docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
최상위 10_Wiki/Topic_*였던 4개 카테고리 폴더를 10_Wiki/Topics/Topic_* 로 재배치. 콘텐츠 변경 없음(순수 폴더 이동) — Topics/ 하위 나머지 폴더는 이미 지난 커밋에서 전부 정리된 상태(잔존 항목은 에이전트 운영 상태 및 사용자가 보존을 요청한 업데이트0615/무제 3.canvas 뿐).
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,214 @@
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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: verified
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canonical_id: self
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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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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: 2026-05-10
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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
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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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## 매 핵심
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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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### 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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### 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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## 💻 패턴
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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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jobs:
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review:
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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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with: { fetch-depth: 0 }
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||||
- uses: anthropics/claude-code-action@v1
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||||
with:
|
||||
anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
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||||
model: claude-opus-4-7
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||||
mode: review
|
||||
base_ref: ${{ github.event.pull_request.base.ref }}
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||||
```
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||||
### Custom review script (Anthropic SDK)
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||||
```typescript
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// scripts/ai-review.ts
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||||
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
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import { execSync } from 'child_process';
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||||
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||||
const client = new Anthropic();
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const diff = execSync('git diff origin/main...HEAD').toString();
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||||
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||||
const res = await client.messages.create({
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||||
model: 'claude-opus-4-7',
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||||
max_tokens: 4096,
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||||
system: [{
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||||
type: 'text',
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||||
text: REVIEW_RUBRIC,
|
||||
cache_control: { type: 'ephemeral' } // 매 prompt cache — 매 rubric 의 reuse
|
||||
}],
|
||||
messages: [{
|
||||
role: 'user',
|
||||
content: `Review this diff. Output JSON array of findings.\n\n${diff}`
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||||
}]
|
||||
});
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||||
|
||||
const findings = JSON.parse(extractJson(res.content[0].text));
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||||
postPRComments(findings);
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||||
```
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||||
### Review rubric (cached system prompt)
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||||
```typescript
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||||
const REVIEW_RUBRIC = `
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||||
You are a senior code reviewer. For each issue output:
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||||
{
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||||
"file": string,
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||||
"line": number,
|
||||
"severity": "critical" | "major" | "minor" | "nit",
|
||||
"category": "security" | "bug" | "perf" | "style" | "test",
|
||||
"message": string,
|
||||
"suggestion": string // optional patch
|
||||
}
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||||
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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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||||
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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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||||
### Inline PR comment posting
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||||
```typescript
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||||
import { Octokit } from '@octokit/rest';
|
||||
const gh = new Octokit({ auth: process.env.GITHUB_TOKEN });
|
||||
|
||||
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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||||
```
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||||
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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: |
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||||
CRITICAL=$(jq '[.[] | select(.severity=="critical")] | length' findings.json)
|
||||
if [ "$CRITICAL" -gt 0 ]; then
|
||||
gh pr edit $PR --add-label "needs-human-review"
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
```
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||||
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||||
### Local pre-commit hook
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||||
```bash
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||||
#!/bin/bash
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||||
# .git/hooks/pre-commit — 매 staged diff 의 local AI quick-check
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DIFF=$(git diff --cached)
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||||
[ -z "$DIFF" ] && exit 0
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||||
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||||
claude --print --model claude-haiku-4-5 \
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||||
"Review this staged diff for obvious bugs. Reply DONE if clean, else list issues:\n$DIFF" \
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| tee /tmp/precommit-review.txt
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||||
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||||
grep -qi "^DONE" /tmp/precommit-review.txt
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||||
```
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||||
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||||
### Reviewer dashboard (signal vs noise)
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```typescript
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||||
// 매 human 의 의 AI suggestion 의 accept rate 의 track — 매 rubric tuning loop
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||||
interface ReviewMetric {
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||||
prNumber: number;
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||||
aiFindings: number;
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||||
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 |
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| Security-heavy | Semgrep + LLM context layer |
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| Design-heavy review | Skip AI, pure human |
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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]]
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||||
- 변형: [[Static-Analysis]]
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||||
- 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×.
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- **Public diff leak**: 매 private code 의 의 unconfigured 3rd-party AI 의 send — 매 secrets policy 의 violate.
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## 🧪 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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