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Issue Report Summarizer

이슈 트래커의 업무 기록을 조건 기반으로 수집하고, 개인·팀 단위 업무 보고서와 조직 양식에 맞춘 주간·월간 산출물로 변환하는 보고 자동화 앱입니다.

Reporting AutomationIssue TrackerCloud LLMOperations
Input 대상자, 기간, 프로젝트, 담당/보고 기준, 보고서 포맷을 조건으로 선택
Pipeline 쿼리 생성, 이슈 수집, 본문·댓글 구조화, LLM 보고서 생성
Output 스트리밍 결과, 복사·다운로드 가능한 Markdown, 히스토리 재실행
Case Blueprint

Operational Reporting Automation

이 사례는 아래 순서로 보면 배경, 판단 기준, 산출물 흐름이 가장 자연스럽게 이어집니다.

01 업무 기록을 보고 가능한 산출물로 전환 lead
02 보고 콘솔이 처리하는 일 product-console
03 보고 자동화 아키텍처 architecture
04 실행 흐름 flow
05 같은 엔진으로 처리하는 세 가지 보고 방식 split-pipelines

업무 기록을 보고 가능한 산출물로 전환

이슈 트래커에는 업무의 흔적이 남지만, 그 자체가 바로 보고서가 되지는 않습니다. 기간, 담당 기준, 프로젝트 범위, 상태, 이슈 본문과 댓글을 한 번에 모아 사람이 읽는 보고 언어로 재구성해야 합니다. 이 앱은 그 반복 작업을 입력 조건, 조회 쿼리, 요약 프롬프트, 포맷 템플릿, 히스토리로 분해해 하나의 제품 흐름으로 묶은 작업입니다.

Operating Unit 업무 보고 생성 파이프라인

일회성 요약이 아니라 매주 같은 기준으로 다시 실행할 수 있는 보고 체계로 정리했습니다.

보고 콘솔이 처리하는 일

대상자와 기간을 고르고 버튼을 누르는 화면 뒤에는 쿼리 생성, 이슈 수집, 본문 정리, 보고서 생성, 히스토리 저장이 순서대로 이어집니다.

Input User / Date / Project / Format
Mode Single / Multi-user
Output Markdown / History / Rerun
analysis run
Select

보고 대상, 담당/보고 기준, 기간, 프로젝트 범위를 선택

입력 설계
Query

선택 조건을 안전한 이슈 검색 쿼리로 변환

쿼리 자동화
Fetch

본문, 댓글, 상태, 유형, 우선순위, 링크를 페이지 단위로 수집

수집 구현
Summarize

이슈 목록을 구조화해 Cloud LLM으로 보고서 초안 생성

요약 구현
Archive

실행 조건과 결과를 저장해 동일 조건으로 재실행

이력 저장
Report model Condition to Narrative

업무 조건을 그대로 보고서의 근거로 남기고, 결과물은 복사·다운로드·재실행 가능한 산출물로 정리합니다.

보고 자동화 아키텍처

01 Conditions 보고 조건 입력

대상자, 다중 대상자, 담당/보고 기준, 시작·종료일, 생성일·수정일 기준, 프로젝트 필터를 입력으로 받습니다.

02 Query 검색 쿼리 생성

계정 ID와 날짜 범위를 이슈 검색 조건으로 변환하고, 종료일 전체가 포함되도록 다음 날 미만 조건으로 보정합니다.

03 Collect 이슈 수집

이슈 제목, 본문, 댓글, 상태, 유형, 우선순위, 담당자, 보고자, 링크를 페이지네이션으로 모읍니다.

04 Summarize 보고서 생성

수집한 이슈를 Markdown 보고서 입력으로 직렬화하고, 선택한 포맷 템플릿 또는 사용자 지시를 적용합니다.

05 Reuse 히스토리 저장

쿼리, 기간, 대상, 포맷, 이슈 수, 빈 이슈 수, 결과 요약을 저장해 재검토와 재실행이 가능하게 합니다.

실행 흐름

01 Scope

보고 대상과 기간, 프로젝트를 선택해 수집 범위를 고정

02 Build

담당자 또는 보고자 기준과 날짜 기준을 조합해 검색 쿼리 생성

03 Normalize

ADF 본문과 댓글을 plain text로 추출하고 빈 이슈를 별도 표시

04 Generate

선택한 보고서 포맷에 맞춰 스트리밍으로 결과 생성

05 Deliver

Markdown 렌더링, 서식 포함 복사, 파일 다운로드, 이력 재실행 제공

같은 엔진으로 처리하는 세 가지 보고 방식

개인 업무 보고
  • 단일 대상자 기준
  • 담당/보고 기준 선택
  • 기간별 업무 목록
  • 상태·유형 기반 요약
  • 복사 가능한 결과
팀 단위 보고
  • 다중 대상자 입력
  • 대상자별 이슈 카운트
  • 팀 업무 분류
  • 담당자명 유지
  • 이슈 없는 대상자 표시
포맷 템플릿
  • 기본 포맷 제공
  • 커스텀 포맷 생성
  • 샘플 파일 분석
  • 붙여넣기 기반 분석
  • 복제·수정·삭제 관리

보고서 품질을 고정하는 기준

AI가 문장을 쓰더라도 보고 기준은 화면과 데이터 모델에서 먼저 고정했습니다. 그래서 결과가 매번 다른 감상문이 아니라 같은 운영 기준을 따르는 보고서가 됩니다.

Person Axis 담당자 기준 또는 보고자 기준
Date Axis 생성일 기준 또는 수정일 기준
Scope Axis 전체 프로젝트 또는 선택 프로젝트
Format Axis 기본 포맷 또는 조직 맞춤 포맷
Assignee + Updated

실제로 처리한 업무 흐름을 주간 업무 보고에 맞게 정리

Reporter + Created

요청·등록한 업무를 기준으로 수요와 발의 내용을 정리

Project Filter

특정 영역, 조직, 시스템 단위의 업무만 분리해 보고

Template Override

조직에서 쓰는 문단 구조와 표기 방식을 프롬프트 템플릿으로 고정

구현에서 설득력 있는 지점

01 Streaming UX

이슈 조회와 보고서 생성 상태를 SSE로 흘려보내 대기 중에도 진행 상황을 확인할 수 있게 했습니다.

02 Structured Input

이슈 제목, 본문, 댓글, 상태, 유형, 우선순위, 담당자, 보고자, 링크를 보고서 입력 블록으로 정리했습니다.

03 Empty Issue Handling

본문과 댓글이 없는 이슈를 별도로 집계해 보고서 품질을 흐리는 항목을 숨기지 않도록 했습니다.

04 Format Learning

샘플 보고서 파일이나 붙여넣은 텍스트에서 계층 구조, 분류 방식, 링크 표기, 날짜 표기를 분석해 템플릿으로 바꿉니다.

05 History Rerun

생성 결과만 저장하지 않고 실행 조건을 함께 남겨 같은 조건으로 다시 생성할 수 있게 했습니다.

06 Multi-user Mode

팀 보고서에서는 여러 대상자의 이슈를 각각 조회하고, 대상자별 맥락이 사라지지 않도록 입력을 구성했습니다.

보고 업무를 코드로 고정한 사례

이 작업의 강점은 AI 요약 자체가 아니라, 보고서가 만들어지는 기준을 제품 흐름으로 고정했다는 점입니다. 누가, 어떤 기간에, 어떤 기준으로, 어떤 포맷에 맞춰 보고했는지가 남기 때문에 반복 업무가 개인의 기억이나 손작업에 묶이지 않습니다.