2025년 개발팀의 필수 전략: AI 코드 리뷰로 기술 부채 줄이기

Introduction

개발자라면 하루에도 몇 번씩 듣는 이 말이 요즘 들어 부담스럽게 느껴지신 적 없으신가요?

GitHub Copilot이나 Cursor 같은 AI 도구들이 등장하면서 개발 속도는 놀랍도록 빨라졌습니다. 예전에는 일주일 걸리던 기능 구현이 이제는 하루 만에 끝나기도 합니다. 하지만 이상하게도 퇴근 시간은 더 늦어졌습니다. 왜일까요?

답은 간단합니다. 코드는 10배 빨리 만들어지는데, 리뷰는 여전히 사람이 일일이 하고 있기 때문입니다.

실제로 최근 통계를 보면 개발자의 82%가 AI 코딩 도구를 사용하고 있고, 전체 코드의 41%가 AI로 생성되고 있습니다. 구글은 신규 코드의 25%가 AI의 도움을 받아 작성된다고 발표했죠.

문제는 이렇게 쏟아지는 코드를 제대로 검토할 시간이 없다는 것입니다. 500줄짜리 PR이 하루에도 여러 개씩 올라오는데, 이걸 다 꼼꼼히 보려면 코딩할 시간이 없습니다. 그래서 대충 훑어보고 "LGTM(Looks Good To Me)" 댓글을 달게 되죠.

그 결과는? 기술 부채의 폭발적 증가입니다.

GitClear의 2025년 연구에 따르면, AI 도구 사용 이후 복사-붙여넣기 코드가 17.1% 증가했고, 작성된 코드의 5.7%가 2주 안에 다시 수정되거나 삭제된다고 합니다. 우리는 더 많은 코드를 만들고 있지만, 정작 더 나은 소프트웨어를 만들고 있는 건 아닌 셈입니다.

하지만 희망이 있습니다. AI가 코드 작성을 도와주듯이, 코드 리뷰도 도와줄 수 있다면 어떨까요?

이 글은 AI 시대에 엔지니어링 팀을 이끌고 있는 Dr Milan Milanović가 실제 경험을 바탕으로 작성한 것입니다. 그는 AI 도구를 활용해 코드 리뷰의 병목 현상을 해결하고, 개발 팀의 생산성과 코드 품질을 동시에 높이는 방법을 공유합니다.

특히 주목할 점은, 단순히 "AI 도구를 쓰면 좋다"는 뻔한 이야기가 아니라는 것입니다. 실제로 CodeRabbit 같은 도구를 사용해본 구체적인 사례와 함께, AI 리뷰의 한계와 사람의 역할이 여전히 중요한 이유까지 균형 있게 다루고 있습니다.

만약 여러분이:

이라면, 이 글이 실질적인 도움이 될 것입니다.

자, 그럼 AI 시대의 코드 리뷰는 어떻게 진화해야 하는지 함께 알아볼까요? <How to do code reviews with AI tools>를 번역해 가져왔습니다.

AI 도구를 활용한 효과적인 코드 리뷰 방법

Dr Milan Milanović

코드 작성은 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 하지만 정작 훌륭한 소프트웨어를 만드는 일은 오히려 더 복잡해졌습니다. AI 도구 덕분에 개발자들은 놀라운 속도로 코드를 작성하고, 더 많은 기능을 출시하며, 배포 주기를 단축시킬 수 있게 되었습니다.

그런데 이런 화려한 생산성 향상 뒤에는 심각한 문제가 숨어있었습니다. 바로 기술 부채가 늘어나기 시작한 것입니다. 품질과 유지보수성이 조용히 병목 현상이 되어버렸죠.

AI 시대의 변화 속에서 엔지니어링 팀을 이끌면서, 저는 개발자들이 얼마나 쉽게 AI가 생성한 코드의 양에 압도당하는지 직접 목격했습니다. 코드를 꼼꼼히 검토하고, 버그를 찾아내며, 아키텍처 규칙을 지키는 일이 기존의 리뷰 방식으로는 감당하기 어려워졌습니다.

과거의 방식 - 이미 업무가 과중한 엔지니어들이 일일이 세부사항을 검토하는 방법은 더 이상 통하지 않습니다. 하지만 다행히도, 우리의 생산성을 높여준 바로 그 AI가 효율적인 코드 리뷰를 가능하게 하는 도구도 제공합니다.

이 글에서는 AI를 단순히 코드를 더 많이 작성하는 데만 사용하는 것이 아니라, 올바른 코드 - 더 깨끗하고, 단순하며, 장기적인 기술 목표에 부합하는 코드를 만들 수 있는 방법을 공유하고자 합니다.

이 글에서 다룰 내용

1. AI 시대의 소프트웨어 개발 현황

AI 기반 코드 생성이 개발자의 생산성을 어떻게 향상시켰는지, 그리고 개발팀들이 이런 도구들을 일상 업무에 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다.

2. 현재 방식의 문제점

코드가 많다고 좋은 코드는 아닙니다. AI 지원 개발로 인해 발생하는 코드 중복, 잦은 수정, 아키텍처 명확성 상실 등의 새로운 문제들을 짚어봅니다.

3. AI 도구로 코드 리뷰 개선하기

AI는 코드 생성뿐만 아니라 리뷰에서도 큰 도움이 됩니다. 반복적인 검사를 자동화하고, 일반적인 실수를 조기에 발견하여 개발자가 정말 중요한 부분에 집중할 수 있도록 하는 방법을 소개합니다.

4. AI 코드 리뷰 실제 사례

CodeRabbit과 같은 새로운 도구들이 대량의 AI 생성 코드 문제를 어떻게 해결하는지 구체적으로 살펴봅니다.

5. 미래 전망

AI 기반 리뷰가 소프트웨어 개발 방식을 어떻게 근본적으로 바꿀 수 있는지 전망해봅니다.

6. 결론

엔지니어링 리더와 개발자들이 AI 지원 코드 리뷰를 효과적으로 도입할 수 있는 실행 방안을 제시하고, 여러분의 팀이 이런 변화에 어떻게 적응할 수 있을지 생각해볼 거리를 남깁니다.

자, 그럼 시작해볼까요?

1. AI 시대, 우리는 어떻게 코드를 작성하고 있나?

지난 2년 사이에 코드 작성 방식이 너무나 빠르게 변해서, 대부분의 개발팀이 아직도 적응하느라 허둥대고 있습니다. Cursor, Windsurf, Lovable, GitHub Copilot 같은 AI 코딩 도구들이 코드 생성 속도를 획기적으로 높였죠. 이제 풀 리퀘스트(PR)가 쏟아지는 속도는 불과 몇 년 전만 해도 상상조차 할 수 없었던 수준입니다.

실제 통계를 보면 놀랍습니다:

이런 변화는 정말 빠르게 일어났습니다. 예전에는 개발자들이 함수 하나하나를 신중히 작성했다면, 이제는 프롬프트를 입력하고, 결과를 검토하고, 수정하는 방식으로 일합니다. 타이핑 속도라는 예전의 병목 현상(다들 타자 연습했던 시절 기억하시죠?)은 하룻밤 사이에 사라졌습니다. 그런데 예상치 못한 곳에서 새로운 병목이 생겼습니다. 바로 AI가 만들어낸 코드를 이해하는 것이죠.

AI가 코드를 대량으로 생성하면서 코드 작성 비용은 확실히 줄었습니다. 하지만 우리가 자주 잊는 사실이 있습니다. 코드는 자산이 아니라 부채이며, 코드가 적을수록 좋다는 것입니다.

실제로 개발팀들의 보고에 따르면:

이런 노력의 역전 현상은 우리 개발 프로세스에 근본적인 문제가 생겼음을 보여줍니다. 속도만 추구하다가 품질을 놓쳐버린 것이죠.

2. 지금 방식의 문제점은 무엇인가?

코드를 빨리 작성하면 생산성이 높아진다고 생각하기 쉽지만, 실제로는 코드의 품질이 문제입니다. '바이브코딩'이라는 말이 유행하면서 모두가 코드 생산량에만 집중하고 있지, 코드 품질이나 리뷰, 잠재적 버그, 기술 부채 증가에 대해서는 아무도 이야기하지 않습니다.

최근 2억 1,100만 줄의 코드를 분석한 연구(GitClear 코드 품질 연구, 2025)에서 충격적인 사실들이 밝혀졌습니다:

이게 무슨 의미일까요? 개발자들이 공유 함수를 만드는 대신 비슷한 코드를 계속 복사해서 쓴다는 뜻입니다. 결과적으로 코드베이스가 비대해지고 유지보수는 더 어려워집니다.

더 심각한 문제도 있습니다. 같은 연구에서 코드 변동률(churn)이 26% 급증했다고 합니다. 작성된 코드의 5.7%가 2주 안에 수정되거나 삭제된다는 것이죠.

쉽게 말해, 20줄 중 1줄 이상이 거의 즉시 버려진다는 뜻입니다. AI가 생성한 코드가 애초에 오래 쓸 목적으로 만들어지지 않았다는 증거입니다. 개발자들은 코드가 생성된 직후 곧바로 다시 작업하거나 정리해야 합니다.

왜 이런 일이 일어날까요?

첫째, AI는 여러분의 프로젝트 아키텍처나 장기 비전을 이해하지 못합니다. LLM(대규모 언어 모델)은 제한된 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어서 대규모 코드베이스를 제대로 분석하기 어렵습니다. AI 입장에서는 기존 코드를 찾아서 재사용하는 것보다 새 코드를 만드는 게 더 쉽습니다.

그 결과 코드베이스 전체에 비슷한 함수들이 난립하게 됩니다(DRY 원칙 위반). 또한 AI가 생성한 코드는 당장은 "작동"할지 몰라도, 적절한 에러 처리, 명확한 네이밍, 충분한 테스트 등 개발자가 꼼꼼한 리뷰와 리팩토링을 통해 추가해야 할 필수 요소들이 빠져있는 경우가 많습니다.

설상가상으로, 우리의 전통적인 코드 리뷰 프로세스는 이렇게 늘어난 코드량을 감당하지 못하고 있습니다. 많은 팀이 여전히 구식 방법을 고수합니다: 개발자가 PR을 올리고, 동료가 일일이 검토하기를 기다리며, 승인이 날 때까지 코드는 머지되지 않습니다.

검토해야 할 코드가 10배나 늘어난 상황에서 이런 방식은 인내심과 효율성 모두를 시험에 들게 합니다. 리뷰어들은 방대한 변경사항을 훑어보느라 지쳐가고, 정작 중요한 설계나 버그 위험보다는 사소한 문법이나 스타일 문제에 시간을 뺏깁니다.

결과는? 피드백은 느려지고, 리뷰어는 지치며, 중요한 문제들이 놓쳐집니다.

3. AI 도구가 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?

여기서 우리는 AI를 코드 작성자가 아닌 코드 리뷰어로 활용할 수 있습니다. 최신 AI 리뷰 도구들은 문제가 빠져나가기 전에 잡아내고 전체 리뷰 과정을 빠르게 만들어줍니다. AI 어시스턴트가 우리의 코드 리뷰 문제를 해결해줄 수 있을까요?

AI 기반 코드 리뷰는 우선 단순 반복 작업부터 처리합니다. 중복 코드나 나쁜 패턴을 자동으로 찾아내서 사람이 일일이 확인할 필요가 없게 만들죠. 예를 들어, AI 리뷰어가 PR을 스캔하고 이렇게 알려줄 수 있습니다: "추가하신 이 5줄이 모듈 X의 코드와 비슷해 보이는데, 재사용하시는 게 어떨까요?"

또한 팀의 코딩 스타일 가이드를 자동으로 적용해줍니다. null 입력 처리를 깜빡했거나 새 로직에 대한 단위 테스트를 빠뜨렸다면, AI가 즉시 지적해줍니다.

구체적인 예를 들어볼까요? 500줄짜리 대형 PR을 올렸다고 상상해보세요(물론 이런 일이 자주 있으면 안 되겠지만요). AI 리뷰 어시스턴트가 작동하면 몇 초 안에 이런 리포트를 받게 됩니다:

놀라운 건, 이 모든 일이 사람이 리뷰를 시작하기도 전에 일어난다는 것입니다.

이렇게 기본적인 검사를 AI가 담당하면, 개발자들은 더 의미 있는 피드백에 집중할 수 있습니다. 세미콜론이 빠졌네, 여기가 비효율적이네 하는 사소한 지적 대신, 솔루션의 접근 방식이 타당한지, 요구사항에 맞는 코드인지 같은 중요한 부분을 논의할 수 있습니다.

덕분에 코드 리뷰가 더 빠르고 즐거워집니다. 공백이나 괄호 개수를 세는 대신 아키텍처와 코드의 명확성에 대해 이야기할 수 있으니까요.

AI 도구는 코드 리뷰의 위험도 줄여줍니다. 특히 CI/CD를 실천하는 팀에게는 안전망 역할을 합니다. 일부 팀은 이제 AI가 1차 리뷰를 했다는 확신이 있으면 "먼저 머지하고 나중에 리뷰"하는 방식도 편하게 받아들입니다.

자동화된 어시스턴트가 명백한 실수를 체크한다는 걸 알면, 개발자들은 더 빠르게 배포할 자신감을 갖게 됩니다. 혹시 버그가 빠져나가더라도 AI가 표시하거나 테스트에서 잡히고, 후속 작업으로 수정하면 되니까요. 이런 방식은 트렁크 기반 개발을 가능하게 하고, 작은 변경사항마다 수동 리뷰를 기다릴 필요가 없어 개발 속도가 빨라집니다.

또 다른 장점은 AI 리뷰가 전문 지식을 민주화한다는 점입니다. 모든 팀에 보안 전문가나 성능 전문가가 있는 건 아니지만, 방대한 코드 지식으로 학습된 AI 모델은 이런 영역의 문제도 찾아낼 수 있습니다.

예를 들어, 코드가 SQL 인젝션에 취약해 보이거나 특정 접근 방식이 확장성 문제를 일으킬 수 있다고 경고할 수 있습니다. 마치 가상의 전문가가 팀원들과 함께 코드를 보고 있는 것 같죠.

물론 이것이 시니어 엔지니어를 대체하는 건 아닙니다. 다만 팀 전체가 각자의 전문 분야를 넘어서는 문제들도 발견할 수 있게 도와줍니다.

📝 코드 리뷰에서의 책임감 - 연구 결과가 말해주는 것

남덴마크 대학교, 오르후스 대학교, 빅토리아 대학교 연구진이 수행한 최근 연구는 흥미로운 질문을 던졌습니다: AI가 코드 리뷰에 참여하면 책임감은 어떻게 될까?

연구진은 자기보고 데이터의 한계를 극복하기 위해 특별히 설계된 2단계 접근법을 사용했습니다. 1단계에서는 인터뷰를 통해 엔지니어들의 명시적 동기를 파악했고, 2단계에서는 포커스 그룹을 통해 시뮬레이션된 코드 리뷰 중 실제 행동을 관찰했습니다.

연구 결과는 매우 흥미로웠습니다. 엔지니어들은 1대1 대화에서는 자부심과 청렴성을 주요 동기로 꼽았지만, 협업 리뷰 중에는 이런 동기들을 스스로 억제하는 모습을 보였습니다.

자부심은 합의보다 뒤로 밀려났고, 전문가적 청렴성은 "올바른 일을 하는 것"에서 "방어적이지 않고 피드백에 건설적으로 참여하는 것"으로 변했습니다.

이런 자기 조절 과정은 오직 사람이 지켜볼 때만 일어납니다.

연구진이 발견한 핵심은 '상호성'이었습니다. 동료 리뷰가 작동하는 이유는 작성자와 리뷰어 모두가 코드 품질에 대해 상호 책임을 지기 때문입니다. 누군가 당신의 코드를 승인하면, 그들도 함께 책임을 지게 됩니다. 하지만 LLM은 이런 책임을 나눌 수 없고, 집단적 소유권을 만드는 사회적 계약이 사라집니다.

엔지니어들은 AI 피드백의 품질은 인정했지만, 맥락 이해 능력에 대해서는 회의적이었습니다. 한 엔지니어의 말이 인상적입니다: "AI는 예측하는 내용의 맥락을 전혀 모릅니다... 그리고 저는 AI에게 책임질 필요가 없죠."

따라서 LLM 도구를 코드 리뷰에 사용할 때는 1차 리뷰어 역할로 활용하되, 반드시 사람의 검토가 뒤따라야 합니다. 특히 대규모 아키텍처 변경이나 팀 표준을 따르는 경우에는 더욱 그렇습니다.

4. AI 도구로 코드 리뷰하기: CodeRabbit 활용 사례

실제로 개발자들은 AI 리뷰 도구가 매우 유용하다는 걸 알게 될 겁니다. 제가 ChatGPT나 Copilot 같은 AI 도구로 코드 리뷰를 해본 경험은 이랬습니다:

최근 프로젝트에서 여러 AI 모델을 사용해 코드 리뷰를 시도해봤습니다.

결론적으로 AI는 많은 기계적인 검사를 처리할 수 있지만, 설정과 감독이 필요합니다. AI를 안내하고 결과물을 재확인해야 하므로, 노력이 없어지는 게 아니라 다른 곳으로 옮겨가는 것입니다.

그래도 결과적으로는 비슷한 시간에 더 철저한 리뷰를 할 수 있었습니다.

CodeRabbit 같은 도구를 사용하면 이런 작업들을 훨씬 효율적으로 할 수 있습니다.

CodeRabbit은 GitHub이나 GitLab과 연동되어 PR에 AI 기반 리뷰 코멘트를 자동으로 생성합니다. "이 함수가 너무 복잡하니 리팩토링을 고려해보세요"라든지 "여기에 입력값 검증을 추가하면 어떨까요?" 같은 제안을 해줍니다.

AI 리뷰어가 있다는 건 가장 사소한 세부사항까지 꼼꼼히 확인하는 지칠 줄 모르는 어시스턴트가 있다는 뜻입니다.

제가 CodeRabbit을 특히 유용하게 사용한 사례들을 소개해드리겠습니다:

활용 사례 1: PR 요약

CodeRabbit의 핵심 기능 중 하나는 명확하고 간결한 PR 요약을 만들어주는 것입니다. 이제 PR을 확인하는 사람은 누구나 어떤 작업이 이루어졌는지 한눈에 파악할 수 있습니다.

활용 사례 2: 보안 이슈 발견

SQL 인젝션은 애플리케이션에서 가장 위험한 보안 취약점 중 하나입니다. 공격자가 데이터베이스를 속여 악성 코드를 실행하게 만드는 것이죠.

해결책은 매개변수화된 쿼리를 사용하는 것입니다. 하지만 대규모 코드베이스에서는 이를 놓치기 쉽습니다. 다행히 CodeRabbit은 안전하지 않은 쿼리 패턴을 스캔해서 잠재적 문제를 표시해줍니다.

활용 사례 3: 일관성 없는 네이밍

코드베이스에서 같은 개념에 대해 다른 용어를 쓰는 경우를 자주 봅니다. 예를 들어:

❌ createInvoice (송장 생성)

❌ generateBill (청구서 생성)

❌ makeReceipt (영수증 만들기)

이렇게 하면 코드가 일관성이 없어져서 개발자들이 혼란스러워합니다.

대신 전체 코드베이스에서 하나의 개념에는 하나의 단어를 사용해야 합니다:

✅ createInvoice (송장 생성)

✅ createBill (청구서 생성)

✅ createReceipt (영수증 생성)

CodeRabbit은 이런 일관성 없는 네이밍을 찾아내서 코드를 깨끗하고 일관되게 유지하도록 도와줍니다.

활용 사례 4: 누락된 테스트 케이스

대부분의 개발자는 정상적인 경우(해피 패스)만 테스트합니다. 하지만 진짜 버그는 엣지 케이스나 코너 케이스에 숨어있죠.

CodeRabbit은 누락된 엣지 케이스 테스트를 찾아내고 무엇을 추가해야 할지 제안합니다. 답장을 통해 누락된 테스트를 자동으로 생성하도록 요청할 수도 있습니다. 이는 코드 커버리지와 프로젝트의 안정성을 모두 향상시킵니다.

일반적으로 CodeRabbit은 IDE(VSCode, Cursor, Windsurf)와 Git 플랫폼 모두에서 작동합니다. 따라서 양쪽 모두에서 코드 리뷰가 가능합니다.

5. 앞으로는 무엇이 가능해질까?

모든 것을 종합해보면, 코드 리뷰의 가까운 미래는 매우 흥미롭습니다. 표준 개발 프로세스에서 AI 도구가 코드 리뷰의 일부가 되면서 기대할 수 있는 변화들이 있습니다.

CodeRabbit 같은 AI 도구가 코딩, 테스트, 리뷰를 모두 빠르게 만들면서, 개발 파이프라인의 특정 부분만 뒤처지는 일은 없을 겁니다. 코드 생성이 10배 빨라져도, AI가 각 단계를 지원하므로 코드 리뷰와 QA가 보조를 맞출 수 있습니다. 사람의 검토를 기다리는 PR 백로그가 줄어든다는 뜻이죠.

머지않아 AI는 특정한 저위험 변경사항을 자동으로 승인할 수 있을 만큼 신뢰받게 될 겁니다. 예를 들어, 간단한 문서 수정이나 작은 코드 리팩토링은 AI 리뷰 후 자동으로 머지될 수 있어 사람의 개입이 필요 없게 됩니다.

개발자들은 이런 작은 변경사항에 대해서는 과감하게 신뢰하고(문제가 생기면 언제든 되돌릴 수 있으니까), 세세한 리뷰를 하지 않음으로써 시간을 절약할 수 있습니다.

AI가 대부분의 일상적인 코드 작성을 담당하게 되면서, 사람 개발자는 큐레이터와 아키텍트 역할로 전환될 겁니다. 시니어 엔지니어의 진정한 가치는 소프트웨어가 무엇을 해야 하는지 정의하고, AI가 생성한 부분들이 전체 그림에 잘 맞는지 확인하는 데 있습니다.

다시 말해, 올바른 접근법을 선택하고, 코드 품질을 유지하며, 구현을 비즈니스 목표와 일치시키는 우리의 "안목"과 판단력이 핵심 기여가 됩니다. AI가 "어떻게"를 처리하는 동안, 사람은 "무엇을"과 "왜"를 결정하게 되는 것이죠.

어쩌면 AI가 코드를 처음부터 작성하는 것보다 리뷰하는 데 더 뛰어난 시점이 올지도 모릅니다. 코드를 평가하는 것(오류 확인, 모범 사례와 비교)은 창의적인 설계 과정보다 자동화하기가 더 쉽습니다.

그래서 우리는 AI가 전체 모듈을 혼자서 설계하도록 신뢰하지는 않더라도, 엄격한 코드 품질 관리자로서는 신뢰할 수 있게 될 겁니다. 사실상 AI는 궁극의 페어 프로그래머가 되어, 작성된 코드의 실수를 잡아내고 개선점을 제안하는 데 매우 능숙해질 수 있습니다.

6. 마무리하며

AI는 사람 코드 리뷰어를 대체하지 않겠지만, 확실히 그들의 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이제 우리는 리뷰의 상당 부분을 기계에 맡기고, 오직 사람만이 할 수 있는 통찰과 결정에 집중할 수 있습니다.

코드 작성은 이제 저렴해졌고, 품질이 새로운 과제가 되었습니다. 하지만 AI의 도움으로 개발자들은 코드 리뷰를 훨씬 더 효율적인 프로세스로 만들 수 있습니다.

그럼 어디서부터 시작해야 할까요? 팀에서 작은 PR 하나를 골라 CodeRabbit 같은 AI 코드 리뷰 도구를 돌려보세요. 어떤 이슈나 제안이 나오는지 확인하고, 팀과 함께 결과를 논의해보세요.

리뷰 처리 시간, 프로덕션에 나가는 결함 비율, 변경사항 배포에 대한 개발자의 자신감 등을 추적하세요. 이런 지표들이 AI 리뷰가 정말로 개발 프로세스를 개선하는지, 아니면 단순히 빠른 결과물로 발전의 환상을 만들어내는지 보여줄 겁니다.

미래는 AI 도구를 대체재가 아닌 전문화된 팀원으로 대하는 팀들의 것입니다. AI는 기계적 속도와 규모로 체계적인 분석을 담당합니다. 사람은 아키텍처 비전과 비즈니스 맥락을 제공합니다.

함께라면 어느 한쪽도 혼자서는 할 수 없는 것보다 더 효율적이고 효과적으로 코드를 만들 수 있습니다.

보너스: AI 도구와 함께하는 사람 중심 코드 리뷰 접근법

AI가 코드 리뷰를 혁신하고 있지만, AI만으로는 완벽하지 않습니다. 종종 사소하거나 관련 없는 제안으로 리뷰어를 압도하기도 하죠. 그렇다고 사람만으로 하는 리뷰도 우리가 봤듯이 확장성이 없습니다. 최적의 해결책은 사람 중심 접근법입니다: AI가 일상적인 검사를 담당하고, 사람은 정말 중요한 부분에 판단력을 발휘하는 것입니다.

이런 협업은 품질이나 맥락을 희생하지 않으면서도 빠른 리뷰를 보장합니다. 사람은 아키텍처 일관성, 전략적 정렬, 비즈니스 로직에 집중하고, AI는 일반적인 오류, 중복, 코드 스멜을 빠르게 찾아냅니다.

이 접근법을 성공적으로 도입하려면 다음 프레임워크를 고려해보세요:

이런 균형 잡힌 프레임워크는 팀이 사람의 판단력과 전략적 의사결정을 유지하면서도 AI를 코드 리뷰에 효과적으로 통합하는 데 도움이 될 것입니다.

👥 더 나은 데브필을 만드는 데 의견을 보태주세요

Top 1% 개발자로 거듭나기 위한 처방전, DevPill 구독자 여러분 안녕하세요 :) 

저는 여러분들이 너무 궁금합니다. 

어떤 마음으로 뉴스레터를 구독해주시는지, 

어떤 환경에서 최고의 개발자가 되기 위해 고군분투하고 계신지, 

제가 드릴 수 있는 도움은 어떤 게 있을지. 

아래 설문조사에 참여해주시면 더 나은 콘텐츠를 제작할 수 있도록 힘쓰겠습니다. 설문에 참여해주시는 분들 전원 1개월 유료 멤버십 구독권을 선물드립니다. 유료 멤버십에서는 아래와 같은 혜택이 제공됩니다.