매일 아침 AI가 알려주는 앱 크래시 리포트 자동화 개발 기록
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매일 아침 AI가 알려주는 앱 크래시 리포트 자동화 개발 기록
두줄요약
Crashlytics API와 Claude CLI로 신규 앱 크래시를 분석·리포트화하는 자동화 흐름을 구축했습니다. Confluence, Slack, Teams 연동으로 반복 확인 업무를 줄이고 iOS에도 재사용했습니다.
문제 상황
- Firebase Crashlytics Console에서 일별 크래시를 확인·목록화·분석하는 반복 업무
- 신규 Fatal Issue와 급증 이슈의 빠른 식별 필요
구조와 흐름
- Crashlytics API에서 Issue ID, 스택 트레이스, 발생 횟수, 영향 사용자 수, 앱 버전 추출
- Jenkins 기반 데이터 수집 → Claude CLI 소스코드 분석 → Confluence 리포트 → Slack·Teams 알림 흐름
- Git develop 브랜치 소스와 크래시 JSON을 함께 제공하는 원인·수정 방향 분석
선택 이유
- BigQuery 내 Crashlytics 데이터 확인 불가에 따른 API 전환
- 토큰 비용과 특정 AI 종속성 우려에 따른 Firebase MCP 미채택
- 사용자 직접 영향 기준의 crashed == true 이슈 및 신규 크래시 우선 처리
성능/운영 포인트
- ANR·OutOfMemoryError 제외로 명확한 분석 가능 이슈 우선화
- Markdown을 HTML로 변환해 Confluence 문서 형식 문제 해결
- GitLab 공통 코드와 플랫폼별 설정 변경으로 iOS 자동화 재사용
