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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI가 코드베이스를 빠르게 이해할 수 있도록 '코드 지도'를 작성하고 리포지토리에 관리하는 전략을 소개합니다. AI의 컨텍스트 부재 문제를 해결하여 개발 효율을 높이는 방법과 지도의 최신성을 유지하는 자동화 방안을 다룹니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Zenn AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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한 번 시간을 내어 AI에게 코드베이스를 해석하게 하고, "코드 지도"로서 리포지토리(Repository)에 둔다.
지도에 넣을 내용 (예):
만드는 것은 AI 자신이다. "이 코드베이스를 해석해서, 새로 참여하는 엔지니어를 위한 지도를 작성해줘"라고 시작하면 된다. 인간은 나온 결과물을 리뷰하고, 틀린 부분과 빠진 부분을 수정한다.
AI는 기억을 가지고 있지 않기 때문이다. 아무리 우수하더라도, 매번 세션은 "프로젝트에 당일 합류한 매우 우수한 엔지니어" 상태에서 시작된다. 외주 인력과 마찬가지로, 지난번에 무엇을 했는지 기억하지 못한다.
그래서 무언가를 부탁하면, 우선 코드베이스 탐색부터 시작한다. 이것이 매번 발생하는 낭비다.
지도가 있다면, AI는 처음에 그것을 읽고 감을 잡을 수 있다. 변하는 것은 속도뿐만이 아니다:
| 구분 | 지도 없음 | 지도 있음 |
|---|---|---|
| 속도 | 매번 제로(0)부터 탐색 | 처음에 지도로 감을 잡음 |
| ... | ... | ... |
失敗のたびに地図が濃くなる
문서 정비에 대한 가장 큰 반론은 "만들어도 낡게 된다"는 것이다. 이것도 인간의 마음가짐이 아니라, 구조(Mechanism)로 해결한다.
주 1회 또는 격주 스케줄로, AI에게 "git의 이력과 지도를 비교하여 차이를 수정하는" 작업(Job)을 정의해 둔다. 최근 변경 이력과 지도의 기술 내용을 대조하여, 오래된 부분의 수정안을 내놓게 한다——자동으로 PR(Pull Request)까지 내게 하면, 인간의 작업은 차이점(Diff)을 리뷰하고 머지(Merge)하는 것뿐이다.
"낡게 되는" 이유는, 업데이트가 인간의 기억과 선의에 의존하고 있기 때문이다. 스케줄링된 작업으로 전환하면, 지도의 신선도는 운용의 일부가 된다. 이것은 개선의 정례화에 대한 실제 사례 그 자체다.
이 기사는 이데아라이브(Idealive) 사내의 "AI 주도 개발의 사고방식" 문서(전 12편)를 시리즈로 공개하고 있는 것입니다.
