[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,106 +2,180 @@
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id: wiki-2026-0508-자동화된-코드-리뷰
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title: 자동화된 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-AAE0A7]
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aliases: [Automated Code Review, AI Code Review, LLM 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, automation, llm, devops, ci-cd]
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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 - 자동화된 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: unspecified
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framework: unspecified
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language: typescript
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framework: github-actions
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# [[자동화된 코드 리뷰|자동화된 코드 리뷰]]
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# 자동화된 코드 리뷰
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 자동화된 코드 리뷰는 린터(Linter), 포매터(Formatter), 정적 애플리케이션 보안 테스트([[SAST|SAST]]) 등의 소프트웨어 도구를 사용하여 프로그램을 실행하지 않고 소스 코드를 자동으로 분석하는 프로세스입니다 [1-3]. 이 방법은 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 초기에 구문 오류, 코드 스타일 위반, 알려진 보안 취약점을 일관되고 빠르게 탐지하는 데 중점을 둡니다 [4-6]. 하지만 비즈니스 로직이나 아키텍처 등 문맥을 파악하는 데는 한계가 있으므로 인간이 직접 수행하는 수동 코드 리뷰와 결합된 하이브리드 모델로 활용하는 것이 현대 개발의 모범 사례로 평가받고 있습니다 [7, 8].
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## 매 한 줄
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> **"매 PR 의 first reviewer 의 의 robot"**. 매 lint / type / security / style / LLM-based 의 layer 의 PR 의 자동 의 review. 매 2026 — 매 Claude Opus 4.7, GPT-5, CodeRabbit, Greptile 의 PR 의 sub-second 의 inline comment.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **개념 및 분석 방식:**
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자동화된 코드 리뷰는 주로 프로그램을 직접 실행하지 않은 상태에서 소스 코드나 바이트코드를 분석하는 정적 코드 분석 기술을 기반으로 작동합니다 [1, 9]. [[ESLint|ESLint]]와 같은 린터(Linter)는 코드의 품질과 문법적 오류를 정적으로 검사하여 결함을 찾아내며, [[Prettier|Prettier]]와 같은 포매터(Formatter)는 소스 코드를 일관된 스타일로 작성할 수 있게 변환해 주는 역할을 수행합니다 [2, 10].
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- **자동화된 코드 리뷰의 주요 이점:**
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- **속도와 확장성:** 기계적인 분석을 통해 수천 줄의 코드를 몇 초에서 몇 분 안에 스캔하여 코드 리뷰의 지연 시간을 대폭 줄이고 피드백 루프를 가속화합니다 [5, 6].
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- **일관성 및 객관성:** 도구는 사전에 정의된 규칙을 코드베이스 전체에 예외 없이 동일하게 적용하므로 리뷰어의 피로도나 개인적 편향을 제거하고 표준을 강제할 수 있습니다 [5, 6].
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- **초기 결함 탐지([[Shift|Shift]]-Left):** PR(Pull Request) 단계나 CI/CD 파이프라인, 심지어 IDE 내에서 코드를 작성하는 실시간으로 스캔하여, 메모리 누수, SQL 인젝션, 사용하지 않는 변수 등의 치명적 오류가 배포되기 전에 조기 차단합니다 [11-13].
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## 매 핵심
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- **자동화의 한계점:**
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- **컨텍스트 이해 부족 (Context Blindness):** 자동화 도구는 아키텍처의 트레이드오프나 도메인 특화된 비즈니스 로직, 개발자의 근본적인 설계 의도를 이해하지 못합니다 [14, 15].
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- **오탐(False Positives)과 피로도:** 도구에 따라 30~60%에 달하는 오탐률을 보일 수 있으며, 이로 인해 쏟아지는 경고 메시지는 개발자의 '경고 피로도(Alert Fatigue)'를 유발하여 진짜 중요한 이슈를 무시하게 만들 수 있습니다 [14, 16].
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- **취약점 누락:** 경험적 연구에 따르면 단일 SAST 도구는 실제 존재하는 취약점의 약 22%를 탐지하지 못하고 놓치는 맹점을 가지고 있습니다 [17].
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### 매 5 layers
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1. **Formatting** — Prettier, Black, gofmt. 매 zero-arg.
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2. **Linting** — ESLint, Ruff, golangci-lint. 매 rule-based.
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3. **Type checking** — TypeScript, mypy, Pyright.
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4. **Security** — SAST (Semgrep, CodeQL), secret scanning (Gitleaks).
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5. **LLM review** — Claude / GPT-5 의 의 architectural / logic / 의도 의 comment.
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- **파이프라인 및 CI/CD 통합:**
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코드 품질 관리를 개발 워크플로우에 자동화하기 위해 [[Git Hooks|Git Hooks]]를 관리하는 `Husky`와 변경된(staged) 파일만 스캔하여 속도를 높이는 `lint-staged`를 널리 조합하여 사용합니다 [18, 19]. 이를 통해 `pre-commit` 단계에서 자동으로 린터와 포매터를 실행하여 잘못된 코드가 커밋되는 것을 원천적으로 차단하거나, CI 파이프라인의 품질 게이트(Quality [[Gates|Gates]])로 활용하여 병합을 제어합니다 [20, 21].
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### 매 2026 의 LLM review 의 capability
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- 매 inline 의 line-level comment.
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- 매 cross-file 의 understanding (1M context).
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- 매 codebase 의 convention 의 learning (RAG).
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- 매 false positive < 10% — 매 production-ready.
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- **하이브리드 코드 리뷰의 필요성:**
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기계적인 구문 오류, 스타일 강제, 알려진 보안 패턴 검증은 자동화 도구에 전적으로 위임하고, 사람(리뷰어)은 아키텍처 결정, 여러 서비스에 미치는 연쇄적 영향 평가, 비즈니스 로직 검증 등 인간의 전문성이 필요한 복잡한 판단에 집중하는 '하이브리드 코드 리뷰' 방식이 권장됩니다 [7, 22, 23].
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### 매 CI integration
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- 매 PR open / push 시 trigger.
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- 매 GitHub Actions / GitLab CI / Buildkite.
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- 매 results 의 PR 의 inline 의 post.
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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:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 한계
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- 매 LLM 의 hallucination — 매 "이 함수 의 의 안전 X" 의 의 false alarm.
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- 매 large diff (>1000 lines) 의 의 quality 의 drop.
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- 매 domain knowledge 의 부족 — 매 business rule 의 catch X.
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- 매 human review 의 replacement 의 의 X — 매 augmentation.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[정적 애플리케이션 보안 테스트 (SAST)|정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST]], [[수동 코드 리뷰|수동 코드 리뷰]], 린터(Linter)
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- **Projects/Contexts:** CI/CD 파이프라인, Husky와 lint-staged를 활용한 Git Hooks 연동
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- **Contradictions/Notes:** 소스 [6]는 자동화된 코드 리뷰가 빠른 속도로 방대한 코드베이스의 취약점과 오류를 일관성 있게 잡아낸다는 이점을 강조하지만, 소스 [16, 17]은 자동화 도구가 실제 취약점의 22%를 놓치고 30~60%에 달하는 오탐(False Positives)을 발생시킬 수 있는 한계를 지적하며, 비즈니스 로직과 아키텍처를 이해하기 위해서는 반드시 수동 리뷰가 결합된 하이브리드 접근법을 채택해야 한다고 주장합니다.
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## 💻 패턴
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*Last updated: 2026-04-19*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### 매 Pre-commit (local)
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||||
```yaml
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||||
# .pre-commit-config.yaml
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||||
repos:
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||||
- repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
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||||
rev: v0.7.0
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||||
hooks: [{id: ruff}, {id: ruff-format}]
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||||
- repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
|
||||
rev: v1.13.0
|
||||
hooks: [{id: mypy}]
|
||||
- repo: https://github.com/gitleaks/gitleaks
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||||
rev: v8.20.0
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||||
hooks: [{id: gitleaks}]
|
||||
```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### 매 GitHub Actions — full pipeline
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```yaml
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||||
name: Code Review
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||||
on: [pull_request]
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||||
jobs:
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static:
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||||
runs-on: ubuntu-latest
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||||
steps:
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||||
- uses: actions/checkout@v4
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||||
- run: npm ci && npm run lint && npm run typecheck
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||||
- uses: returntocorp/semgrep-action@v1
|
||||
- uses: github/codeql-action/analyze@v3
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
llm-review:
|
||||
runs-on: ubuntu-latest
|
||||
steps:
|
||||
- uses: anthropics/claude-code-action@v1
|
||||
with:
|
||||
model: claude-opus-4-7
|
||||
api-key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### 매 Claude API 의 PR review (custom)
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||||
```typescript
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||||
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
|
||||
|
||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
|
||||
const client = new Anthropic();
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
async function review(diff: string, context: string) {
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||||
const res = await client.messages.create({
|
||||
model: "claude-opus-4-7",
|
||||
max_tokens: 4096,
|
||||
system: [
|
||||
{ type: "text", text: REVIEW_GUIDE,
|
||||
cache_control: { type: "ephemeral" } },
|
||||
{ type: "text", text: context,
|
||||
cache_control: { type: "ephemeral" } },
|
||||
],
|
||||
messages: [{
|
||||
role: "user",
|
||||
content: `Review this PR diff:\n\n${diff}`,
|
||||
}],
|
||||
});
|
||||
return res.content;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
### 매 Inline comment 의 posting
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||||
```typescript
|
||||
import { Octokit } from "@octokit/rest";
|
||||
|
||||
await octokit.pulls.createReviewComment({
|
||||
owner, repo, pull_number,
|
||||
body: comment.body,
|
||||
commit_id,
|
||||
path: comment.file,
|
||||
line: comment.line,
|
||||
side: "RIGHT",
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 매 Semgrep 의 custom rule
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||||
```yaml
|
||||
rules:
|
||||
- id: no-eval
|
||||
pattern: eval(...)
|
||||
message: 매 eval 의 의 unsafe
|
||||
languages: [python, javascript]
|
||||
severity: ERROR
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 매 Gitleaks (secret detection)
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||||
```bash
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||||
gitleaks detect --source . --report-format json --report-path leaks.json
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||||
# 매 CI 의 의 fail 의 의 if leaks.json non-empty
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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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| 매 small team, 매 simple lang | 매 lint + type + format only |
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| 매 enterprise / regulated | 매 + SAST + DAST + LLM |
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| 매 OSS project | 매 CodeRabbit / Greptile (free tier) |
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| 매 high-velocity | 매 Claude inline review (sub-second) |
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| 매 critical infra | 매 LLM review + 매 mandatory human |
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**기본값**: 매 lint + type + format + Semgrep + Claude review 의 standard stack.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[코드 리뷰]] · [[CI/CD]]
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||||
- 변형: [[정적 분석]] · [[LLM 코드 리뷰]] · [[Linting]]
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||||
- 응용: [[GitHub Actions]] · [[Pre-commit Hooks]] · [[CodeRabbit]]
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||||
- Adjacent: [[Code Quality Management and Automation]] · [[SAST]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 PR 의 first-pass review. 매 stylistic / obvious bug catch. 매 onboarding의 reviewer 의 augmentation.
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||||
**언제 X**: 매 architectural 의 fundamental 의 decision — 매 senior human reviewer 의 필요.
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## ❌ 안티패턴
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- **LLM-only review**: 매 human 의 skip — 매 hallucination 의 trust.
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||||
- **Comment spam**: 매 매 nit 의 의 inline — 매 review fatigue.
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||||
- **No baseline**: 매 SAST 의 thousands of legacy issues — 매 noise.
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||||
- **Bypass 의 routine**: 매 `--no-verify` 의 의 habitual.
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## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified — GitHub Actions docs (2026); Anthropic Claude Code Action; Semgrep / Gitleaks docs.
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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 — 5-layer review pipeline + Claude integration |
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Reference in New Issue
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