#측정
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- AI가 온 게 아니라 ChatGPT만 왔다 메모리와 트래픽이 뛰었는데 분석 도구에는 아무것도 안 잡혔다. 서버 로그를 User-Agent로 세니 세 시간 15,001건 중 11,321건이 백링크 도구 봇 하나였다. 봇 일곱을 막고 나서 분석 도구를 다시 봤더니, "AI 어시스턴트 53세션"의 정체는 ChatGPT 한 곳이었다
- 복제 잡이 "상류 없음"을 성공으로 적고 있었다 두 달치 데이터를 정리하자고 했다가 가격 이력이 8월 24일에 멈춰 있는 걸 봤다. 상류가 비밀번호를 거부한 게 시작이었고, 컷오버 때 환경변수 하나가 목록에서 빠지면서 시끄럽던 실패가 조용한 성공으로 바뀌었다. 그리고 안전장치는 두 달 동안 518번 통과했다
- 로컬에서 재현이 안 된 건 버그가 없다는 뜻이 아니었다 Railway로 옮긴 뒤 의정보기 웹의 메모리가 26시간 동안 226MB에서 833MB로 곧게 올랐다. 렌더 부하도 아니고 같은 스택의 옆 서비스는 멀쩡했다. 맥에서 3,000건을 때려도 재현이 안 돼 "요청량으로는 재현 불가"라고 적었는데, 컨테이너 안에서 다시 재니 요청당 388KB였다. 플랫폼이 신호를 가리고 있었다
- effort를 열어줬더니 effort가 비어 있었다 공유 큐에 잡별 모델·effort 선택을 붙였다. 자체 리뷰를 시키자 에이전트가 스크래치 세션 9개로 실측해 닷새 전에 끈 thinking이 effort를 무력화하고 있음을 찾았다. 요청값과 실제값을 컬럼 둘로 나눈 이유, 그리고 배포 뒤 문서와 프로덕션이 다섯 군데 어긋나 있던 것
- thinking을 껐다 요약 잡 출력 토큰의 85.8%가 thinking이었다. 환경변수 하나로 끄니 출력 −85%, 처리 시간 4.5배, 스키마 10/10, 요약엔 오히려 숫자가 늘었다. 그리고 끄는 코드 한 줄이 세 프로젝트 인증을 동시에 죽일 수 있었던 이유
- 데스크톱 화면을 나흘간 다섯 번 갈아엎었다 모바일 전용으로 넉 달을 버틴 서비스의 검색 유입 96%가 데스크톱이었다. 죽은 여백을 재고, 레일을 붙이고, 카드 2단은 6시간 만에 버리고, 디자인 핸드오프로 전부 다시 짠 기록