최적화 효과를 과시하기보다, stale 위험과 재평가 빈도를 함께 보면서 조정 포인트를 찾는 화면입니다.
| 기준일 | 실제 진입 | 종료 | 승률 | 평균 손익률 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03-31 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 2026-04-01 | 35 | 31 | 41.9% | -0.16% |
| 2026-04-02 | 16 | 15 | 20.0% | -0.27% |
| 2026-04-03 | 2 | 2 | 50.0% | +0.30% |
| 2026-04-04 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 기준일 | 실제 진입 | 종료 | 승률 | 평균 손익률 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03-31 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 2026-04-01 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 2026-04-02 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 2026-04-03 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 2026-04-04 | 0 | 0 | 0.0% | +0.00% |
| 지표 | 현재값 | 권장범위 | 해석 |
|---|---|---|---|
| 보유 AI skip 비율 | 0.0% | 20% ~ 60% | 너무 낮으면 비용 절감이 약하고, 너무 높으면 stale 리스크를 점검해야 합니다. |
| 보유 AI skip WS age p95 | 0.00s | <= 1.50s | skip 시점의 웹소켓 나이가 길면 최신성이 부족할 수 있습니다. |
| Gatekeeper 평가 p95 | 0ms | < 1200ms | 높을수록 컨텍스트 생성 또는 AI 응답이 무거운 상태입니다. |
| Gatekeeper fast reuse 비율 | 0.0% | 15% ~ 55% | 너무 낮으면 최적화 효과가 적고, 너무 높으면 같은 판단을 오래 재사용할 수 있습니다. |
| Gatekeeper fast reuse WS age p95 | 0.00s | <= 2.00s | fast reuse가 stale WS 위에서 일어나지 않는지 확인합니다. |
| 보유 AI 결과 cache hit | 0.0% | 10% ~ 50% | 높다고 무조건 좋은 건 아닙니다. 너무 높으면 같은 판단 반복일 수 있습니다. |