AI 시대에 코드 리뷰에서 살아남는 방법은?

동료들이 AI를 적극 활용하면서 리뷰할 PR이 평균 약 6,000줄의 diff로 커졌고, 효과적인 검토가 어려운 상황임 사람이 구축 중인 시스템의 작동 방식을 이해해야 한다는 생각 때문에 일반적인 질의응답 외에는 AI 리뷰 활용을 주저하며, AI의 설명도 장황하고 이해하기 어렵다고 느낌 이런 대규모 PR에 대응하는 데 도움이 된 조직적·개인적 전략을 찾고 있음 Lobsters 답변 종합 원글의 토론에서는 큰 PR을 나누고 작성자의 설명 책임을 강화하자는 의견이 반복됨 다만 이를 실행하려면 팀과 관리자가 코드 리뷰의 목적과 기준에 합의해야 하며, 리뷰어 개인의 노력이나 AI 도구만으로 해결하기 어렵다는 지적도 많음 검토할 수 있는 크기로 나누기 AI로 작성한 코드에도 사람이 작성한 코드와 같은 리뷰 기준을 적용해야 함 한 팀은 코드 이동 같은 예외를 제외하고 PR 변경분을 400줄 이하로 제한함 줄 수와 복잡도의 관계는 언어마다 다르지만, 6,000줄짜리 변경을 한 번에 읽고 이해하기는 어려움 큰 변경은 기능이나 목적별로 나눠 연속 PR(stacked PR) 이나 커밋으로 제출할 수 있음 AI는 코드 분할과 충돌 해결을 도울 수 있지만, 어디서 나눠야 이해하기 좋은지는 사람이 판단해야 함 완성한 뒤 쪼개려면 손이 많이 가므로 계획 단계부터 검토 단위를 정하는 편이 나음 작성자가 변경의 의도를 설명하기 PR에는 왜 필요한지, 무엇을 바꿨는지, 다른 방법을 고려했는지, 왜 작동하는지가 담겨야 함 설명 없이 코드를 넘기면 리뷰어가 구현을 역공학하며 작성자의 의도까지 알아내야 함 AI가 작성한 분석을 첨부하더라도, 맨 앞에는 작성자가 직접 이해하고 정리한 의도와 판단 근거가 필요함 작성자는 코드와 결정에 관한 후속 질문에도 답할 수 있어야 함 장황한 설명과 어려운 용어, 코드를 그대로 반복하는 주석을 줄이는 일도 PR 준비에 포함됨 AI로 리뷰 준비를 돕기 사람이 보기 전에 린터, 테스트와 AI 리뷰를 실행해 기본 오류와 테스트 누락을 정리할 수 있음 계획 검토 → 작은 커밋으로 구현 → AI 사전 리뷰와 수정 → 사람의 코드 리뷰 순서로 작업하는 사례가 있음 AI에게 변경의 목적, 읽기 시작할 파일, 주의할 부분을 정리한 리뷰 안내서를 만들게 하면 코드 파악에 도움이 됨 사람이 먼저 독립적으로 검토한 뒤 AI의 지적과 비교하는 방식도 가능함 반복되는 리뷰 기준은 AGENTS.md나 스킬에 넣어 같은 문제가 계속 올라오...