[AI] genai로 지라 이슈 리포트 생성하기

genai로 지라 이슈 리포트 생성하기

최근 AI를 활용한 업무 자동화가 주목받고 있습니다. 특히 일상적인 리포트 작성이나 데이터 분석 작업에서 AI의 도움을 받으면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

사내에서 n8n을 활용해서 여러 AI Agent를 만들어 보고 싶었지만, 보안 이슈로 아쉽게 꿈을 펼치지 못 했습니다..ㅎㅎ

그래서 Python과 Gemini AI를 활용하여 AI Agent 대체품이라도 만들어 보면서 과정을 기록해 보려고 합니다.

Intro

👉🏼 Gemini API용 Python SDK는 google-generativeai 패키지 설치

google-generativeai

pip install -q -U google-generativeai

👉🏼 프로젝트 루트 디렉토리에 .env 파일을 만들고 API KEY 저장

GEMINI_API_KEY="..."
JIRA_API_KEY="..."

Python Code

Gemini AI API와 Jira API를 사용하여 최근 Jira 이슈들을 분석하고 리포트를 생성합니다.

설명은 보기 쉽게 주석으로 남기게 되었습니다.

######################################################
# 필요 라이브러리 임포트
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import textwrap # 텍스트 포매팅을 위한 라이브러리
import google.generativeai as genai # Gemini AI API 사용을 위한 SDK
from dotenv import load_dotenv # 환경변수 관리를 위한 라이브러리
import os
import requests # HTTP 요청을 위한 라이브러리

######################################################
# 유틸리티 함수
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# 사용 가능한 Gemini AI 모델 목록을 반환하는 함수
def get_genai_models():
  result = []
  for m in genai.list_models():
    if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
      result.append(m.name)
  return result

# Gemini AI API를 초기화하고 모델 인스턴스를 반환하는 함수
def init_genai():
  global gemini_api_key
  genai.configure(api_key=gemini_api_key)
  print('\n'.join(get_genai_models())) # 사용 가능한 모델 확인
  return genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro')

# 최근 7일간 업데이트된 Jira 이슈들을 가져오는 함수
# - JQL을 사용하여 이슈 검색
# - 각 이슈의 key, summary, description 정보를 수집
# - 최대 100개의 이슈를 조회
def get_jira_issues():
  global jira_api_key
  jql = "project=SETTLEMENT+and+type!=SR+and+updatedDate>=-7d+order+by+updatedDate+desc"
  fields = "key,summary,updated,description"
  url = f"https://jira.company.com/rest/api/latest/search?jql={jql}&fields={fields}&maxResults=100"
  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {jira_api_key}',
  }

  jira_issues_response = requests.request("GET", url, headers=headers, data={})
  data = jira_issues_response.json()

  result = []
  for issue in data['issues']:
    result.append({
      'key': issue['key'],
      'summary': issue['fields']['summary'],
      'description': issue['fields'].get('description', 'No description provided')
    })
  return result

######################################################
# 메인 실행 로직
######################################################

load_dotenv() # .env 파일의 환경변수를 로드
gemini_api_key = os.getenv('GEMINI_API_KEY')
jira_api_key = os.getenv('JIRA_API_KEY')

if __name__ == '__main__':
  model = init_genai()
  jira_issues = get_jira_issues()
  question = f'''
    최근 업데이트된 지라 이슈 목록을 바탕으로 리포트를 작성해줘.
    목록에 제공된 정보에 대한 설명을 해주자면, key는 이슈 번호, summary는 이슈 제목, description은 이슈 설명이야.

    지라 이슈 목록:
    {jira_issues}

    이 내용들을 바탕으로
    1) 핵심 주제를 분류해서 요약해줘,
    2) 가장 많이 언급된 버그 유형을 분석해줘,
    3) 요청사항의 주요 패턴을 알려줘.
    '''

  response = model.generate_content(question)
  print(response.text)

Execution Results

👉🏼 실행

python3 weekly-report.py

아래 결과는 실제 실행 결과입니다.

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최근 지라 이슈 기반 업무 현황 리포트

제공해주신 최근 업데이트된 지라 이슈 목록을 바탕으로 업무 현황을 분석하고 요약한 리포트입니다.

1. 핵심 주제별 업무 분류 및 요약

최근 진행된 이슈들은 크게 5가지 주제로 분류할 수 있습니다.

가. 신규 기능 개발 및 시스템 고도화

새로운 비즈니스 요구사항을 반영하고 시스템의 근본적인 성능과 안정성을 개선하는 작업이 활발히 진행 중입니다.

• 주요 내용:

...

나. 외부 시스템 연동 및 정책 변경 대응

외부 서비스 연동, 제휴사 정책 변경, 그리고 정부 정책에 대응하기 위한 개발이 다수 진행되었습니다.

• 주요 내용:

...

다. 장애 대응 및 안정성 강화

정산 시스템의 안정적인 운영을 저해하는 장애에 신속하게 대응하고, 재발 방지를 위한 개선 작업을 진행했습니다.

...

라. 데이터 보정 및 재처리

과거 데이터의 오류를 바로잡거나 누락된 데이터를 반영하기 위한 데이터 보정 및 배치 재수행 요청이 꾸준히 발생하고 있습니다.

...

마. 운영 효율화 및 사용자 편의성 개선

운영 업무의 자동화 및 어드민 기능 개선을 통해 수기 작업을 줄이고 업무 효율성을 높이는 작업이 진행 중입니다.

...

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2. 가장 많이 언급된 버그/장애 유형 분석

지라 이슈 목록에서 '장애'로 명시된 티켓과 그 원인을 분석한 결과, 가장 빈번하게 발생한 장애 유형은 다음과 같습니다.

1. 데이터 및 설정 누락 (Configuration & Data Integrity Issues)

...

2. 외부 시스템 연동 실패 (External Dependency Failures)

...

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3. 요청사항의 주요 패턴 분석

이슈들의 '요청사항' 섹션을 분석한 결과, 공통적으로 나타나는 주요 패턴은 다음과 같습니다.

1. 필드 추가 및 데이터 스키마 변경

...

2. 데이터 재처리 및 수동 보정

...

3. 기존 로직 및 기준 변경

...

4. 신규 프로세스 및 기능 도입

...

Finish

실행 결과는 슬랙 알림이나 메일로도 전송시킬 수가 있습니다.

이렇게 AI를 다양한 업무에 적용하여 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라고 기대합니다.

AI를 활용한 다양한 업무 자동화를 시도하며, 그 경험을 공유해 보려고 합니다.👋🏼

Reference

Gemini API 시작하기