[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,83 +2,214 @@
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id: wiki-2026-0508-하이브리드-코드-리뷰
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title: 하이브리드 코드 리뷰
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-F958B3]
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aliases: [Hybrid Code Review, AI-Assisted Code Review]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [code-review, ai-tools, devops, ci-cd, claude-code]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 하이브리드 코드 리뷰"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: typescript
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framework: github-actions
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# [[하이브리드 코드 리뷰|하이브리드 코드 리뷰]]
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# 하이브리드 코드 리뷰
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 하이브리드 코드 리뷰는 인공지능(AI) 및 자동화 도구의 처리 속도와 인간 개발자의 깊은 통찰력을 결합한 최적의 코드 리뷰 모델입니다 [1]. 자동화 도구가 반복적인 구문 검사와 알려진 취약점을 신속하고 일관되게 찾아내는 동안, 인간 리뷰어는 도구가 파악할 수 없는 아키텍처의 트레이드오프, 복잡한 비즈니스 로직 및 보안 컨텍스트에 집중합니다 [1-3]. 두 방식의 단점을 상호 보완함으로써 개발 속도를 늦추지 않으면서도 소프트웨어의 보안과 코드 품질을 극대화하는 것이 이 접근법의 핵심입니다 [1, 4].
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## 매 한 줄
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> **"매 LLM 의 first-pass mechanical review + human 의 second-pass design judgment 의 layered combine"**. 매 2026 standard PR workflow 의 Claude Code Review / GitHub Copilot review / CodeRabbit 의 의 자동 lint-style + security + style critique 의 emit, 매 human reviewer 의 의 architecture / business / API design 의 final call 의 reserve — 매 cycle time 의 50%+ 의 reduce 한 이후 quality 의 maintain.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**1. 하이브리드 코드 리뷰 프로세스 단계**
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성공적인 하이브리드 접근법은 자동화와 인간의 판단을 단계별로 배치합니다 [5].
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* **자동화 스캔 우선 실행:** CI/CD 파이프라인에 정적 분석([[SAST|SAST]]) 및 린팅을 통합하여 모든 푸시 단계에서 구문 오류, 단순 보안 결함, 코드 스타일 등을 즉시 검사하여 정책을 강제합니다 [5].
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* **결과 신속 분석 및 조치:** 자동화 도구의 보고서에서 주요 문제를 빠르게 해결하여 이후 단계의 속도를 높입니다 [5].
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* **수동 리뷰 수행:** 기본 문제가 해결된 코드를 바탕으로, 인간 리뷰어는 보안에 민감한 영역, 복잡한 알고리즘, 교차 서비스 영향 등 기계가 파악하기 힘든 문맥 및 설계 요소에 집중하여 검사합니다 [5-7].
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* **지속적인 피드백 루프 및 온보딩:** 놓친 패턴이나 잦은 오탐지가 발생하면 자동화 도구의 규칙을 재조정하며, 수동 리뷰 과정은 주니어 개발자를 위한 멘토링 기회로 활용됩니다 [5].
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## 매 핵심
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**2. 하이브리드 리뷰 워크플로우 아키텍처 (순차적 게이트)**
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기술 리더는 경로 기반 라우팅(Path-Based Routing)과 순차적 게이트(Sequential [[Gates|Gates]]) 아키텍처를 사용하여 워크플로우를 구축할 수 있습니다 [8-10].
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* **1단계 (자동화된 병합 전 검사):** 풀 리퀘스트 생성 시 린팅, 테스트, SAST 및 의존성 취약점 스캔이 병렬로 실행됩니다 [9].
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* **2단계 (조건부 인간 리뷰 라우팅):** 자동화 검사를 통과한 후, 변경된 파일 경로(예: `auth/*`, `payment/*`)나 코드의 복잡성, 변경 규모에 따라 적절한 인간 리뷰어(시니어 엔지니어, 보안 전문가 등)에게 자동으로 리뷰를 요청합니다 [10].
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* **3단계 (병합 활성화):** 자동화 상태 검사 통과 및 요구되는 인간의 승인이 모두 확보된 경우에만 코드 병합(Merge)이 허용됩니다 [10].
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### 매 division of labor
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- **AI 의 strength (first pass)**: lint, type-check, test coverage gap, security CVE pattern, naming consistency, docstring missing, obvious bug, regex bug, off-by-one, null deref candidate.
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- **Human 의 strength (second pass)**: architecture fit, business logic correctness, API design taste, performance trade-off, team convention, mentoring, ambiguity resolution.
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- **Overlap zone**: 매 both 의 의 catch — security critical / public API change.
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**3. 보안 및 컴플라이언스 측면의 이점**
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산업 표준(NIST SSDF, SOC 2, PCI DSS 등)은 코드 리뷰와 분석을 모두 요구합니다 [11]. 하이브리드 리뷰는 자동화 도구가 알려진 취약점 패턴과 코드 정책(예: 비밀키 하드코딩 방지)을 강제하는 동시에, 수동 리뷰가 문맥별 규정 준수(예: 신용카드 필드가 보안 정책에 맞게 처리되는지 확인)를 검증하므로 강력한 감사 추적(Audit Trail)과 보안 태세를 제공합니다 [11, 12].
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### 매 workflow stage
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- **Stage 1 (PR open)**: CI lint + AI bot 의 inline comment 의 emit.
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- **Stage 2 (author response)**: 매 AI suggestion 의 author 의 accept / reject / mark "see human review".
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- **Stage 3 (human review)**: 매 human 의 의 AI noise 의 skip — 매 design / intent 의 focus.
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- **Stage 4 (merge gate)**: 매 critical AI finding 의 unresolved → block; non-critical → warn only.
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**4. 주의해야 할 안티패턴**
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하이브리드 리뷰 시스템을 구현할 때 피해야 할 주요 안티패턴은 다음과 같습니다 [13].
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* **오탐지 역설 (False Positive Paradox):** SAST 도구를 제대로 튜닝하지 않으면 너무 많은 오탐지가 발생해, 알림 피로(Alert fatigue)로 인해 개발자가 진짜 중요한 취약점마저 무시하게 됩니다 [2, 13].
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* **자동화에 대한 과신:** 자동화 도구가 실제 취약점의 약 22%를 놓친다는 연구 결과가 있음에도 불구하고, 모든 검사가 끝났다고 착각하여 고위험 변경 사항에 대한 인간의 필수 리뷰를 생략하는 위험입니다 [13, 14].
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* **녹색 체크마크 증후군 (Green Check Mark Syndrome):** 코드의 실질적 품질과 아키텍처 건전성을 이해하기보다는, 단순히 자동화 검사 통과를 위해 피상적인 수정(Superficial fixes)만 적용하는 현상입니다 [13, 15].
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### 매 응용
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1. Claude Code `/review` slash command 의 PR diff review.
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2. GitHub Actions + Anthropic API 의 PR comment 자동.
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3. CodeRabbit / Greptile 의 contextual review.
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4. Pre-commit local AI lint (claude-code, cursor).
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5. Security-focused AI scanner (Snyk + LLM, Semgrep + LLM).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
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## 💻 패턴
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[수동 코드 리뷰|수동 코드 리뷰]], [[자동화된 코드 리뷰|자동화된 코드 리뷰]], [[SAST (Static Application Security Testing)|SAST (Static Application Security [[Testing]])]]
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- **Projects/Contexts:** CI/CD 파이프라인, [[순차적 게이트 아키텍처|순차적 게이트 아키텍처]]
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||||
- **Contradictions/Notes:** 자동화 도구는 속도와 확장성 측면에서 훌륭하지만 비즈니스 로직과 의도를 파악하는 "문맥맹(Context Blindness)"의 한계가 있어 30~60%의 높은 오탐지율을 발생시키거나 특정 취약점(예: 신종 논리 공격)을 완전히 놓칠 수 있습니다. 따라서 오직 자동화에만 의존하는 것은 위험하며, 인간의 문맥 이해를 결합한 하이브리드 접근이 필수적이라고 소스들은 공통적으로 지적합니다 [2, 14].
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||||
### GitHub Action — Claude AI review
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||||
```yaml
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||||
# .github/workflows/ai-review.yml
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||||
name: AI Code Review
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||||
on:
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||||
pull_request:
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||||
types: [opened, synchronize]
|
||||
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||||
---
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||||
*Last updated: 2026-04-18*
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||||
jobs:
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||||
review:
|
||||
runs-on: ubuntu-latest
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||||
steps:
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||||
- uses: actions/checkout@v4
|
||||
with: { fetch-depth: 0 }
|
||||
- uses: anthropics/claude-code-action@v1
|
||||
with:
|
||||
anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
|
||||
model: claude-opus-4-7
|
||||
mode: review
|
||||
base_ref: ${{ github.event.pull_request.base.ref }}
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
### Custom review script (Anthropic SDK)
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||||
```typescript
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||||
// scripts/ai-review.ts
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||||
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
|
||||
import { execSync } from 'child_process';
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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||||
const client = new Anthropic();
|
||||
const diff = execSync('git diff origin/main...HEAD').toString();
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||||
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||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
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||||
- *(TODO)*
|
||||
const res = await client.messages.create({
|
||||
model: 'claude-opus-4-7',
|
||||
max_tokens: 4096,
|
||||
system: [{
|
||||
type: 'text',
|
||||
text: REVIEW_RUBRIC,
|
||||
cache_control: { type: 'ephemeral' } // 매 prompt cache — 매 rubric 의 reuse
|
||||
}],
|
||||
messages: [{
|
||||
role: 'user',
|
||||
content: `Review this diff. Output JSON array of findings.\n\n${diff}`
|
||||
}]
|
||||
});
|
||||
|
||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
const findings = JSON.parse(extractJson(res.content[0].text));
|
||||
postPRComments(findings);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
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||||
### Review rubric (cached system prompt)
|
||||
```typescript
|
||||
const REVIEW_RUBRIC = `
|
||||
You are a senior code reviewer. For each issue output:
|
||||
{
|
||||
"file": string,
|
||||
"line": number,
|
||||
"severity": "critical" | "major" | "minor" | "nit",
|
||||
"category": "security" | "bug" | "perf" | "style" | "test",
|
||||
"message": string,
|
||||
"suggestion": string // optional patch
|
||||
}
|
||||
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||||
- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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Critical (block merge):
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- SQL injection, XSS, path traversal, secret leak
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||||
- Null deref on user-reachable path
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- Missing auth/authz check
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
Skip (do NOT comment):
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||||
- Style preferences without lint rule
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||||
- Architectural opinions (human's job)
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||||
- Speculative perf without measurement
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||||
`;
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||||
```
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||||
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
|
||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
### Inline PR comment posting
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||||
```typescript
|
||||
import { Octokit } from '@octokit/rest';
|
||||
const gh = new Octokit({ auth: process.env.GITHUB_TOKEN });
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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||||
for (const f of findings) {
|
||||
if (f.severity === 'nit') continue; // 매 noise reduction
|
||||
await gh.pulls.createReviewComment({
|
||||
owner, repo, pull_number,
|
||||
body: `**[${f.severity}] ${f.category}**: ${f.message}\n\n\`\`\`suggestion\n${f.suggestion}\n\`\`\``,
|
||||
commit_id: headSha,
|
||||
path: f.file,
|
||||
line: f.line
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
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||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Severity-gated merge
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||||
```yaml
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||||
# require-human-on-critical.yml
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||||
- name: Check AI critical findings
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||||
run: |
|
||||
CRITICAL=$(jq '[.[] | select(.severity=="critical")] | length' findings.json)
|
||||
if [ "$CRITICAL" -gt 0 ]; then
|
||||
gh pr edit $PR --add-label "needs-human-review"
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
```
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||||
|
||||
### Local pre-commit hook
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||||
```bash
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||||
#!/bin/bash
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||||
# .git/hooks/pre-commit — 매 staged diff 의 local AI quick-check
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||||
DIFF=$(git diff --cached)
|
||||
[ -z "$DIFF" ] && exit 0
|
||||
|
||||
claude --print --model claude-haiku-4-5 \
|
||||
"Review this staged diff for obvious bugs. Reply DONE if clean, else list issues:\n$DIFF" \
|
||||
| tee /tmp/precommit-review.txt
|
||||
|
||||
grep -qi "^DONE" /tmp/precommit-review.txt
|
||||
```
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||||
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||||
### Reviewer dashboard (signal vs noise)
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||||
```typescript
|
||||
// 매 human 의 의 AI suggestion 의 accept rate 의 track — 매 rubric tuning loop
|
||||
interface ReviewMetric {
|
||||
prNumber: number;
|
||||
aiFindings: number;
|
||||
humanAccepted: number; // resolved as "good catch"
|
||||
humanDismissed: number; // marked "noise"
|
||||
humanMissed: number; // human found, AI didn't
|
||||
}
|
||||
// 매 acceptRate < 30% 의 rubric 의 too noisy — tighten.
|
||||
// 매 humanMissed > 0 의 rubric 의 too narrow — broaden.
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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||||
| 상황 | Approach |
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|---|---|
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||||
| Small team / OSS | Claude Code action (zero-config) |
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||||
| Enterprise / private | Self-hosted Anthropic API + GH Actions |
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| Latency-critical | Pre-commit Haiku quick-check |
|
||||
| Security-heavy | Semgrep + LLM context layer |
|
||||
| Design-heavy review | Skip AI, pure human |
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||||
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||||
**기본값**: Claude Code Action 의 PR + human reviewer 의 of design.
|
||||
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||||
## 🔗 Graph
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- 부모: [[Code-Review]] · [[CI-CD]]
|
||||
- 변형: [[AI-Pair-Programming]] · [[Linting]] · [[Static-Analysis]]
|
||||
- 응용: [[Pull-Request-Workflow]] · [[Pre-Commit-Hook]]
|
||||
- Adjacent: [[Claude-Code]] · [[GitHub-Actions]] · [[Prompt-Cache]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: 매 mechanical pass (lint, security, naming, docstring, test gap); 매 PR description 자동 generate; 매 commit message rewrite.
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||||
**언제 X**: 매 architecture decision; 매 API design; 매 business logic correctness; 매 team mentoring — 매 human 의 final call.
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **Rubber stamp**: 매 AI suggestion 의 의 blind accept — 매 false positive 의 ship.
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||||
- **AI noise flood**: 매 every nit 의 comment — 매 reviewer fatigue.
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||||
- **Bypass human**: 매 AI green = merge — 매 design rot.
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||||
- **No prompt cache**: 매 매 PR 의 의 large rubric 의 re-send — cost 10×.
|
||||
- **Public diff leak**: 매 private code 의 의 unconfigured 3rd-party AI 의 send — 매 secrets policy 의 violate.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Anthropic Claude Code Action docs; GitHub blog "Copilot for PRs" 2025; CodeRabbit case studies).
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||||
- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Claude Code Action + cached rubric + severity gating patterns 추가 |
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Reference in New Issue
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