Post-Analysis: Metrics Recommendation

Analyzes source code to recommend KPIs and analytics events to track.

입력

• 소스 코드 (lib/, src/, app/ 등)
• 오케스트레이터가 수집한 공통 맥락

분석 절차

Step 1: 기능 추출

소스 코드에서 사용자 대면 기능을 식별합니다:

1. 라우트/화면 목록: 라우터 설정 파일, 페이지 컴포넌트, 네비게이션 정의에서 추출
2. API 엔드포인트: REST/GraphQL 엔드포인트, RPC 함수 목록
3. 사용자 액션: 폼 제출, 버튼 클릭, 상태 변경 등 인터랙션 포인트

각 기능에 대해 한 줄 설명을 작성합니다.

Step 2: 기능별 KPI 매핑

각 기능에 3~5개 KPI를 매핑합니다. 다음 카테고리에서 선택:

카테고리	예시 지표
사용률	DAU, 기능별 사용 비율, 세션당 사용 횟수
전환율	퍼널 단계별 전환, 가입→활성화, 무료→유료
참여도	세션 길이, 재방문율, 기능 깊이
이탈률	화면별 이탈, 에러 후 이탈, 퍼널 이탈
에러율	API 실패율, 크래시율, 타임아웃 비율

Step 3: Analytics 이벤트 코드 제안

프로젝트에서 사용 중인 Analytics 라이브러리를 감지합니다:

• Flutter: firebase_analytics, mixpanel_flutter, amplitude_flutter, posthog
• Web: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, PostHog, Segment
• Backend: 커스텀 이벤트 로깅

감지된 라이브러리 기반으로 구체적인 이벤트 추적 코드를 제안합니다. 라이브러리 미감지 시 의사코드(pseudocode)로 제안합니다.

각 이벤트에 포함할 속성:

• 이벤트 이름 (snake_case)
• 필수 속성 (parameters)
• 트리거 조건

Step 4: 대시보드 구성 초안

1. NSM (North Star Metric) 1개 선정 + 근거
2. 핵심 패널 4~6개 구성:
   • 각 패널: 제목, 포함 지표 2~3개, 시각화 타입 (line/bar/funnel/number)
   • 알림 기준값 (threshold) 제안
3. 데이터 수집 주기 제안 (실시간/시간별/일별)

출력

결과를 docs/post-analysis/metrics-recommendation.md에 저장합니다.

출력 형식

# Metrics Recommendation

## 1. 기능 목록

| # | 기능명 | 설명 | 진입점 |
|---|--------|------|--------|
| 1 | ... | ... | ... |

## 2. 기능별 KPI

### [기능명]
| KPI | 카테고리 | 산출 방식 | 목표값 |
|-----|---------|----------|--------|
| ... | ... | ... | [조사 필요] |

## 3. Analytics 이벤트

### 감지된 라이브러리: [라이브러리명]

| 이벤트명 | 트리거 | 속성 | 코드 예시 |
|----------|--------|------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

## 4. 대시보드 구성

### NSM: [지표명]
> 근거: ...

### 패널 구성
| 패널 | 포함 지표 | 시각화 | 알림 기준 |
|------|----------|--------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

### 수집 주기
| 지표 유형 | 주기 | 근거 |
|----------|------|------|
| ... | ... | ... |