QA 리포트 자동화로 업무 효율성 개선하기

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29CM QE팀의 정다정입니다. QA 리포트의 자동화를 통해 업무의 효율성을 개선하기 위해 Slack Bot 개발을 시작했습니다. 처음으로 다양한 문제를 극복하고 협업자들이 빠르고 쉽게 QA 진행 상황을 확인할 수 있는 시스템을 구축하게 되었습니다.

QA 리포트 자동화를 위한 준비

리포트 자동화를 위한 첫 단계는 팀원들과 함께 리포트의 항목과 형식을 정하는 것이었습니다. 이를 통해 협업자들이 어떤 정보를 가장 빠르게 확인해야 하는지를 미리 고려했습니다. 예를 들어, 리포트에는 테스트 대상, 테스트 진행률, 이슈 개수, 특이사항 등을 포함해야 합니다. 이 과정에서 각 항목의 순서와 표현 방식을 논의하여 협업자들이 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였습니다.


결정된 내용을 바탕으로 UI 템플릿을 설계하고, Bot이 어떤 값을 받아서 어떻게 가공해 보여줄지를 함께 구상했습니다. 이 단계에서는 대화형 UI와 직관적인 디자인을 중시하여 사용자 경험을 향상시키기 위한 노력을 기울였습니다. 각 항목이 정확하고 일관되게 나타날 수 있도록 필요한 정보를 신중하게 선택했습니다. 이를 통해, 테스터와 QA 담당자가 필요한 정보를 최소한의 시간으로 효율적으로 전달할 수 있도록 하는 것이 저희의 목표였습니다.


이처럼 철저한 준비 단계를 거치며, QA 리포트의 자동화를 위해 Slack Bot의 개발 방향성을 명확히 할 수 있었습니다. 이는 이후 구현 단계에서 겪게 될 다양한 문제를 미리 예측하고 준비하는 데 도움을 주었습니다. 팀원 간 원활한 소통과 협업을 바탕으로 QA 리포트 자동화의 기반을 다지게 되었습니다.

Slack Bot 개발 과정에서의 문제 해결

Slack Bot을 개발하기로 한 이후에도 여러 가지 문제들이 발생했습니다. 특히, Jira API 호출에서 느린 속도와 타임아웃 문제가 있었습니다. 이전에는 동기 방식으로 API를 호출했기 때문에, 사용자의 요청에 대한 응답이 지연될 경우 Slack과의 연결이 끊어지는 상황이 종종 발생하였습니다. 이를 해결하기 위해 비동기적으로 API를 처리하는 방식으로 변경했습니다.


변경한 구조에서는 메인 프로세스가 등록된 이슈를 빠르게 반환하고, 별도의 스레드에서 Jira API를 호출하도록 하여 타임아웃 문제를 방지했습니다. 이 방법은봇이 Slack과의 연결을 유지하며 안정적으로 리포트를 생성할 수 있게 했습니다. 이러한 개선은 사용자의 경험을 향상시키는 중요한 계기가 되었습니다.


또한, 카테고리명 입력 시 오류로 인해 신뢰성 문제도 발생했습니다. 사용자가 잘못된 카테고리명을 입력하면 API 호출이 실패하거나 잘못된 결과가 출력되는 문제가 있었고, 이로 인해 리포트의 신뢰성이 크게 저하되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 입력 후 추가 확인 모달을 띄워 올바른 카테고리명을 검증하도록 했습니다. 이를 통해, 카테고리 입력 오류를 크게 줄일 수 있었습니다.

리포트 전송의 최적화와 업무 효율성 향상

Report Bot의 도입 이후 리포트 작성 및 공유 시간의 많은 단축이 이루어졌습니다. 이전에는 15분 정도 소요되던 작성 과정이 이제는 빠른 클릭과 간단한 입력만으로 완료되면서, 팀 내 업무 효율이 대폭 개선되었습니다. 협업자들은 같은 형식으로 원하는 정보를 쉽게 확인할 수 있게 되었으며, 반복 작업이 줄어들게 되었습니다.


더불어, 자동으로 집계된 이슈 수와 각 이슈의 우선순위 정보를 포함하게 됨으로써, 과거보다 더 정확하고 직관적인 리포트를 전달할 수 있게 되었습니다. 이는 팀원들이 빠르게 중요한 이슈에 대한 대응 능력을 높일 수 있는 환경을 마련해주었습니다. 그에 따라 업무 전반에서의 생산성이 향상되는 효과를 가져왔습니다.


리포트 생성 과정에서 수기로 이슈 수를 세는 반복 작업이 사라졌고, 이를 통해 인적 오류를 최소화하게 되었습니다. QA 리포트 자동화의 결과로 이처럼 업무 효율을 극대화할 수 있었던 점이 인상적입니다. 이제 팀원들은 반복적인 작업에서 벗어나 본질적인 업무에 집중할 수 있는 기회가 생겼습니다.

이 과정에서 Report Bot은 단순한 자동화를 넘어, 팀의 작업 방식을 근본적으로 변화시키는 계기가 되었습니다. 29CM QE팀은 앞으로도 계속해서 효율을 높이는 방법을 스스로 설계하고 실행해 나갈 것입니다.

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