{"meta":{"title":"GitHub Copilot에 대한 사용량 및 채택 메트릭 해석","intro":"Copilot 사용 및 수용 지표는 개발자가 조직 전체에서 Copilot을(를) 활용하는 방식의 패턴을 보여줍니다.","product":"GitHub Copilot","breadcrumbs":[{"href":"/ko/copilot","title":"GitHub Copilot"},{"href":"/ko/copilot/reference","title":"참조"},{"href":"/ko/copilot/reference/copilot-usage-metrics","title":"부조종사 사용 메트릭"},{"href":"/ko/copilot/reference/copilot-usage-metrics/interpret-copilot-metrics","title":"사용 메트릭 해석"}],"documentType":"article"},"body":"# GitHub Copilot에 대한 사용량 및 채택 메트릭 해석\n\nCopilot 사용 및 수용 지표는 개발자가 조직 전체에서 Copilot을(를) 활용하는 방식의 패턴을 보여줍니다.\n\nCopilot 사용 메트릭 대시보드를 본 후 이 문서를 사용하여 각 차트를 해석하고 채택 및 참여를 늘릴 기회를 식별할 수 있습니다.\n\n## 전체 사용량 추세 검토\n\n대시보드의 주요 사용 현황 차트를 사용하여 전반적인 채택 및 참여 패턴을 이해합니다. 이러한 차트는 사용량 증가, 평준화 또는 감소 위치를 파악하는 데 도움이 되므로 참여를 유지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.\n\n| Metric              | 표시되는 내용                         | 해석하는 방법                                                                   |\n| :------------------ | :------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------ |\n| IDE DAU(일일 활성 사용자)  | 매일 Copilot와 상호 작용한 고유 사용자 수입니다. | 지속적인 DAU 성장은 일관된 참여를 신호합니다. 급격한 감소는 구성 문제 또는 관심 감소를 나타낼 수 있습니다.           |\n| IDE 주간 활성 사용자 (WAU) | 7일 롤링 기간 동안 활성 상태인 고유 사용자입니다.   | 정상 WAU 대 라이선스 비율(>60%)은 강력한 지속적인 사용량을 나타냅니다.                              |\n| 코드 완성 수락률           | 수락된 제안의 백분율입니다.                 | 금리가 상승하는 것은 신뢰와 유용성을 높이는 것을 시사합니다. 삭제는 일치하지 않는 제안 또는 워크플로 마찰을 가리킬 수 있습니다. |\n\n## 기능 채택 검토\n\n\"채팅 모드당 요청\" 및 \"에이전트 채택\" 차트는 개발자가 공동 파일럿 채팅 및 코파일럿 에이전트를 사용하는 방법을 보여 줍니다.\n\n| 신호          | 그것은 당신에게 무엇을 알려줍니다                   | 살펴볼 항목                                                                             |\n| :---------- | :----------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------- |\n| 채팅 모드당 요청 수 | 모드별 채팅 상호 작용 분석: 요청, 편집, 계획 또는 에이전트. | 분산된 배포는 사용자가 여러 기능을 탐색하고 있음을 시사합니다. 한 모드를 집중적으로 사용하면 지원이 집중되어야 할 영역을 명확히 할 수 있습니다. |\n| 에이전트 도입     | 코파일럿 에이전트을(를) 사용한 활성 사용자의 비율입니다.     | 개발자가 시간이 지남에 따라 기본 완료에서 고급 Copilot 기능으로 진행 중임을 보여줍니다.                              |\n\n## 모델 채택 검토\n\n\"일일 모델 사용량\" 및 \"채팅 모드당 모델 사용량\" 차트는 가장 자주 사용되는 AI 모델을 이해하는 데 도움이 됩니다.\n\n| 차트            | Description                                   | 파생할 인사이트                                     |\n| :------------ | :-------------------------------------------- | :------------------------------------------- |\n| 일일 모델 사용량     | 공동 파일럿 채팅 활동을 지원하는 AI 모델을 확인할 수 있습니다.         | 사용자가 주로 기본 모델에 참여하거나 최신 모델을 실험하는지 여부를 식별합니다. |\n| 채팅 모드당 모델 사용량 | 채팅 모드(Ask, Edit, Plan, Agent)로 모델 사용량을 구분합니다. | 새 모델이 출시될 때 모델 채택이 어떻게 진화하는지 모니터링합니다.        |\n\n> \\[!NOTE]\n> 모델 사용 현황 차트는 현재 채팅 활동만 나타냅니다. 완성 데이터는 모델 분석에 포함되지 않습니다.\n\n## 언어 사용 검토\n\n\"언어 사용량\" 및 \"일일 언어 사용량\" 차트는 개발자가 Copilot에서 가장 자주 사용하는 프로그래밍 언어를 보여 줍니다.\n\n| 차트        | Description                        | 사용 방법                                                               |\n| :-------- | :--------------------------------- | :------------------------------------------------------------------ |\n| 언어 사용     | 프로그래밍 언어별 공동 파일럿 채팅 활동의 공유를 표시합니다. | 공동 파일럿 채팅이(가) 가장 큰 가치를 제공하는 위치와 추가 지원 또는 활성화가 도움이 될 수 있는 위치를 식별합니다. |\n| 일일 언어 사용량 | 언어 활동의 일일 변동을 추적합니다.               | 개발 포커스의 변화를 발견하거나 새로운 팀이나 프로젝트가 증가된 활동을 이끌고 있는지 확인합니다.              |\n\n## 인사이트를 바탕으로 실행하기\n\n사용량, 기능 채택 및 언어 활동의 추세를 사용하여 사용 및 출시 계획을 안내합니다.\n\n| 관측                           | 가능한 원인                                                 | 제안된 작업                                  |\n| :--------------------------- | :----------------------------------------------------- | :-------------------------------------- |\n| 일부 팀에서는 높은 채택률이지만 다른 팀에서는 낮음 | 일부 팀에서는 공동 파일럿 채팅이(가) 활성화되지 않았거나 올바르게 구성되지 않았을 수 있습니다. | 라이선스 할당 및 IDE 설정 확인; 는 팀 수준 온보딩을 제공합니다. |\n| 안정적인 사용량은 있지만 에이전트 채택은 낮음    | 코파일럿 에이전트의 기능을 개발자들이 잘 모를 수도 있습니다.                     | 내부 데모 또는 성공 사례를 공유합니다.                  |\n| DAU 또는 수락률 감소                | 구성 문제 또는 제안의 관련성 감소                                    | 피드백을 장려하고 IDE 및 확장 버전을 확인합니다.           |\n\n> \\[!TIP]\n> 대시보드 추세를 설문 조사 또는 회고의 피드백과 결합하여 Copilot의 개발자 생산성에 미치는 영향에 대한 전체 그림을 가져오는 것이 좋습니다.\n\n## 다음 단계\n\n* 엔터프라이즈, 조직 및 사용자 수준 레코드를 포함하여 프로그래밍 방식으로 메트릭에 액세스하려면 [Copilot 사용 메트릭에 대한 REST API 엔드포인트](/ko/rest/copilot/copilot-usage-metrics)를 참조하세요."}