Jam

Jam AI란?

Jam AI는 제품·웹 개발 팀이 버그를 더 빠르고 정확하게 포착하고 보고하며 수정하도록 돕는 버그 리포팅 플랫폼입니다. 사용자는 스크린샷 촬영 또는 화면 녹화만으로 이슈를 제보할 수 있고, 도구가 자동으로 디바이스와 브라우저 정보, 콘솔 로그, 네트워크 로그, 재현 단계 등 디버깅에 필수적인 맥락 데이터를 함께 수집합니다. 핵심 가치는 처음부터 필요한 정보를 빠짐없이 담은 리포트를 제공해 추가 커뮤니케이션을 줄이고 해결 시간을 단축하는 데 있습니다. Notion, GitHub, Jira, Slack 등과의 통합으로 기존 워크플로에 자연스럽게 연결되며, AI 디버깅과 백엔드 로깅 기능을 통해 원인 추정과 로그 상관관계를 신속히 파악해 품질 개선 사이클을 가속화합니다. Jam AI는 버그 보고의 마찰을 최소화하고 개발자 경험과 사용자 경험을 함께 높이는 데 초점을 둡니다.

Jam AI의 주요 기능

• 클릭 한 번으로 가능한 빠른 버그 리포팅: 스크린샷 또는 동영상으로 상황을 캡처해 즉시 공유.
• 자동 컨텍스트 수집: 디바이스/브라우저 정보, 콘솔 로그, 네트워크 로그, 재현 단계 등을 자동 첨부.
• AI 디버깅: 수집된 로그와 증상을 바탕으로 가능한 원인과 점검 포인트를 제안.
• 백엔드 로깅 연계: 프런트·백엔드 로그를 함께 살펴보며 이슈의 전후 관계를 빠르게 파악.
• 팀 협업 통합: Notion, GitHub, Jira, Slack과 연동해 이슈 생성, 알림, 문서화를 한 흐름으로 처리.
• 공유와 재현 용이성: 링크 기반 공유와 자동 재현 정보로 엔지니어가 바로 문제를 따라가 확인.
• 품질 관리 효율화: 중복 보고 감소, 커뮤니케이션 비용 절감, 해결 시간 단축에 기여.

Jam AI를 사용할 사람

Jam AI는 QA 엔지니어, 프런트엔드/백엔드 개발자, 제품 매니저, 디자이너, 고객 지원 담당자 등 제품 품질에 관여하는 모든 팀에 적합합니다. 스프린트 속도가 빠른 스타트업, 원격·크로스펑셔널 협업이 많은 조직, 빈번한 릴리스를 운영하는 SaaS/웹 서비스 팀처럼 신속한 버그 재현과 원인 파악이 중요한 환경에서 특히 유용합니다. 복잡한 이슈 템플릿을 채우지 않고도 필요한 정보를 자동으로 모아 전달하고자 할 때 가치가 큽니다.

Jam AI 사용 방법

1. Jam AI에 가입한 뒤 팀 워크스페이스를 생성하고 기본 설정을 완료합니다.
2. 버그가 발생한 화면에서 Jam AI의 캡처 기능을 실행해 스크린샷 또는 화면 녹화를 시작합니다.
3. 필요 시 중요 영역에 주석을 추가하고 간단한 설명(발생 상황, 기대 결과 등)을 입력합니다.
4. 제보를 제출하면 디바이스/브라우저 정보, 콘솔·네트워크 로그, 재현 단계 등이 자동으로 첨부됩니다.
5. GitHub, Jira, Notion, Slack 등과의 통합을 연결해 이슈 생성, 티켓 동기화, 알림 전송을 자동화합니다.
6. AI 디버깅 제안을 검토하고, 백엔드 로깅과 함께 보며 가설을 세운 뒤 수정 작업을 진행합니다.
7. 수정 후 동일한 리포트에서 재현 여부를 확인하고 관련자에게 상태를 공유합니다.

Jam AI의 산업별 활용 사례

웹·모바일 기반 서비스 전반에서 Jam AI는 유용하게 쓰일 수 있습니다. 예를 들어, SaaS 제품 팀은 릴리스 직후 발견된 UI/성능 이슈를 동영상과 네트워크 로그로 함께 보고해 빠른 롤백·패치를 결정합니다. 이커머스에서는 결제 흐름 오류를 재현 단계와 함께 공유해 카트→결제 API 호출의 실패 지점을 신속히 파악합니다. 모바일/게임 팀은 그래픽 글리치나 디바이스별 충돌을 캡처하고 콘솔 로그를 참고해 문제를 추적합니다. 에이전시·컨설팅 조직은 클라이언트 피드백을 Jam AI 링크로 수집해 내부 이슈 트래커와 자동 연동, 납기와 품질을 함께 관리합니다.

Jam AI의 장점과 단점

Jam AI 관련 자주 묻는 질문

• 스크린샷과 동영상 외에 어떤 정보가 자동으로 수집되나요?

  디바이스와 브라우저 정보, 콘솔 로그, 네트워크 로그, 재현 단계 등 디버깅에 필요한 핵심 컨텍스트가 함께 첨부됩니다.

• 어떤 도구들과 연동되나요?

  Notion, GitHub, Jira, Slack 등과 통합되어 이슈 생성, 알림, 문서화를 팀의 기존 흐름에 맞춰 자동화할 수 있습니다.

• AI 디버깅은 무엇을 도와주나요?

  수집된 로그와 증상을 바탕으로 가능한 원인과 점검 포인트를 제안해 문제 재현과 가설 검증을 빠르게 진행하도록 돕습니다.

• 보안이나 개인정보는 어떻게 보호하나요?

  로그와 캡처에는 민감 정보가 포함될 수 있으므로 조직의 보안 정책에 따라 필터링·마스킹 설정을 적용하고, 접근 권한을 적절히 관리하는 것이 권장됩니다. 세부 방식은 공식 문서를 참고하세요.

• 버그 리포트를 팀과 공유하는 최선의 방법은 무엇인가요?

  리포트 링크를 공유하거나 연동된 Jira·GitHub 이슈로 자동 전송해 상태를 추적하고, Slack 알림으로 중요한 업데이트를 실시간 전달하는 방식이 효과적입니다.