| 도입 배경
개발 조직에서 머지 리퀘스트(Merge Request)가 쏟아져 들어올 때, 코드 리뷰의 부담은 눈덩이처럼 불어난다. 모든 요청을 꼼꼼히 확인하려면 많은 시간이 소요되고, 반대로 대충 넘어가자니 잠재적인 오류나 보안 문제가 걱정된다.
“이 과정을 누군가 대신 도와줄 수 있다면 얼마나 좋을까?”라는 고민이 반복되던 시점에, 우리는 떠올렸다.
바로 AI 기반 코드 리뷰다.
| 아키텍처 및 시나리오
단순히 ChatGPT와 같은 LLM(Language Model)을 열어 직접 붙여 넣고 결과를 확인하는 방식은 반복적이고 비효율적이다. 실제 개발 프로세스에 적용하려면 자동화가 필수적이다.
이를 위해 CI/CD 파이프라인과 LLM을 연동한 자동화 시나리오를 설계할 수 있다.
🚩 흐름: Merge Request → Pipeline Trigger → Worker → LLM 요청 → 자동 리뷰 결과 생성
이 아키텍처를 기반으로 하면, 코드 리뷰 과정에서 LLM을 보조 리뷰어로 활용하는 것이 가능하다.
| AI 코드 리뷰 접근 방식
AI 코드 리뷰를 효과적으로 적용하기 위해 다음과 같은 원칙을 정립했다.
1) 역할 부여
LLM은 일반적으로 자유롭게 답변을 생성하기 때문에, 리뷰 단계에서는 명확한 **역할(Role)**을 먼저 지정한다.
당신은 엄격하고 꼼꼼하며 타협하지 않는 코드 검토자이며, 정보를 절대 조작하지 않습니다. 만약 불확실하다면, 그 불확실성과 결정을 내리기 위해 필요한 추가 증거를 명확하게 제시하십시오.
2) 리뷰 기준 정립
코드 리뷰에서 검토해야 할 항목을 명확히 정의한다.
- 출력 언어 통일
- 사전 조건 검사 여부
- 런타임 오류 가능성
- 성능 최적화 포인트
- 보안 취약점 탐지
- 사실성(환각) 최소화
1. 출력 언어
한국어로만 응답합니다.
2. 사전 조건 검사
각 함수/메서드가 제대로 작동하는 데 필요한 모든 사전 조건을 갖추고 있는지 확인합니다.
3. 런타임 오류 검사
런타임 오류 또는 불안정한 동작을 유발할 수 있는 코드를 식별합니다.
4. 최적화
패치에서 최적화 가능성을 정확히 파악하십시오.
5. 보안 문제
코드가 취약한 모듈을 사용하거나 보안 취약점을 유발하는지 확인하십시오.
3) 응답 형식 고정
리뷰 결과가 일관되지 않으면 활용하기 어렵다. 따라서 포맷을 고정해 리뷰 결과를 규칙적으로 제공하도록 한다.
요약: 핵심 리스크와 권장 조치(3~5줄).
세부 점검 결과 (각 항목은 아래 구조를 따름)
범주: Pre-Condition / Runtime Error / Optimization / Security
심각도: Critical / High / Medium / Low
신뢰도: High / Medium / Low
위치: 파일/라인 또는 관련 코드 인용
문제 설명(왜 문제인지)
영향(실행/보안/성능/유지보수성)
수정 제안(코드 스니펫 포함)
개선된 코드 예시: 필요한 부분만 최소한으로 제시.
추가 권장 사항: 테스트 케이스, 로그/모니터링, 문서화 제안.
리포트:
탐지된 이슈 총 개수
각 범주별 이슈 건수 요약
4) 결과
| Next Step
AI 기반 코드 리뷰는 시작 단계일 뿐이다. 다음과 같은 고도화를 통해 더욱 실질적인 가치를 창출할 수 있다.
1) 인라인 코멘트 자동화
리뷰 결과를 단순 텍스트로 제공하는 것을 넘어, 실제 코드 라인에 직접 코멘트를 삽입해 개발자가 빠르게 확인할 수 있도록 한다.
2) 코드 가이드 적용
사내 코드 스타일 가이드와 연동해, 일관성 있는 코드 품질을 보장한다.
3) 시큐어코드 가이드 적용
최근 중요성이 높아지고 있는 보안 영역을 고려하여, 시큐어코드 가이드라인을 기반으로 보안 검증을 자동화한다.
| 요약
정리하면, LLM을 코드 리뷰 프로세스에 도입하면 생산성 향상, 품질 보증, 보안 강화라는 세 마리 토끼를 잡을 수 있다. 앞으로의 과제는 이 과정을 개발 환경에 자연스럽게 녹여내고, 조직의 코드 품질 문화를 한 단계 끌어올리는 것이다.
📍작성 참고
시간은 금이다: LLM을 이용한 AI 코드 리뷰 도입기
