버려진 PR 페이지

By Bulat at aictrl.dev, co-authored with AI. This is a condensed version of our original research, published on 15 October 2026. The original includes interactive charts, methods, and downloadable data.

2026년 3분기 동안 openclaw는 주당 약 2,700개의 풀 리퀘스트(pull requests)를 병합했습니다. 이 중 88%가 작성자 외의 누구로부터도 인간적인 코멘트를 받지 않고 병합되었습니다.

풀 리퀘스트는 여전히 코드가 프로젝트에 들어오는 방식입니다. 하지만 사람들이 변경 사항이 적용되기 전에 질문하던, 그 주변 페이지는 조용해졌습니다.

이는 우리가 26개의 인기 오픈 소스 저장소에서 발견한 패턴의 끝부분입니다. AI 시대에 시작된 프로젝트들은 훨씬 더 많은 풀 리퀘스트를 병합하고 각 PR에 대해 훨씬 적게 이야기합니다. 기존 프로젝트들도 크게 빨라지지는 않았지만, 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 즉, PR당 인간 코멘트가 줄고, PR 크기는 커지고, 대화의 상당 부분이 봇(bots)이 작성하는 방식입니다.

우리는 주의를 세는 것이 아니라 코멘트를 셉니다. GitHub에서의 침묵은 아무도 변경 사항을 읽지 않았다는 것을 증명하지 않습니다. 하지만 그 페이지가 더 이상 검토 기능을 수행하지 않는다는 것은 의미합니다.

우리가 측정한 것

우리는 2024년 1월부터 2026년 9월까지 병합된 풀 리퀘스트를 계산했으며, 종속성 및 릴리스 자동화를 제외하기 전 총 240,653개였습니다. 코멘트, 크기 및 승인 건수에 대해서는 주당 최대 100개의 병합된 풀 리퀘스트를 무작위 샘플링하여 총 143,815개를 얻었으며, 이는 각 주의 병합 건수로 가중치를 부여했습니다. 2026년 5월 중순부터 codex의 주차를 제외하면, 게시된 CSV 파일과 같이 143,297개의 샘플링된 풀 리퀘스트가 남습니다.

우리는 두 그룹을 비교했습니다:

• 기존 저장소 (Established repositories) (16개): react, next.js, vscode, cpython, django, rust, kubernetes, svelte, vite, astro, tailwindcss, deno, bun, mermaid, playwright, 그리고 xyflow.
• AI 네이티브 저장소 (AI-native repositories) (10개): opencode, pi, codex, gemini-cli, openclaw, crush, qwen-code, kilocode, cline, 그리고 goose.

각 레포지토리와 분기별로 주간 병합(merges) 건수와 병합된 PR당 인간 댓글 수를 추적했습니다. 인간 댓글에는 대화형 댓글, 인라인 리뷰 댓글, 그리고 작성자 이외의 사람들에게서 온 리뷰 요약이 포함됩니다. 봇 명령어와 반복되는 템플릿 메시지는 계산에 포함되지 않습니다. 봇 댓글은 AI 리뷰 또는 기타 자동화로 별도 추적됩니다.

기준선(baseline)은 2025년 1분기입니다. 이미 AI 코딩 도구가 존재했던 세계였으며, 이는 비교 지점일 뿐, AI 이전의 통제 그룹이 아닙니다. 기존 레포지토리들의 PR당 중앙값 인간 댓글 수는 2024년 모든 분기에 걸쳐 1.8에서 2.1 사이에 머물렀습니다.

기존 프로젝트: 더 큰 PR, 적은 대화량

2025년 1분기부터 2026년 3분기까지, 중앙값 기존 레포지토리는 다음과 같이 변화했습니다:

중앙값 PR은 약 90% 더 커졌고 인간 댓글 수는 약 40% 적어졌습니다. 처리량(Throughput)은 거의 변하지 않았습니다. 16개 기존 레포지토리 중 12개는 이제 2025년 초보다 PR당 인간 댓글 수가 적습니다.

봇을 사람과 함께 계산하면 리뷰가 더 바빠 보입니다: 평균 기존 레포지토리는 병합된 PR당 4.3개에서 6.0개로 증가했습니다. 추가된 봇 댓글의 절반 정도는 CI 상태, 보고서, 미리보기(previews), 체크와 같은 자동화 작업입니다. 나머지 절반은 소수의 레포지토리에 집중된 AI 리뷰입니다. 더 많은 댓글이 반드시 유지보수자들 사이의 더 많은 논의를 의미하지는 않습니다.

AI 네이티브 프로젝트: 볼륨이 그림을 바꾼다

중앙값 AI 네이티브 레포지토리는 2026년 3분기에 주당 76개의 PR을 병합했으며, 이는 중앙값 기존 레포지토리의 32개와 비교됩니다. 평균은 훨씬 더 치우쳐서, openclaw만으로도 주당 약 2,700개를 병합했기 때문에 392 대 78입니다.

PR(Pull Request) 양으로 가중치를 계산했을 때, 2026년 3분기에는 AI 기반 풀 리퀘스트의 83%가 사람의 코멘트 없이 병합되었으며, 이는 전년 대비 50%에서 증가한 수치입니다. 중앙값 기준으로 볼 때 AI 기반 레포지토리에서는 이 수치가 58%로, 확립된 중앙값인 54%에 근접합니다.

이러한 구분이 중요합니다: openclaw 계정이 2026년 3분기 AI 기반 볼륨의 75%를 차지합니다. 이것을 제외하면 가중치 계산 결과는 83%가 아닌 69%로 떨어집니다.

AI 기반이라는 것이 프로젝트가 검토 과정을 건너뛰도록 강제하지는 않습니다. qwen-code는 주당 268개의 풀 리퀘스트를 병합했으며, PR당 평균 1.3개의 사람 코멘트를 받았고, 풀 리퀘스트의 56%는 작성자가 아닌 다른 누군가에 의해 승인되었습니다. 또한 이 프로젝트는 PR당 3.9개의 AI 검토 코멘트를 받았으며, 대부분은 유지보자(maintainer) 자신의 계정에서 게시되었습니다.

측정치가 오해를 불러일으킬 수 있는 부분

• 논의가 다른 곳에서 일어날 수 있습니다. 저희는 GitHub에 보이는 것만을 측정합니다. 내부 검토, 채팅, 페어 프로그래밍은 이 데이터셋 밖에 있습니다.
• 승인은 승인 상태의 GitHub 검토를 의미합니다. Rust의 bors나 Kubernetes의 Prow처럼 봇 명령을 통해 승인하는 프로젝트는 해당 측정치에서 낮은 점수를 기록할 수 있습니다.
• 봇 분류가 완벽하지 않습니다. 일부 자동화 계정은 일반 사람으로 등록되어 있습니다. 저희는 대규모 봇 같은 작성자들을 분류하고 불분명한 사례를 확인했지만, 마커(marker) 없이 있는 AI 지원 텍스트는 여전히 남아있을 수 있습니다.
• codex 워크플로우가 변경되었습니다. GitHub 병합은 2026년 5월 중순경 거의 중단되었습니다. 이후의 변경 사항들은 검토 과정이 눈에 보이지 않는 내부 레포지토리에서 동기화되었습니다. 저희는 비교를 위해 codex의 2026년 1분기 수치를 사용하며, 5월 중순 이후 주차는 제외했습니다.
• 이는 관찰 연구입니다. 모델 및 에이전트 출시 시점과 함께 발생하는 타이밍은 해당 출시가 변화의 원인이라고 확립하지 않습니다.

팀에 가져갈 것들

AI 검토자는 가능한 버그를 식별할 수 있습니다. 하지만 그것이 전체 변경 사항을 이해하는 사람을 자동으로 대체하지는 못합니다.

토론이 뜸해지면, 다음 유지보수 담당자를 위한 기록으로서 PR 설명서가 더욱 중요해집니다. 변경 사항이 존재하는 이유, 어떤 동작 방식이 바뀌는지, 그리고 누군가 그것을 확인하기 위해 어디를 봐야 하는지를 설명하세요.

어떤 변경 사항에 이름이 명시된 사람의 승인(human sign-off)이 필요한지 결정해야 합니다. Django, Rust, Kubernetes는 저희 샘플에서 가장 많은 인간 검토를 유지했으며, 이 세 가지 모두 병합을 위해 하나가 필요합니다. 이러한 관찰은 유용한 맥락일 뿐이며, 규칙만으로 더 나은 결과를 낳는다는 증거는 아닙니다.

마지막으로, 자신만의 두 가지 수치를 측정해 보세요: 주간 병합 건수(merges per week)와 PR당 인간 댓글 수(human comments per PR). 만약 전자가 증가하고 후자가 감소한다면, 검토와 공유된 이해가 현재 어디에서 일어나고 있는지 질문해야 합니다.

리포지토리별 분기 CSV에 공개 데이터가 포함되어 있습니다. 수집 날짜: 2026년 10월 15일; 병합된 PR은 2024년 1월 1일부터 2026년 9월 27일까지입니다. 주간 단위는 월요일부터 일요일까지입니다.