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안녕하세요. mason 입니다.

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AI Code Reviews.

AI가 돕는 코드 리뷰의 역할, 체크리스트, 사람과 도구의 경계.

AI 코드 리뷰는 diff를 모델·에이전트에 맡겨 버그 후보, 스타일 위반, 누락 테스트를 먼저 걸러 내는 작업입니다. 사람 리뷰를 없애는 것이 아니라 1차 패스를 자동화하는 쪽에 가깝습니다.

🔄 어디에 붙나

PR diff가 AI 1차 리뷰를 거쳐 사람 승으로 가는 흐름

  • 로컬: 커밋 전 Agent에게 "이 diff의 회귀 위험만 지적해 달라"고 맡깁니다.
  • PR 봇: GitHub Actions, Copilot code review, Claude Code GitHub 연동 등이 코멘트를 남깁니다.
  • IDE: 선택 영역·브랜치 diff를 채팅에 넣어 리뷰합니다.

공통점은 입력이 변경된 코드(와 주변 맥락) 이고, 출력이 코멘트·제안 패치라는 점입니다.

✅ AI가 잘 잡는 것

  • 명백한 null 접근, 잘못된 의존성 배열, 빠진 await.
  • 일관되지 않은 네이밍, 죽은 import, 복붙 실수.
  • 테스트·스토리 부재, 접근성 속성 누락 후보.
  • 보안 냄새: dangerouslySetInnerHTML, 하드코드 시크릿, 넓은 CORS.

👤 사람이 남겨야 하는 것

  • 제품 의도, UX 트레이드오프, "이 변경이 맞는 문제인가".
  • 도메인 규칙(결제, 권한, 개인정보).
  • 아키텍처 경계와 장기 유지보수 비용.
  • AI가 자신 있게 틀린 가짜 양성을 걸러 내기.

AI 코멘트를 전부 반영하면 노이즈로 리뷰가 길어집니다. Severity와 재현 가능성으로 필터합니다.

🛠️ 팀 운영 팁

  • 리뷰 프롬프트에 레포 규칙을 넣습니다. (예: Pages Router 유지, Emotion hoverMediaQuery)
  • "스타일만"과 "버그·보안만"을 명령을 나눠 호출합니다.
  • CI 실패(타입, 린트, 테스트)를 먼저 고친 뒤 AI 리뷰를 돌리면 중복 코멘트가 줄어듭니다.
  • 봇 계정 코멘트는 코드오너 승인 요건과 별개로 둡니다. 최종 Approve는 사람이 합니다.

💡 같이 알아둘 것

  • AI 리뷰는 테스트·타입체크를 대체하지 않습니다. 정적 신호와 동적 검증이 먼저입니다.
  • 민감 레포는 diff를 외부 모델로 보내기 전 조직 정책을 확인합니다.

🔗 참고 자료