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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
PM이 오프쇼어 팀의 코드 리뷰 과부하를 줄이기 위해 프로세스를 개선했습니다. 사소한 스타일이나 중복 코드는 AI가 처리하도록 제외하고, 크리티컬/하이 등 비즈니스 임팩트가 큰 부분에 집중하여 논의 횟수를 대폭 줄였습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기PM(Product Manager)으로서 코드 리뷰도 담당하고 있습니다. 개발은 오프쇼어(offshore) 팀에게 맡겼는데, 리뷰 주고받는 과정이 너무 많았습니다.
그래서 사소한 부분은 지적하지 않기로 했습니다. 필요할 때 AI가 바로 고칠 수 있기 때문입니다. 그 결과, 논의 횟수가 10회에서 4회 정도로 줄었습니다. 나중에 수정하지 않아도 의외로 문제는 없었습니다.
비즈니스 임팩트가 작은 작성 방식 개선은 선택 사항으로 두고, 딜리버리 속도를 우선시하고 있습니다. 테스트 코드는 테스트 관점만 충족하면 괜찮습니다. TODO 주석 같은 것도 기본적으로는 작성하지 않습니다.
이러한 항목들은 Claude에게 맡기는 리뷰 관점에서 제외 항목으로 적어두었습니다.
의도는 주석이나 PR(Pull Request)에 남깁니다.
| 중요도 | 대응 |
|---|---|
| 크리티컬 | 반드시 고쳐야 함 |
| ... | |
| 크리티컬과 하이(High)를 고치지 않으면 테스트 환경에 배포될 수 있는 상태가 되지 않습니다. 엔지니어들에게는 미디엄(Medium)이나 로우(Low) 수정에 시간을 들이기보다, 이 부분을 우선하도록 요청하고 있습니다. 이는 수정의 우선순위를 전달하는 수단으로도 유용합니다. |
AI로 리팩토링(refactoring) 비용이 낮아졌기 때문에, 사소한 부분은 리뷰에서 제외하고 있습니다. 핵심적으로 잡아야 할 것은 테스트 공수, 기존 방식, 보안, 의도의 4가지입니다.