"이슈가 149개? 몰랐는데요?" — 숫자를 모르면 관리가 아니다
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요약: 레드마인 API 하나 연동했더니, 고객별 이슈 현황과 위기 신호가 3초 만에 자동 분석됩니다. 어느 고객사에 미해결 이슈가 몇 개인지, 3개월 넘게 방치된 건이 있는지도 몰랐는데 — Python 스크립트 하나로 이슈 트래커가 "쌓아두는 창고"에서 "읽을 수 있는 인텔리전스"로 바뀌었어요.
레드마인 이슈 트래커, 솔직히 창고 아니었나요
레드마인 쓰시는 분, 솔직하게 얘기해봐요.
이슈 등록은 잘 하잖아요. 고객한테 전화 오면 "이슈 올려주세요" 하고, 등록하고, 담당자 배정하고. 여기까진 다 잘해요.
근데 그다음은요?
이슈가 쌓이는 속도는 빠른데, 꺼내 보는 속도는 느려요. 한 달에 한 번 엑셀 뽑아서 "이번 달 이슈 몇 개였지?" 하는 게 고작이었어요.
비유하자면 이래요. 냉장고에 식재료를 열심히 넣어두는데, 뭐가 들어있는지 안 열어봐요. 그러다 석 달 뒤에 냉장고 열면 — 유통기한 지난 게 한가득. "이게 언제 들어간 거야?" 하면서 당황하는 거죠.
저한테 레드마인이 딱 그 냉장고였습니다.
첫 시도 — 엑셀 내보내기 + AI한테 "분석해줘"
처음에는 단순하게 접근했어요.
레드마인에서 CSV 내보내기 → 엑셀 파일 → AI한테 "이거 분석해줘"
솔직히 이것만으로도 꽤 괜찮았어요. AI가 고객사별로 정리해주고, "이 고객사는 최근에 이슈가 급증했네요" 같은 인사이트도 줬거든요.
근데 문제가 있었어요.
매번 수동이에요.
레드마인 들어가서 → 필터 설정하고 → CSV 내보내기 클릭하고 → 파일 찾아서 → AI한테 업로드하고 → "분석해줘" 하고.
이거 한 번 하는 데 한 5분? 근데 주간 리뷰 때마다, 월간 보고 때마다 하려니까... 매번 5분이 아니라, 매번 "아 또 해야 해?" 하는 귀찮음이 더 큰 거예요.
그리고 결정적으로, AI한테 "리포트 만들어줘"라고만 하면 매번 포맷이 달라요. 어떤 때는 표를 그려주고, 어떤 때는 글로 쭉 쓰고. "지난주 리포트랑 비교하고 싶은데, 양식이 달라서 비교가 안 되잖아."
그때 깨달았어요.
AI한테 시킬 건 해석이지, 데이터 수집이 아니구나.
데이터 수집은 코드가 하고, 해석은 AI가 하는 게 맞는 구조였어요.
레드마인 API 연동으로 이슈 자동 수집하기
레드마인에는 REST API가 있어요. "코드로 이슈 목록을 가져올 수 있다"는 뜻이에요.
쉽게 말하면, 브라우저로 레드마인에 접속해서 이슈 목록을 눈으로 보는 대신, 스크립트가 대신 접속해서 데이터를 표 형태로 딱 정리해 주는 거예요.
Python 스크립트 하나를 만들었어요. Claude Code한테 "레드마인 API로 이슈 전체를 수집해서 고객사별로 분류하는 스크립트 짜줘"라고 했더니, 30분 만에 redmine_intel.py가 나왔어요.
이 스크립트가 하는 일은 간단해요.
- 레드마인 API에 접속해서 전체 이슈를 다 가져옴
- 이슈 제목에서 [고객사명] 패턴을 찾아서 고객사별로 분류
- 고정된 양식으로 인텔 리포트 생성
이걸 한 번 실행하면, 3초 만에 이런 리포트가 뚝 나와요.
실제 인텔 리포트는 이렇게 생겼습니다
📊 이슈 인텔리전스 리포트
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■ 전체 요약
- 전체 이슈: 149건
- 진행 중: 17건
- 90일 이상 미해결: 5건 ⚠️
- 최근 30일 신규: 12건
- 활성 고객사: 71개사
■ ⚠️ 위기 신호
- K전자: 미해결 이슈 90일 초과 (2건)
- S물산: 미해결 이슈 90일 초과 (1건)
- D제약: 미해결 이슈 90일 초과 (2건)
■ 고객사별 현황
| 고객사 | 전체 | 진행중 | 완료 | 90일+ | 최근30일 |
|---------|------|-------|------|-------|---------|
| K전자 | 8 | 3 | 5 | 2 | 1 |
| S물산 | 6 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| D제약 | 5 | 2 | 3 | 2 | 1 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
처음 이 리포트를 봤을 때 솔직히 좀 충격이었어요.
"이슈가 149개? 진짜?" — 체감으로는 한 50개 정도인 줄 알았거든요. 근데 열어보니 149개. 모르고 있었다는 게 제일 무서웠어요.
그리고 90일 이상 미해결 5건. 이 숫자가 제일 뜨끔했어요. 3개월 넘게 방치된 이슈가 있는데, 저도 담당자도 몰랐던 거예요.
이게 그냥 "이슈 목록"이 아니라 경고등이 되는 순간이었어요.
위기 신호 감지 — 90일 미해결 경고가 실제로 도움된 순간
리포트를 처음 돌렸을 때, K전자(가명) 쪽에 90일 넘은 이슈가 2건 잡혔어요.
"뭐지?" 하고 확인해봤더니, 하나는 반년 전에 접수된 기능 요청이었어요. 고객이 분명 요청했는데, 우선순위에 밀려서 계속 잠자고 있었던 거죠.
이걸 왜 몰랐느냐고요? 레드마인에 이슈가 수백 개 있으면, 오래된 건 자연스럽게 아래로 밀려나요. 최신 이슈만 눈에 보이니까, 과거 이슈는 시야에서 사라지는 거예요.
냉장고 뒤편에 밀려난 반찬이 존재감을 잃는 것과 똑같아요.
90일 경고가 없었으면, 그 고객사 미팅에 갔다가 "저번에 요청한 그건 어떻게 됐어요?" 한 마디에 당황할 뻔했어요. 리포트 덕분에 미리 확인하고, 미팅 전에 담당자한테 "이거 진행 상황 알려줘"라고 물어볼 수 있었어요.
이슈 트래커를 열심히 쓰는 게 중요한 게 아니에요. 쌓인 이슈를 정기적으로 "읽는" 시스템이 있어야 해요.
삽질 모음 — 이 과정이 순탄했을 리가 없잖아요
삽질 1: API 키 발급받는 게 첫 관문
레드마인 API를 쓰려면 API 키가 필요한데요. 이게 "내 계정 설정"에서 발급받는 거예요. 근데 우리 레드마인은 관리자가 API 접근을 막아둔 상태였어요.
"API 키 발급 버튼이 없는데요?"
관리자한테 가서 "설정 → 인증 → REST API 사용"을 켜달라고 해야 했어요. 개발자라면 당연히 아는 건데, 비개발자 입장에서는 "API 키가 뭔데, 왜 관리자한테 가야 하는 건데" 싶었죠.
팁: 레드마인 관리자에게 "REST API 활성화 + 내 계정에서 API 키 발급"을 요청하세요. 30초면 끝나는 설정이에요.
삽질 2: "이슈가 100개밖에 없나?" — 페이지네이션의 함정
API로 이슈를 가져왔는데, 결과가 딱 100건이에요.
"어? 우리 이슈가 100개밖에 안 돼?"
아니요. 레드마인 API가 한 번에 100건까지만 줘요. 그 이상은 "다음 페이지"를 요청해야 해요. 웹사이트에서 2페이지, 3페이지 넘기는 것과 같은 원리예요.
이걸 몰라서 한동안 "우리 회사 이슈가 100개구나" 하고 있었어요. 실제로는 149개였는데. 49개를 모르고 있었던 거예요.
Claude Code한테 "페이지네이션 처리해서 전체 다 가져오게 수정해줘"라고 했더니 금방 고쳐줬어요. 근데 이걸 모르면, 불완전한 데이터로 불완전한 판단을 하게 되니까 꼭 주의하세요.
삽질 3: 고객사명 파싱 — "기타"가 절반이었던 날
이슈 제목에서 고객사명을 자동으로 뽑아야 하는데, 우리가 쓰는 규칙은 이슈 제목 앞에 [고객사명]을 붙이는 거였어요. 예: [K전자] 로그인 오류 수정 요청
문제는, 이 규칙을 안 지킨 이슈가 엄청 많았다는 거예요.
로그인 오류 — K전자
K전자 건 — 대시보드 버그
긴급) 로그인 안됨
이런 식으로 제각각이니까, 파싱 결과가 "기타"로 분류되는 게 절반 가까이 됐어요.
리포트 돌려서 "기타: 67건" 나온 거 보고 좀 웃겼어요. 고객사별 분석을 한다면서 절반이 "기타"면 무슨 의미가 있겠어요.
해결법: 팀 전체에 "이슈 제목 앞에 [고객사명] 꼭 붙여주세요"라고 안내했어요. 그리고 기존 이슈 중 규칙 안 지킨 것들은 제목을 하나씩 수정했어요. 노가다지만, 한 번만 하면 이후로는 깔끔해져요.
교훈: 자동화의 품질은 입력 데이터의 품질에 달려있어요. 스크립트가 아무리 좋아도, 데이터가 엉망이면 결과도 엉망.
삽질 4: AI한테 "리포트 만들어줘"만 하면 매번 다른 양식
처음에는 이렇게 했어요.
"레드마인 이슈 CSV 파일 줄 테니까, 분석 리포트 만들어줘"
AI가 잘 만들어줘요. 근데 지난주 리포트랑 이번 주 리포트를 비교하고 싶은데, 양식이 다르니까 비교가 안 돼요. 표의 컬럼이 다르고, 순서가 다르고, 어떤 주는 그래프를 그려주고 어떤 주는 안 그리고.
그래서 전략을 바꿨어요. 데이터 수집과 기본 정리는 Python 스크립트가 고정 포맷으로 하고, AI는 그 결과를 해석만 하는 구조로요.
스크립트가 매번 똑같은 양식의 리포트를 뽑아주니까, 지난주와 이번 주를 나란히 놓고 비교할 수 있게 됐어요. AI는 "지난주 대비 K전자 이슈가 2건 늘었네요. 확인 필요합니다" 같은 해석을 해주면 되고요.
코드는 구조를 잡고, AI는 의미를 읽는다. 이 역할 분담이 핵심이었어요.
삽질 5: .env 파일에 API 키 넣는 걸 깜빡
스크립트 잘 만들고, 코드에 API 키를 직접 넣어서 테스트했어요. 잘 돌아가요.
근데 이걸 그대로 공유하면? API 키가 노출되잖아요.
Claude Code가 먼저 경고해줬어요. "API 키를 코드에 직접 넣지 마세요. .env 파일로 분리하세요."
.env 파일이란 건, 비밀번호 같은 민감한 정보를 코드와 분리해서 저장하는 파일이에요. 코드에는 "여기서 키를 읽어와" 라고만 쓰고, 실제 키는 .env 파일에 따로 넣는 거죠.
비유하자면, 사무실 금고 비밀번호를 포스트잇에 적어서 모니터에 붙여두는 대신, 금고 열쇠를 서랍 안에 넣어두는 거예요. (물론 서랍도 잠겨야겠지만, 모니터에 붙여두는 것보단 100배 낫죠.)
5분 만에 따라하는 레드마인 자동 분석 세팅
Step 1: API 키 발급
레드마인 접속 → 내 계정 → API 키 발급 (없으면 관리자에게 REST API 활성화 요청)
Step 2: .env 파일 만들기
프로젝트 폴더에 .env 파일을 만들고 이 두 줄을 넣으세요.
REDMINE_URL=https://your-redmine.com
REDMINE_API_KEY=your_api_key_here
Step 3: Claude Code한테 스크립트 요청
이렇게 말하세요.
"레드마인 REST API로 전체 이슈를 수집해서, 이슈 제목의 [고객사명] 패턴을 파싱하고, 고객사별 이슈 현황(전체/진행중/완료/90일+미해결/최근30일신규)을 표로 정리하는 Python 스크립트 만들어줘. .env에서 API 키 읽고, 페이지네이션으로 전체 이슈 수집해야 해."
Claude Code가 redmine_intel.py 같은 스크립트를 만들어줄 거예요.
Step 4: 실행
python redmine_intel.py
3초면 리포트가 나옵니다.
Step 5: AI한테 해석 요청 (선택)
리포트를 AI한테 보여주고 이렇게 물어보세요.
"이 리포트에서 주의해야 할 고객사 3곳과 이유를 알려줘"
이러면 숫자 뒤에 숨은 의미까지 잡아줘요.
이 시스템의 실제 가치
솔직히 스크립트 자체는 별거 아니에요. Python 100줄짜리.
근데 이걸 주 1회 돌리면서 달라진 게 있어요.
첫째, "몰랐다"가 사라졌어요. 예전에는 고객 미팅 가서 "그 이슈요? 확인해볼게요" 했는데, 이제는 미팅 전에 리포트를 한 번 보면 그 고객사 현황이 머릿속에 들어있어요.
둘째, 방치되는 이슈가 줄었어요. 90일 경고가 뜨면 "왜 이게 아직도 열려있지?" 하고 확인하게 되니까요. 경고가 없으면, 수백 개 이슈 속에 파묻혀서 아무도 모르는 거예요.
셋째, 리뷰 미팅이 짧아졌어요. 예전에는 "이번 주 이슈 상황이 어떻죠?"에서 시작해서 30분 동안 레드마인을 같이 뒤졌어요. 이제는 리포트 화면 띄워놓고 "여기 빨간 거 3개 얘기하죠"로 시작해요. 10분이면 끝.
이슈 트래커를 안 쓰는 게 문제가 아니에요. 쓰는데 안 읽는 게 문제예요. 이 스크립트는 "읽는 장치"를 만들어준 거예요.
솔직한 한계
1. 입력 데이터가 깨끗해야 해요. 이슈 제목에 고객사명 규칙을 안 지키면 "기타"로 빠져요. 자동화의 품질은 입력 데이터의 품질에 비례합니다.
2. 숫자는 보여주지만, 맥락은 사람이 채워야 해요. "K전자에 90일 미해결 이슈가 있다"까지는 스크립트가 알려줘요. 근데 "그게 중요한 건지, 그냥 우선순위가 낮은 건지"는 담당자한테 물어봐야 해요.
3. 레드마인 외 다른 이슈 트래커는 API가 다를 수 있어요. Jira, Asana, Linear 등을 쓴다면 API 구조가 다르니까 스크립트를 수정해야 해요. (다만 Claude Code한테 "우리 Jira 버전으로 바꿔줘"라고 하면 금방 해줍니다.)
4. 실시간이 아니에요. 이건 "돌릴 때마다" 스냅샷을 찍는 거예요. 실시간 대시보드가 필요하면 별도 도구(Grafana 등)를 붙여야 해요.
정리하면요
| 단계 | 방식 | 결과 |
|---|---|---|
| Before | 엑셀 수동 내보내기 → AI 분석 | 매번 귀찮고, 양식 달라서 비교 안 됨 |
| After | Python 스크립트 → 고정 양식 리포트 | 3초 만에 인텔 리포트 + 위기 신호 경고 |
핵심은 이거예요. 이슈 트래커는 "등록하는 도구"가 아니라 "읽는 도구"가 되어야 해요. 그리고 읽는 걸 사람이 매번 수동으로 하면 안 읽게 돼요. 코드가 읽어서 사람한테 보여줘야 비로소 보이기 시작합니다.
냉장고에 뭐가 들었는지 주 1회 자동으로 목록이 뜨면, 유통기한 지난 건 버리고, 부족한 건 사게 되잖아요. 이슈 트래커도 똑같아요.
다음 글: 시리즈 마무리 — 비개발자가 AI 자동화를 1년 해보니
시리즈: 비개발자의 Claude Code 업무 자동화 실전기
1편: AI 전략기획 코치 만들기 → 2편: 카톡에서 제안서까지 → 3편: 멀티 에이전트 → 4편: 구글 캘린더 연동 → 5편: 팀에 AI 비서 배포 → 6편: 문서 자동화 → 7편: Gmail 연동 → 8편: 멀티 프로젝트 운영법 → 9편: 레드마인 연동
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