시그널이 클러스터되는 조건
Nora 가 이런 시그널 그룹화:- 유사한 실패 인텐트 — 사용자가 시맨틱하게 비슷한 질문.
- 유사한 실패 모드 — 같은 도구 에러, 같은 리트리벌 미스, 같은 클레임 모순.
- 같은 flow / agent 타겟.
- 같은 사용자 세그먼트 (스코프 키가 세그먼테이션 허용할 때).
클러스터 뷰
각 클러스터에:- Title — Nora 가 생성하는 짧은 사람 요약 (편집 가능).
- Size — 클러스터의 시그널 수.
- Trend — 시간에 걸친 발생 (차트).
- Root cause hypothesis — Nora 의 최선 추측 (편집 가능).
- Sample signals — 스팟체크할 대표 시그널 몇 개.
- Suggested fix — 패턴이 알려진 개선 레시피와 매치하면.
클러스터 확인
클러스터 확인이 N 개별 시그널 확인보다 빠름. Confirm cluster 클릭하면 안의 모든 시그널이 한 번에 확인. 언클러스터도 가능: 잘못 놓인 시그널을 클러스터에서 제거, 또는 두 별개 패턴이 병합된 클러스터 분할.클러스터의 진화
새 시그널이 도착하면 클러스터가 시간에 따라 변함:- 병합 — 별개였던 두 클러스터가 같은 근본 이슈로 판명.
- 분할 — 두 이슈 섞은 클러스터가 패턴 명확해지면 분할.
- 성장 — 새 시그널이 합류.
- 은퇴 — 30일간 새 시그널 없음 → 클러스터 아카이브 (여전히 쿼리 가능).
클러스터 우선순위
Nora 가 대략적 예상 영향으로 클러스터 랭크:- Severity × Frequency × Recency = 우선순위 점수.
- 사용자 중요도로 조정 (스코프가
tier필드를 가지면 고티어 사용자 부스트). - 클러스터가 회귀인지에 따라 조정 (회귀는 부스트).
클러스터 프로모트
클러스터 우클릭 → Create Improvement. 개선 플로우가 전체 클러스터 컨텍스트 — 모든 시그널, 근본 원인 가설, 샘플 실패 — 로 시작해 제안이 단일 실패가 아닌 패턴에 그라운드됨. 시그널에서 수정까지 참고.클러스터와 데이터셋
확인된 클러스터에 Save as dataset 클릭으로 시그널을 테스트 케이스로 전환:- 각 시그널이 입력-출력 예가 됨.
- 교정 (있다면) 이 기대 출력이 됨.
- 데이터셋이 시뮬레이션 실행 준비.