테스트 실패 원인까지 AI가 분석하는 'Agentic E2E' 실무에서 통할까요?

안녕하세요.

브라우저 기반 E2E 테스트를 운영할 때 가장 힘든 구간(= 실패 원인 분류/재현/공유)을 줄이려고,

Agentic E2E 테스트 + FAIL 리포트(증거물) + 트리아지(원인 분류)에 집중한 Jaebau라는 서비스를 만들고 있는

개발자 입니다.

데모/소개 😃 Jaebau 서비스 소개

어떤 문제를 풀고 있나?

E2E 운영에서 시간이 많이 드는 건 “테스트 작성”보다 아래가 더 크다고 느꼈습니다.

• 테스트가 실패할 때마다 진짜 버그인지, 단순 네트워크 오류인지, 아니면 테스트 코드 문제인지 일일이 분석(Triage)하는 데 너무 많은 에너지가 쓰임

• 분류 근거(영상/스샷/스텝 정보)가 흩어져서 공유/의사결정이 늦어짐

• 결국 E2E가 “신뢰 가능한 안전장치”가 아니라 “경고 알림”처럼 되어버림

그래서 Jaebau 서비스는 기능 나열보다, 사용자가 “평가할 수 있는 형태”로 증거물과 실행 허들 제거에 집중했습니다.

특히 어떤 팀/역할에 맞을까요?

• QA Lead / QE: 회귀 신뢰도, 실패 리포팅 품질, flaky 대응이 중요한 분

• SDET: E2E 운영 자동화/분류/신뢰도 개선에 관심 있는 분

• DevEx/플랫폼: CI 안정화, 릴리즈 리스크 관리가 중요한 팀

데모/소개 영상을 보고 피드백을 남기고 싶다면

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