배경과 문제정의 아키텍처 개요 운영·프로세스 변화 보안·비용 관점 팁 구현 예시 FAQ 결론 Jira 버그이슈에 LLM 재현절차 자동 생성 구현기: 아키텍처, 운영 팁, 리스크 관리 이 글은 Jira 버그이슈에 LLM 재현절차 자동 생성을 엔터프라이즈 환경에 적용하는 과정을 사례와 함께 정리합니다. 아키텍처, 운영, 보안·비용 관점에서의 팁을 제공합니다. 배경과 문제정의 버그 이슈의 첫 코멘트에 재현 절차가 빠지면 트리아지부터 수정까지 전 과정이 지연됩니다. 특히 로그가 길거나 케이스가 모호한 경우, 재현 절차를 정리하는 데 평균 수 시간의 왕복 커뮤니케이션이 발생했습니다. 이 문제는 신규 릴리스, 다중 플랫폼 지원, 원격/하이브리드 팀 문화에서 더 두드러졌습니다. 저희는 LLM을 활용해 버그 접수와 동시에 로그·이벤트·사용자 입력을 요약하고, 제품/버전/환경에 맞춘 재현 절차 초안을 생성하는 흐름을 도입했습니다. 목표는 “개발자가 바로 실행 가능한 단계적 재현 절차(STR)를 얻는다”이며, 사람 검토를 전제로 품질 기준을 엄격히 관리했습니다. 핵심 성공 지표는 첫 재현까지의 중간 시간, 재오픈 비율, 초안 채택률이었습니다. 품질이 낮은 자동화는 오히려 비용과 신뢰를 해칠 수 있으므로, 초기에는 제한된 범위에서 시작해 점진적으로 확대했습니다. 아키텍처 개요 흐름은 크게 세 단계입니다. 첫째, Jira 웹훅이 버그 생성/업데이트 이벤트를 발행합니다. 둘째, 이벤트 처리기가 관련 로그·세션·크래시 데이터를 수집·요약하고, 제품/버전/환경 메타데이터와 함께 LLM에 전달합니다. 셋째, LLM 출력은 정책 검증과 품질 점검을 거쳐 이슈 설명 또는 코멘트로 등록되며, 필요 시 사람 검토 태스크가 자동 생성됩니다. 데이터 소스는 애플리케이션 로그, 오류 추적 도구, 프론트엔드 세션 리플레이 요약, A...