LLM을 활용한 코드 리뷰 자동화

이 게시물은 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 코드 리뷰 과정을 자동화하고 효율성을 높이는 방법을 다룹니다.

기존 코드 리뷰의 한계와 LLM의 역할

• 전통적 리뷰는 시간 소모와 주관적 편차가 있음
• 1세대 자동화 도구는 규칙 기반으로 한계 존재
• LLM은 코드의 맥락을 이해하고 구체적 개선 방향 제시

CI/CD 파이프라인에 AI 리뷰어 통합

• GitLab CI/CD 예제 포함 자동 리뷰 구현 스크립트
• PR/MR 생성 시 자동으로 LLM API 호출하여 피드백 생성

장점과 한계

• 생산성 향상, 일관된 리뷰, 학습 도구로서 유용
• 할루시네이션, 보안 문제, 비용, 프로젝트 컨텍스트 부족 주의 필요

MCP(Model Context Protocol) 적용

• 프로젝트 관련 코드들을 묶어 풍부한 컨텍스트 제공
• LLM이 변경 영향력을 넓게 이해하도록 지원
• 적용 시 정확성 및 활용 확률 문제 존재

성공적인 도입을 위한 Best Practice

• AI는 보조자 역할, 최종 판단은 개발자
• 작은 영역부터 적용하고 구체적 프롬프트 작성 권장
• 보안과 팀 규칙 준수 중요

LLM은 코드 리뷰의 병목을 줄이고 개발자 역량을 증강하는 강력한 도구로, 앞으로 개발 워크플로우에 깊게 통합될 전망입니다.