상세로그 테이블에 대한 로그 기록 매커니즘 구현

• 상세로그 테이블 생성 확인

  

• 로그 기록 매커니즘 설계 및 지표 매칭 문서화 (지표 매칭과 로거 구조 수현)

  /goal 
  
  지금부터 체계적인 로깅 구현을 위한 풀버전 설계를 수행한다.
  먼저 로그 기록 상세 경로부터 정확하게 체크해서 단계별 지표에 맞추어 각 테이블에 대한 적정 로그 기록 지점을 전부 구체적으로 식별하고,
  **단순 인라인 로그 쓰기를 개별 구현하는 형태가 아니라, 프로젝트 전체를 관통하는 체계적인 로거 시스템을 구현하기 위한 풀버전 계획서를 작성해줘. - (깔끔한 엔지니어링 추구)**
  작업 검토는 aztks-ai-peer 서브에이전트 방식으로 수행해줘.
  

• 랜딩페이지 로그 관리 확장 - 유입경로별 전환율 감지할 수 있도록 강화

  **'/about' 랜딩페이지에서 utm 표준 파라미터 수신하여 유입경로 관리 가능하도록 로깅 구현 계획서를 보강해줘.**
  특히 접속자 브라우저에 쿠키를 심지 않고 익명 세션 상태에서도 최초 유입 후 이후 전환 페이지까지 계속 파라미터 전파하는 방식으로
  다음 지표 로그에도 파라미터를 연결 기록하여 유입 경로를 식별하고, 전환율 계산이 가능하도록 설계해줘.
  

  [참고] UTM 파라미터란? — 로그에 마케팅 정보 TAG를 심는 방법

• 로그 기록을 통한 각 지표 퍼널 감지 단계 시각화, 지표 간 전환율 수식 미리보기 문서화

  /goal 
  
  아래와 같이 로그 기능의 구현 결과 아웃라인을 전체적으로 미리 검토할 수 있는 마크다운 문서를 제작해줘.
  작업 검토는 aztks-ai-peer 서브에이전트 방식으로 수행해줘.
  
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  **1. 지표 단계별 로그 작성 지점(유저 관점으로 페이지와 동작 기준)과 저장 테이블 차트를 하나의 표로 작성
  2. 지표의 전환 단계를 나타낸 퍼널 형태 시각화를 수행한 머메이드 차트 작성**
  3. 모든 지표에 대해 **각 전환 단계의 전환율을 계산하는 계산식**과 그에 대한 의미 해설을 수행하는 풀버전 챕터 작성
  4. 기타 로깅 구현 후 지표화에 대해서 인사이트를 정리하는 추가 챕터 자유롭게 구성
  

  1. 로그 테이블 설계에 따른 적정 기록 지점 탐지

  2. 지표 단계별 로그 작성 지점 × 상세로그 테이블 (요약표)

  3. 전환 퍼널 구조도 (Mermaid)

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• 로그 기록 매커니즘 구현

  /goal
  
  로깅 구현 계획서 및 관련 문서들을 후속 이슈 스크립트로 작성하고 커밋 푸시한 후, GitHub 이슈 발행한 뒤 계획에 따라 즉시 구현을 수행한다.
  작업 간 검토 및 최종 구현 결과 검토에는 @"aztks-ai-peer (agent)" 를 적용한다.
  작업 완료 시 테스트 보고서, 작업 결과 보고서, 사용자 시나리오에 맞추어 직접 테스트하는 방법까지 명시한
  리뷰 아웃라인 문서까지 작성하고 커밋 푸시 후 보고한다.
  

  로그데이터는 실제 행위 발생과, 기록 수량이 매칭되는 것이 매우 중요하므로, 
  테스트 수행 시 실제 화면상의 액션 회차와 로그 수량이 매칭되는 것을 검사하는 시나리오를 추가해줘.
  

지표 모니터링 관점 - 대시보드에서 보고싶은 핵심 인사이트를 포함할 수 있도록 커스터마이징

모니터링 대시보드 설계안 작성 방법

• [기본] 일반 서비스 활성 지표 (XAU, X-ly Active Users)
• [PMF] 핵심 전환 지표(AARRR, NSM)

• 내 서비스에 맞추어 함께 관찰하고 싶은 지표가 있다면 추가합니다. (Weekly 신규 교안 업로드 수)

지금부터 브랜치를 변경해서 고객 전환 지표 모니터링 전용 대시보드 작업을 할거야. 
작업 전용 별도 브랜치 체크아웃한 뒤, ADMIN 시스템 관리 탭 옆에 "전환관리" 탭을 만들어줘.

**/aztks**

지금부터 현재 프로젝트의 로깅 메커니즘과 측정 검증하고자 하는 지표 보고서를 기반으로
어드민 전환관리 대시보드에 표현할 인사이트를 다음과 같은 절차로 설계하고자 한다.

작업절차:
1) 먼저 현재의 서비스에 대한 개발 테스트 및 **데모용 더미데이터 생성**하고,
2) 이를 기반으로 **다양한 유저의 활동 패턴을 보여주는 개연성있는 더미데이터 로그를 생성**한다.
3) 이후 여러가지 패턴을 한 눈에 시각적으로 관측할 수 있는 **지표 대시보드 구성 계획 및 구현 계획서**를 작성한다.

모니터링 대상 지표:
1) DAU, WAU, MAU 와 같은 서비스 일반 활성 지표
2) AARRR 퍼널 단계별 지표 및 전환율
3) NSM과 선행 지표

더미데이터, 유저데이터, 로그데이터는 서비스 데이터 규모 **{0명 ~ 00벌}**, 유저 규모 **{00명 ~ 000명}** 수준으로 생성한다.
**모든 워크플로우 제어 권한을 갖고 동시 병렬작업과 작업 간 리뷰에 @"aztks-agent (agent)"를 활용한다.  # *Goal 프롬프트 + ultracode 효과를 그대로 적용***

1) 더미데이터 생성을 마무리한 후 생성된 데이터에 대해 1차 aztks 검토 및 개선하고,
2) 전환관리 대시보드 구성 계획서를 작성한 뒤 2차 aztks 검토 및 개선을 수행하고,
3) 보완 완료된 내용을 신규 이슈로 깃허브 발행 및 마지막 커밋하고 푸시까지 수행한다.

생성된 더미데이터의 수치 감소 구조를 통해서 단계적 사용자 Action 감쇄가 일어나는 Funnel 구조 개연성을 바로 확인합니다.

https://github.com/wild-mental/aztks-skill

집계 구조 고도화 관점 - 서비스 규모 확장 시 중요

상세로그 테이블 → 가집계 테이블 → 최종집계 테이블 3단 구조 설계

상세로그 - 최초 발생한 로그 데이터 원본을 보관 → 화면에 띄우는 용도로는 너무 비효율 데이터 보관 규제 컴플라이언스 및 분석용 raw 데이터로 쓰이는 밑바닥 로그자산 테이블

가집계 - 집계 연산을 분할 정복하기 위한 중간 집계 테이블을 별도로 두어 집계 주기별 결과 보관 → 서비스 사용자 트래픽이 커지면 로그의 양도 함께 커짐 성능을 유지하기 위해서 1분/10분/1시간 등 주기적으로 집계하는 중간 테이블 지표 유형별 테이블 구분 방식 또는 집계 단위별 컬럼을 명시하는 테이블 방식으로 구현하면 효과적

최종집계 - [Hourly / Daily / Weekly / Monthly] 집계 보관 **** → 대량의 로그 집계에 따라 발생하는 데이터 저장 작업의 간섭을 최소한으로 받으며 대시보드에 적절한 숫자를 보여주는 용도로 사용하는 최종 시각화 테이블

**/aztks**

지표 대시보드 중심으로 구성된 현재 다음 관점을 기반으로 한 고도화를 검토해줘.

---
> **상세로그** - 최초 발생한 **로그 데이터 원본**을 보관
   ***→ 화면에 띄우는 용도로는 너무 비효율
       데이터 보관 규제 컴플라이언스 및 분석용 raw 데이터로 쓰이는 밑바닥 로그자산 테이블***

**가집계** - 집계 연산을 분할 정복하기 위한 중간 집계 테이블을 별도로 두어 집계 주기별 결과 보관
   ***→ 서비스 사용자 트래픽이 커지면 로그의 양도 함께 커짐
       성능을 유지하기 위해서 1분/10분/1시간 등 주기적으로 집계하는 중간 테이블
       지표 유형별 테이블 구분 방식 또는 집계 단위별 컬럼을 명시하는 테이블 방식으로 구현하면 효과적***

**최종집계** - [Hourly / Daily / Weekly / Monthly] 집계 보관
****   ***→ 대량의 로그 집계에 따라 발생하는 데이터 저장 작업의 간섭을 최소한으로 받으며
        대시보드에 적절한 숫자를 보여주는 용도로 사용하는 최종 시각화 테이블***
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전환관리 대시보드 구현 및 시각화 차트 제작하기

/goal 

지금부터 전환관리 대시보드 구현을 위해 수립된 이슈와 및 부속 문서상의 계획에 맞추어 구현작업을 시작한다. 
작업 단계별 및 완료 여부를 @"aztks-agent (agent)" 로 검증하고 보완 및 커밋 푸시까지 수행해줘.