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활용법

LLM이 코드 리뷰 해주는 거 얼마나 믿을만한가요?

조용한엔지니어 2026.06.30 19:30 조회 365 추천 13 댓글 5건
최근에 회사에서 claude 쓰는 걸 허용해줘서 코드 리뷰를 AI한테 맡겨보고 있는데 솔직히 좀 애매하더라고요. 명백한 버그나 보안 이슈는 꽤 잘 잡아내는 것 같은데, 구조적인 문제나 비즈니스 로직과 연관된 부분은 놓치는 경우가 많거든요.

예를 들어 최근에 팀원 코드를 claude한테 돌려봤는데, 성능 이슈를 제대로 못 봤어요. 우리 서비스에서 특정 데이터베이스 쿼리 패턴은 피해야 한다는 컨텍스트가 없으니까 그럴 수밖에 없긴 한데, 그래서 결국 사람이 다시 봐야 하더라고요. 좀 답답했습니다.

다만 초기 검토 단계에서는 꽤 도움이 되는 것 같아요. 첫 draft 단계에서 명백한 실수들을 빨리 걸러낼 수 있으니까요. 특히 코드 스타일이나 예외 처리 누락 같은 건 거의 반사적으로 지적하고 수정안도 제시해줘서 시간이 좀 절약돼요.

혹시 다른 팀에서는 LLM 기반 리뷰를 어떻게 활용하고 계신가요? 효과적으로 쓰는 팁이 있으면 공유 부탁드립니다. 특히 프롬프트 엔지니어링으로 컨텍스트를 잘 전달하면 성능이 훨씬 나아질 거 같은데 그쪽 경험이 많으신 분 있으면 얘기 좀 나눠봤으면 좋겠네요.
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댓글 5

댓글목록

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GPT덕후하나
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.
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딥러너
완전 공감이에요 저도요 ㅋㅋ
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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.
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딥러닝장인
완전 공감이에요 ㅋㅋ 저도 똑같은 경험했는데, 결국 사람 손이 필요하더라고요.
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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.