이런 불편에서 시작했습니다

제품 전환은 분석 도구에, AI 실행 품질은 디버깅 도구에 흩어져 있어 기능 변화가 실제 성과와 품질에 미친 영향을 함께 판단하기 어렵습니다.
observed → 착수 2026.07.20

— 그래서 만들었습니다

Ops Console

LABopsweb service

제품 성과와 AI 실행 품질을 하나의 근거 흐름으로 연결하는 통합 운영 플랫폼

Ops Console
스크린샷 1 / 1

개발자 증거

이 프로젝트에서 직접 한 일

기간
2026.07운영 중
팀 규모
1인 개발
기여
기획 · 디자인 · 개발 · 배포 · 운영 100%
담당 범위
읽기 전용 커넥터, 개인정보 안전 정규화, 결정론적 집계, RAG 보고서, 수치 주장 검증을 분리된 경계로 구현하고 있습니다.

소개

Ops Console은 PostHog·GA4의 제품 이벤트와 LangSmith의 실행·품질 지표를 프로젝트별로 정규화해 모니터링합니다. 운영자는 같은 근거를 바탕으로 자연어 질문을 던지고, 수치 출처를 검증할 수 있는 분석과 보고서를 만들 수 있습니다.

사용 흐름

  1. 01

    프로젝트와 데이터 소스를 연결하고 수집 범위와 이벤트 계약을 검증합니다.

  2. 02

    제품 이벤트와 AI 실행·피드백을 공통 식별자로 정규화해 비교합니다.

  3. 03

    자연어로 질문하고 수치 근거가 연결된 분석과 보고서를 검토합니다.

핵심 포인트

  • PostHog·GA4 제품 행동과 LangSmith AI 실행 지표를 공통 operation ID로 연결
  • 프로젝트별 핵심 지표와 AI 품질·비용·지연을 한 화면에서 비교
  • 검증된 집계와 프로젝트 지식을 근거로 자연어 분석·보고서 생성