두 개의 AI 모델을 사용하여 Pull Request를 리뷰하는 GitHub Action을 만들었습니다
요약
두 개의 AI 모델을 활용하여 Pull Request를 자동으로 리뷰하고 검증하는 GitHub Action을 소개합니다. 첫 번째 AI가 제안을 생성하면 두 번째 AI가 이를 검증하여 리뷰의 정확도를 높이고 안전한 워크플로를 구축합니다.
핵심 포인트
- 두 개의 AI 모델을 이용한 교차 검증 방식 도입
- 건강 점수 및 요약 보고서 등 구조화된 리뷰 제공
- 심각한 문제 감지 시 머지 전 작업 실패 처리 가능
- 코드 리뷰의 신뢰성을 높이는 두 번째 방어 계층 역할
대부분의 AI 코드 리뷰 (Code Review) 도구들은 결과물을 생성하는 단계에서 멈춥니다.
문제는 AI가 설득력 있지만 부정확한 제안을 생성할 수 있다는 점입니다.
저는 더 안전한 워크플로 (Workflow)를 원했습니다.
그래서 LearnCodeGuide PR Review를 만들었습니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
- Pull Request (PR)에서 변경된 파일들을 수집합니다.
- 첫 번째 AI가 리뷰를 수행하고 수정 사항을 제안합니다.
- 두 번째 AI가 발견된 사항들을 검증합니다.
- 하나의 구조화된 GitHub 리뷰 댓글을 생성합니다.
출력 결과에는 다음이 포함됩니다:
- 건강 점수 (Health Score)
- 요약 보고서 (Executive Summary)
- 파일별 발견 사항 (Per-file findings)
- 제안된 수정 사항 (Suggested fixes)
만약 CRITICAL(심각)한 문제가 감지되면, 이 Action은 머지 (Merge) 전에 작업을 실패 처리할 수 있습니다.
목표는 개발자를 대체하는 것이 아닙니다.
목표는 코드가 프로덕션 (Production)에 도달하기 전에 리뷰의 두 번째 계층을 추가하는 것입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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