AI 코드 리뷰, 3번 갈아엎고 배운 것
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AI 코드 리뷰, 3번 갈아엎고 배운 것
두줄요약
AI 코드 리뷰를 세 번 운영하며 도구보다 기대와 역할 합의가 더 중요하다는 점을 배웠습니다. 기준을 문서화하고 사람과 AI의 역할을 나누자 노이즈가 줄었습니다.
핵심 내용
- AI 코드 리뷰 도구를 CodeRabbit → 자체 구축 → Claude Code 재도입으로 세 번 바꾸며 운영한 경험
- 핵심 문제는 도구 성능보다 기대와 역할 합의 부재, 특히 컨벤션·주관적 판단을 AI에 맡긴 설계
- 로컬 리뷰와 PR 리뷰의 역할을 구분하고, 버그·보안·성능·문서화된 규칙 위주로 범위를 재정의
- 팀 합의와 프롬프트 명시화를 통해 노이즈를 줄이고, 코드 리뷰 가이드라인까지 정리
적용해볼 점
- AI 리뷰 범위를 기준이 분명한 검증으로 제한하고 사람 리뷰와 역할 분리
- 기대 가능한 출력과 제외할 항목을 문서로 합의
- 리뷰 기준을 팀 프로세스 문서로 남겨 온보딩과 일관성 개선