저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 LLM은 로컬 컨텍스트가 없으니까 한계가 있는 것 같아요. 저희는 팀의 코딩 가이드라인과 데이터베이스 스키마, 성능 제약사항을 프롬프트에 명시적으로 포함시키는 방식으로 개선했어요. 그럼 실수 캐치율이 확실히 올라가더라고요. 결국 처음 오는 코드는 AI가 필터링하고, 비즈니스 로직이나 아키텍처 관련된 부분은 사람이 봐야 한다는 게 현실인 것 같습니다.
딥러너
완전 공감이에요 저도요 ㅋㅋ
오늘도살자
저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 LLM은 문법 검사기 수준으로 생각하는 게 맞는 것 같아요. 비즈니스 로직이나 성능 최적화 같은 건 도메인 지식이 필요해서 못 잡아내는 거죠.
혹시 프롬프트에 팀의 코딩 컨벤션이나 데이터베이스 쿼리 패턴 같은 가이드라인을 시스템 메시지로 넣어봤나요? 그렇게 하면 좀 나아지더라고요. 물론 완벽하진 않지만 초기 스크리닝 속도는 확실히 빨라져요.
딥러닝장인
완전 공감이에요 ㅋㅋ 저도 똑같은 경험했는데, 결국 사람 손이 필요하더라고요.
현실주의자
저도 비슷한 경험했는데 결국 컨텍스트가 핵심이더라고요. 팀의 데이터베이스 스키마, 성능 제약사항, 비즈니스 규칙을 프롬프트에 명시적으로 넣으니까 훨씬 나아졌어요. 사실 AI가 마법은 아니고 정보를 잘 주면 그걸 가지고 판단하는 거라서요.
제 경우엔 자동화 도구처럼 생각하는 게 편했습니다. 명백한 버그나 컨벤션 체크는 맡기고, 실제 리뷰는 여전히 사람이 하는 식으로요. 쿼리 패턴 같은 건 문서화해서 초기 프롬프트에 박아두면 꽤 효과 있을 겁니다.