GitHub Actions](/ko/panther/detections-repo/ci-cd/deployment-workflows/github-actions.md)
이 지침은 다른 워크플로에 맞게 조정할 수 있습니다.
### Panther Analysis Tool 사용하기
[PAT](https://github.com/panther-labs/panther_analysis_tool) 는 소스 코드를 기반으로 Panther 디택션을 테스트, 패키징, 배포하는 오픈 소스 유틸리티입니다. Panther 디택션을 프로그래밍 방식으로 또는 CI/CD 파이프라인 내에서 관리하는 것과 같은 개발자 중심 워크플로에 맞게 설계되었습니다. 자세한 내용은 [Panther Analysis Tool](/ko/panther/detections-repo/pat.md).
### CLI 워크플로가 Panther Console과 상호작용하는 방식
업로드한 디택션은 Panther Console에서 수동으로 생성된 디택션과 함께 표시됩니다.
### Panther Console에서 GitHub 풀 리퀘스트 만들기
{% hint style="warning" %}
Panther Console에서 GitHub pull request를 만드는 기능은 Panther 버전 1.125부터 오픈 베타입니다. 버그 보고 및 기능 요청은 Panther 지원 팀과 공유해 주세요.
{% endhint %}
팀에 GitHub의 Panther 디택션 콘텐츠 저장소가 있다면, [Panther GitHub App을 설치할 수 있습니다](/ko/panther/detections-repo/github-app.md) 해당 저장소에 설치하여 Panther Console에서 디택션을 생성하거나 업데이트할 때 Panther에 즉시 저장되는 대신 GitHub에서 pull request가 열리도록 할 수 있습니다.
이를 통해 팀은 Console에서 변경한 내용이 다음 CLI 업로드 시 덮어써질까 걱정하지 않고 CLI와 Panther Console에서 동시에 작업할 수 있습니다.
저장소 구성을 **설정** > **개발자 도구** > **Git 동기화**, Panther Console은 일반적인 **배포** 또는 **저장** 버튼을 **Create PR** 지원되는 디택션을 생성하거나 편집할 때. 클릭하면 **Create PR** Console에서 변경한 내용이 반영된 pull request가 GitHub 저장소에 열립니다. Panther는 구성한 브랜치에서 새 기능 브랜치를 생성해 그 브랜치로 pull request를 다시 제출합니다. (Panther GitHub App이 설치되어 해당 저장소에 연결될 때까지, **Create PR** 실패합니다—전체 설정 흐름은 [Panther GitHub App 설정하기](/ko/panther/detections-repo/github-app.md) 을 참조하세요.)
#### pull request가 어떻게 보이는지
각 Console 저장마다 자체 pull request가 생성됩니다—Panther는 여러 편집 내용을 하나의 PR로 일괄 처리하지 않습니다. 브랜치 이름은 `panther-pr-{디택션-id}-{timestamp}-{random}` 이며 구성한 브랜치에서 분기됩니다.
다음일 때 **새 디택션 만들기**, **Pull Request 만들기** 모달을 사용하면 YAML 파일 경로, PR 제목, PR 설명을 설정할 수 있습니다. 비워 둔 필드에는 기본값이 사용됩니다:
* **YAML 파일 경로**: `rules/custom/{디택션-id}.yml`. Python 감지의 경우, 동일한 경로에 Python 파일이 추가되며 `.py` 확장.
* **PR 제목**: `Panther 자동 디택션 {디택션-id}에 대한 PR 생성`
* **PR 설명**: `이것은 새로운 디택션을 위한 자동 생성된 풀 요청입니다: {detection-id}`
다음일 때 **기존 디택션을 편집하는 중**, 저장 시 모달 없이 PR이 인라인으로 생성됩니다. 기존 파일 경로가 재사용되며, 제목과 설명은 항상 다음 기본값을 사용합니다(현재는 편집용으로 사용자 지정할 수 없습니다):
* **PR 제목**: `팬서 자동 디택션 편집 PR: {detection-id}`
* **PR 설명**: `이것은 디택션 편집을 위한 자동 생성된 풀 리퀘스트입니다: {디택션-id}`
커밋은 가능한 경우 Panther 사용자(이름과 이메일은 Panther 계정에서 가져옴)가 작성하며, 그렇지 않으면 `panther-디택션-봇 ` 그렇지 않으면.
GitHub에서 풀 리퀘스트가 병합된 후에도, 여전히 사용해야 합니다 [Panther Analysis Tool (PAT)](/ko/panther/detections-repo/pat.md) 디택션 콘텐츠를 업로드하려면, 아마도 GitHub Action을 사용하는 것 같으며—참조 [GitHub Actions를 통한 Panther 콘텐츠 관리](/ko/panther/detections-repo/ci-cd/deployment-workflows/github-actions.md).
#### GitHub 풀 리퀘스트 생성의 제한 사항
* 이 워크플로는 현재 탐지에만 제한되어 있으며, 쿼리, 데이터 모델, 전역 도우미 또는 조회 테이블에서는 사용할 수 없습니다
## 팬서 API
Panther는 공개 GraphQL-over-HTTP API를 제공합니다. 즉, GraphQL 쿼리를 작성하고 일반적인 HTTP 요청을 사용해 API를 호출할 수 있습니다. GraphQL에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요[ GraphQL 문서](https://graphql.org/learn/).\
\
Panther API는 기존에 보유한 모든 도구와 통합할 수 있습니다. 스크립트나 CI/CD 워크플로를 통해서든, API는 원래는 Panther Console에 수동 로그인해야 하는 프로세스를 코드로 정의함으로써 워크플로를 자동화하고 작업을 빠르게 완료할 수 있게 해줍니다.
Panther API는 토큰 순환, 알림, 클라우드 계정 관리, 로그 소스 관리, 사용자 및 역할 관리, 데이터 레이크 쿼리, 사용자 메트릭에 대한 작업을 지원합니다.
### API 워크플로가 Panther Console과 상호 작용하는 방식
Panther 자체는 내부적으로 API의 확장 버전을 사용하므로, Panther API를 사용하여 수행하는 모든 변경 사항은 Panther Console에 즉시 반영됩니다.
### 일반적인 API 사용 사례
일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:
* IaaC를 통해 사용자 관리 및 역할 생성을 자동화하기
* 자체 대시보드에서 사용할 최신 Panther 메트릭 가져오기
* 외부 워크플로의 일부로 Panther에서 알러트를 해결하기
* 특정 이벤트가 발생할 때마다 사용자 지정 Data Explorer 쿼리 실행하기
전체 문서와 Python 및 NodeJS의 end-to-end 예제를 보려면 다음을 참조하세요 [팬서 API](/ko/panther/api.md).
## Terraform
Panther 로그 소스 인프라의 일부를 다음을 사용해 관리할 수 있습니다 [Terraform](https://www.terraform.io/). Terraform을 사용하면 코드로 인프라를 정의하고 프로비저닝할 수 있어, 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 변경 사항을 쉽게 관리하고 추적할 수 있습니다. [Panther는 제공업체입니다](https://registry.terraform.io/providers/panther-labs/panther/latest) Terraform 레지스트리에 있는.
Terraform을 사용하여 S3 로그 소스를 관리하는 전체 예제를 다음에서 확인하세요 [Terraform을 사용한 AWS S3 로그 소스 관리](/ko/panther/terraform/s3.md).
## Panther 도구
Panther는 워크플로에서 사용할 수 있는 두 가지 개발자 도구를 제공합니다:
* **Panther Analysis Tool (PAT)**: 소스 코드에서 Panther 탐지를 테스트, 패키징 및 배포하기 위한 오픈 소스 유틸리티.
* PAT 사용 방법은 다음을 참조하세요 [Panther Analysis Tool 문서](/ko/panther/detections-repo/pat.md).
* **Pantherlog**: 로그를 추론하고 파싱하며, 스키마 파일을 검증하고, 단위 테스트를 실행하는 데 사용할 수 있는 CLI 도구.
* pantherlog 사용 방법은 다음을 참조하세요 [pantherlog 도구 문서](/ko/panther/pantherlog.md).
## Panther MCP 서버
Panther의 [모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)](https://modelcontextprotocol.io/introduction) 서버는 Panther와 자연어 상호작용을 MCP에서 가능하게 합니다 [클라이언트](https://modelcontextprotocol.io/clients) 선택한. 자세한 내용은 [MCP 서버](/ko/ai/mcp/mcp-server.md).
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# Agent Instructions
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