핵심 개념

Optra Prism은 몇 가지 핵심 아이디어 위에 세워져 있습니다.

문제

AI 코딩 에이전트는 강력하지만 불투명합니다. 사용자는 다음과 같은 문제에 직면합니다.

Prism은 AI 코딩 워크플로를 계측하고 그 안의 인사이트를 보여 주어 이러한 문제를 해결합니다.

좋은 프롬프트(그리고 좋은 서브세션)는 현재 세션 맥락에서 목표에 도달하는 데 최소한으로 필요한 토큰, 턴, 사람의 사고 시간(think time), 응답 지연만 씁니다.

이 네 가지 기본 값이 Prism이 매기는 모든 점수의 바탕이 됩니다.

Prism은 “이 사용자가 AI를 얼마나 잘 이끌고 있는가?”를 하나의 대표 숫자, 즉 프롬프트 점수로 압축합니다.

프롬프트 점수 = 프롬프트 평균 등급(APG), 0–100, 문자 등급 병기

모든 프롬프트는 8개 의도 클래스(intent class)에 걸쳐 적용되는 일곱 가지 루브릭 항목으로 채점되어 문자 등급으로 집계되며, 그 등급들을 평균 내면 프롬프트 점수가 나옵니다. 대시보드 최상단에 표시되는 숫자입니다.

세 가지 보조 축이 이 대표 숫자를 여러 각도로 나누고, 그 곁에서 완료율이 결과를 함께 짚습니다.

서브세션은 실질 기준을 넘고 목표에 도달한 뒤 이후에 다시 손대지 않았을 때 완료로 판정되며, 이 판정은 의도별 기준을 적용하는 LLM 결과 채점기가 확인합니다. 완료율은 대표 지표가 아니라 보조 결과 지표입니다.

프롬프트 점수와 그 보조 지표가 어떻게 계산되는지는 스코어링 모델을 참고하세요.

Prism의 데이터 모델은 세 개의 측정 계층에 병렬 인텔리전스 파이프라인을 더한 구조입니다.

Layer 0 — Telemetry. Claude Code에서 나오는 OpenTelemetry.
Layer 1 — Facts. 서브세션마다 네 가지를 확정합니다. 목표에 도달했는지, 이후 다시 해야 했는지, 토큰이 얼마나 들었는지, 프롬프트를 얼마나 잘 썼는지.
Layer 2 — Scores. 대표 지표인 프롬프트 점수(평균 프롬프트 등급, 0–100)에 보조 지표인 완료율(완료한 서브세션 ÷ 채점된 서브세션)을 더한 값.
프롬프트 루브릭. 모든 프롬프트를 일곱 가지 항목으로 채점하되, 그때 하려던 일에 맞는 항목만 적용합니다.

Prism은 코딩과 코칭 사이에 피드백 루프를 만듭니다.

AI로 코딩  →  텔레메트리 수집  →  채점·분석  →  인사이트 제시  →  개선  →  반복