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# 커버리지

> 여러분 데이터셋이 Agent 가 실제로 보는 것을 대표하나?

두 케이스만 테스트하는 데이터셋은 아무리 약해도 모든 수정 통과. **커버리지** 는 데이터셋이 프로덕션 트래픽과 얼마나 잘 매치하는지 척도.

## 커버리지 뷰

Datasets → **Coverage** 탭. 두 투영 표시:

* **데이터셋에 있는 것** — 기능 (인텐트, 태그, 엔티티, 난이도) 에 걸친 예시 분포.
* **프로덕션에 있는 것** — 실제 트레이스에서 같은 분포.

나란히. 둘 사이 갭이 커버리지 구멍.

## 자동 계산 차원

Nora 가 데이터셋과 프로덕션 트레이스 둘 다 (임베딩 사용) 주제 클러스터로 그룹화한 다음 양쪽 밀도 표시. 흔한 패턴:

* **과소 대표 클러스터** — 프로덕션이 "환불" 에 30% 트래픽인데 데이터셋은 5%. 환불 예시 추가.
* **과대 대표 클러스터** — 데이터셋이 "인사" 20% 인데 프로덕션은 1%. 가지치기나 재가중.
* **누락 클러스터** — 프로덕션이 "결제 분쟁" 10% 인데 데이터셋은 0. 완전 갭.

## 차원 추가

커스텀 차원 따라 커버 가능:

* **Difficulty** — 쉬운 것으로 시드했으면 어려운 케이스가 과소 대표될 수 있음.
* **Language** — 프로덕션의 30% 가 한국어인데 데이터셋은 전부 영어.
* **User tier** — enterprise 사용자가 free 사용자와 다른 동작 테스트.

**Dataset settings → Coverage dimensions** 에서 커스텀 차원 설정.

## 갭 채우기

커버리지 뷰가 추가할 특정 트레이스 제안:

* 데이터셋에 과소 대표된 프로덕션 클러스터 식별.
* 각 클러스터에서 대표 트레이스 선택.
* 원클릭 시드용 **Add to dataset** 제공.

제안은 큐레이션됨 — 실패보다 고품질 트레이스 (성공, 잘 형성, 인용 있음) 선호. 균형: 회귀 커버리지는 실패한 것 별도 추가.

## 커버리지 비율

단일 숫자: **커버리지 비율** = 1 - (데이터셋이 설명하는 프로덕션 엔트로피). 1.0 = 완벽 커버리지; 0.5 = 프로덕션 다양성 절반 캡처; 0.0 = 데이터셋이 프로덕션을 전혀 대표 안 함.

프로덕션 품질 게이트에 쓰는 데이터셋은 > 0.7 목표. 0.5 아래 = 시뮬레이션이 주는 숫자가 거의 의미 없음.

## 커버리지가 상관없을 때

일부 데이터셋은 커버리지 필요 없음 — 특별히 좁음:

* **회귀 스위트** — *고쳐진 패턴* 을 커버해야지 모든 프로덕션 아님. 커버리지가 의도적으로 낮음.
* **기능 집중 테스트** — "환불 플로우" 테스트가 "로그인 플로우" 커버리지 필요 없음.

이런 데이터셋에 `narrow` 태그로 커버리지 경고 억제.

## 시간에 걸친 커버리지

트렌드 차트: 최근 N 개월의 커버리지 비율. 평평하거나 상승 유지해야 함. 하락 커버리지는 프로덕션이 드리프트하고 데이터셋이 정적으로 남았다는 뜻 — 새로고침 시간.

## 자동 커버리지 새로고침

**Coverage refresh** 켜서 Nora 가 커버리지 갭 기반으로 새 프로덕션 트레이스를 주간 자동 샘플. 추가된 모든 예시가 주석용 `needs review` 로 표시 — 커버리지가 채워지지만 기대 출력은 여러분이 결정.

수동 데이터셋 큐레이션보다 프로덕션이 빠르게 진화하는 장기 Flow 에 유용.