코드 리뷰(Code review)는 좋은 관행입니다.

당신은 구축된 것을 살펴봅니다. 로직(Logic)을 확인합니다. 명백한 문제들을 잡아냅니다. 다르게 처리되었어야 할 사항들에 대해 코멘트를 남깁니다.

그리고 다음 주, 다음 풀 리퀘스트(Pull request)에서 동일한 범주의 문제들이 다시 나타납니다.

개발자가 코멘트를 읽지 않았기 때문이 아닙니다. 코드를 생성한 AI가 그 코멘트들을 전혀 보지 못했기 때문입니다. 그리고 애초에 문제를 일으켰던 누락된 규칙들은 여전히 누락된 상태로 남아 있습니다.

코드 리뷰는 결과물(Output)을 수정합니다. AI 감사(AI audit)는 그 결과물을 만들어낸 시스템을 수정합니다.

코드 리뷰가 할 수 없는 것

코드 리뷰는 이미 존재하는 것을 대상으로 작동합니다.

리뷰가 진행될 때쯤이면 AI는 이미 결정을 내린 상태입니다. 컴포넌트(Component)는 이미 너무 크거나 혹은 적절한 크기로 결정되었습니다. 상태(State)는 이미 올바른 위치에 있거나 잘못된 위치에 있습니다. 명명 규칙(Naming)은 이미 컨벤션(Convention)을 따르고 있거나 따르지 않고 있습니다.

리뷰어는 이러한 것들을 잡아낼 수 있습니다. 코멘트를 남길 수 있습니다. 개발자는 이를 수정할 수 있습니다. 하지만 그 중 어느 것도 다음 세션에서 AI가 무엇을 생성할지에 대해서는 변화를 주지 못합니다. 리뷰는 결과물이 나온 후에 발생하기 때문입니다. 규칙은 결과물이 나오기 전에 적용되어야 합니다.

코드 리뷰는 AI 표준 문제(AI standard problem)를 잡아내기에 가장 비용이 많이 드는 단계입니다. 코드는 이미 작성되었습니다. 개발자는 이미 그 작업에 시간을 소비했습니다. 이제 개발자와 리뷰어 모두 규칙이 방지할 수 있었던 일에 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.

AI 감사(AI audit)란 실제로 무엇인가

AI 감사는 코드를 검토하는 것이 아닙니다. 코드를 생성하는 시스템을 검토하는 것입니다.

이는 다른 질문을 던집니다. "이 컴포넌트가 올바른가?"가 아니라 "AI에게 잘못된 컴포넌트를 방지하는 규칙이 있는가?"라고 묻습니다. "이 상태가 올바른 위치에 있는가?"가 아니라 "AI에게 상태가 어디에 속해야 하는지 정의하는 규칙이 있는가?"라고 묻습니다.

감사는 간극(Gaps)을 살펴봅니다. AI가 제약 조건(Constraints) 없이 결정을 내리고 있는 영역을 살펴봅니다. 일관성(Consistent)이 무엇인지 정의하는 규칙이 없기 때문에, 매 세션마다 조금씩 다른 결과물을 만들어내는 지점들을 살펴봅니다.

그러한 간극(Gap)들이 바로 코드 리뷰에서 계속해서 나타나는 문제들의 근원입니다. 간극을 해결하면 문제는 더 이상 나타나지 않습니다. 간극을 그대로 두면 코드 리뷰는 매주 똑같은 문제를 계속해서 잡아내게 됩니다.

코드 리뷰는 증상 보고서(Symptom report)입니다. AI 감사(AI Audit)는 근본 원인 분석(Root cause analysis)입니다. 하나는 무엇이 잘못되었는지를 알려주고, 다른 하나는 왜 계속 잘못되는지, 그리고 그것을 멈추기 위해 무엇을 바꿔야 하는지를 알려줍니다.

AI 감사가 실제로 이루어지는 방식

그 시작은 반복되는 코드 리뷰 코멘트로부터 시작됩니다.

지난 10개의 풀 리퀘스트(Pull Request)를 살펴봤을 때 특정 카테고리의 피드백이 계속해서 나타난다면, 그 카테고리들이 바로 감사의 시작점입니다. 반복되는 각 코멘트는 아직 작성되지 않은, 누락된 규칙(Missing rule)입니다.

"이 컴포넌트는 너무 많은 일을 하고 있습니다" — 컴포넌트 책임(Component responsibility)에 관한 규칙 누락.
"상태(State)는 훅(Hook) 안에 있어야 합니다" — 상태 배치(State placement)에 관한 규칙 누락.
"이 명명(Naming)은 컨벤션(Convention)과 일치하지 않습니다" — 명명 표준(Naming standards)에 관한 규칙 누락.

감사는 이러한 코멘트들을 규칙으로 변환합니다. 단순한 문서나 스타일 가이드 항목이 아닙니다. 세션이 시작되기 전에 존재하며, 출력물이 어떤 모습이어야 하는지를 정의하는 규칙입니다.

그 과정은 다음과 같습니다:

AI 감사 결과가 규칙으로 변환된 예:
1. 컴포넌트는 하나의 책임만을 갖는다. 리뷰에서 이 문제가 계속 발견된다면, 규칙이 누락되었던 것이다.
2. 상태는 전용 훅(Dedicated hooks)에 존재한다. 리뷰에서 상태를 계속 옮기고 있다면, 규칙이 누락되었던 것이다.
...

감사는 간극을 찾아냅니다. 규칙은 그 간극을 메웁니다. 그러면 코드 리뷰는 똑같은 것들을 더 이상 잡아내지 않게 됩니다.

즉각적으로 비용을 회수하는 감사

대부분의 개발자들은 AI가 전혀 인지하지 못했던 표준을 강제하느라, 생각보다 훨씬 더 많은 시간을 코드 리뷰에 소비합니다.

AI 감사는 그 시간의 아주 일부만을 사용합니다. 무엇이 계속 잘못되는지 살펴봅니다. 그것을 방지할 규칙을 작성합니다. 그리고 다음 세션이 시작되기 전에 그 규칙들을 AI에게 전달합니다.

그 보상은 즉각적입니다. 다음 풀 리퀘스트 (Pull Request)에는 감사 (Audit)가 다루었던 코멘트들이 나타나지 않습니다. 리뷰는 더 짧아집니다. 개발자는 수정에 쓰는 시간을 줄입니다. 리뷰어는 동일한 피드백을 주는 데 쓰는 시간을 줄입니다.

단 한 번의 감사. 그 이후의 모든 세션에 걸쳐 복리로 돌아오는 수익입니다.

프롬프트 (Prompt)는 중요하지 않습니다. 규칙 (Rules)이 중요합니다.

코드 리뷰 (Code review)는 항상 존재할 것입니다. 코드 리뷰는 논리적 오류를 잡아내고, 제품 결정을 논의하며, 지식을 공유하기에 적합한 장소입니다.

하지만 AI 표준을 강제하기에는 부적절한 장소입니다. 그것이 바로 감사가 필요한 이유입니다.

시스템을 감사하십시오. 누락된 규칙을 찾아내십시오. 그것을 기록하십시오. 그리고 코드 리뷰가 실제로 인간의 판단을 필요로 하는 작업에 집중할 수 있도록 하십시오.

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