refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,312 @@
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id: wiki-2026-0508-ai-생성-코드-검증-ai-code-assurance
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title: AI Code Assurance (AI 생성 코드 검증)
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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: [AI Code Assurance, AI 생성 코드 검증, generated code review, vibe coding QA]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: conceptual
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tags: [ai-code-quality, sast, code-review, generated-code, devsecops, copilot-review, hallucination-detection]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-09
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (manual cleanup 2026-05-09)
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# AI Code Assurance (AI 생성 코드 검증)
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## 📌 한 줄 통찰
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> **AI-generated code 의 inconsistent quality + hallucinated API + 매 unique vulnerability**. 매 PR 의 SAST + LLM-as-judge + human review 의 hybrid. **Vibe coding 의 trust ≠ verify**.
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## 📖 핵심
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### 매 AI generated code 의 risk
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#### 1. Inconsistent style
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- 매 prompt 의 different output.
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- 매 codebase convention 의 ignore.
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- 매 mix of pattern.
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#### 2. Hallucinated API
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- 매 non-existent function.
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- 매 deprecated API.
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- 매 wrong package version.
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#### 3. Security vulnerability
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- 매 CWE / OWASP pattern.
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- 매 outdated security practice.
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- 매 prompt injection 의 reproduce.
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#### 4. Subtle bug
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- 매 off-by-one.
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- 매 race condition.
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- 매 null check 의 miss.
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#### 5. Over-engineered
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- 매 unnecessary abstraction.
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- 매 boilerplate.
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#### 6. Under-tested
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- 매 happy path 만.
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- 매 edge case 의 miss.
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### 매 verification layer
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#### Layer 1: Compile / type check
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- 매 TypeScript / Rust / Go 의 strict.
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- 매 hallucination 의 catch.
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#### Layer 2: Lint
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- 매 style 의 enforce.
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- 매 ESLint / clippy / Pylint.
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#### Layer 3: SAST
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- 매 security pattern.
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- Snyk / Semgrep / Sonar.
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#### Layer 4: Test
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- 매 unit / integration.
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- 매 generated code 의 coverage.
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#### Layer 5: AI review (CodeRabbit)
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- 매 PR 의 first-pass.
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- 매 hallucination 의 detect.
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#### Layer 6: Human review
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- 매 logic / architecture.
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- 매 critical path.
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#### Layer 7: Production monitoring
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- 매 error rate.
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- 매 anomaly.
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→ 매 layer 의 different defect class.
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### Quality gate
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#### Pre-commit
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- Type check + lint + format.
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- 매 dev 의 local.
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#### CI / PR
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- Test pass.
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- SAST clean.
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- AI review approved.
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- Coverage threshold.
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#### Pre-deploy
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- Integration test.
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- Performance regression.
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- Security scan.
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#### Post-deploy
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- 매 alert / SLO.
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- Rollback plan.
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### 매 specific check
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#### Hallucination detection
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- 매 import 의 actual existence.
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- 매 function signature 의 real.
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- 매 documentation 의 cross-reference.
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```python
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import ast
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import importlib
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||||
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||||
def check_imports(code: str):
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||||
tree = ast.parse(code)
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||||
for node in ast.walk(tree):
|
||||
if isinstance(node, ast.Import):
|
||||
for alias in node.names:
|
||||
try:
|
||||
importlib.import_module(alias.name)
|
||||
except ImportError:
|
||||
print(f"Hallucinated import: {alias.name}")
|
||||
```
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#### Security pattern
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- SQL injection (string concat).
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- XSS (HTML construction).
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- Hardcoded secret.
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- Unsafe deserialize.
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- Prompt injection (LLM call concatenation).
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#### Test coverage
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- Required coverage threshold (80%+ for new code).
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- 매 generated code 의 test 도 generated → 매 review.
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### 매 organizational pattern
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#### "AI-generated 의 명시"
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- PR description 의 disclose.
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- Commit message 의 tag.
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#### Stricter review
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- 매 AI-generated PR 의 매 senior review.
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- 매 logic 의 deep verify.
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#### Snippet 의 attribution
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- Copilot 의 license / source.
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- 매 code 의 origin track.
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#### Prompts as code
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- 매 prompt 의 git commit.
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- 매 reproducibility.
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### 매 metric (DORA-like)
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- AI-generated 의 PR 의 % .
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- AI-suggestion 의 accept rate.
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- AI 의 bug 의 production escape.
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- 매 reviewer 의 time-to-review.
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## 💻 Code
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### CI workflow (GitHub Actions)
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```yaml
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# .github/workflows/ai-code-check.yml
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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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||||
jobs:
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||||
verify:
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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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||||
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||||
# Layer 1: type
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||||
- run: npm run typecheck
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||||
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||||
# Layer 2: lint
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||||
- run: npm run lint
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||||
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||||
# Layer 3: security
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||||
- uses: snyk/actions/setup@master
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||||
- run: snyk code test
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||||
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||||
# Layer 4: test
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||||
- run: npm test -- --coverage
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||||
- uses: codecov/codecov-action@v3
|
||||
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||||
# Layer 5: AI review (CodeRabbit auto-runs)
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||||
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||||
# Quality gate
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||||
- run: |
|
||||
if [[ $(jq -r '.coverage' coverage.json) -lt 80 ]]; then
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Hallucination check (TS / npm)
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||||
```ts
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||||
import { execSync } from 'child_process';
|
||||
import * as ts from 'typescript';
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||||
|
||||
function checkImports(filePath: string) {
|
||||
const program = ts.createProgram([filePath], {});
|
||||
const sourceFile = program.getSourceFile(filePath);
|
||||
const issues: string[] = [];
|
||||
|
||||
ts.forEachChild(sourceFile!, (node) => {
|
||||
if (ts.isImportDeclaration(node)) {
|
||||
const moduleName = (node.moduleSpecifier as ts.StringLiteral).text;
|
||||
try {
|
||||
require.resolve(moduleName, { paths: [process.cwd()] });
|
||||
} catch {
|
||||
issues.push(`Hallucinated: ${moduleName}`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
return issues;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### LLM-as-judge (verify generated code)
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||||
```python
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||||
def verify_generated(code: str, intent: str) -> dict:
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||||
prompt = f"""
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||||
You are a code reviewer. Verify the AI-generated code.
|
||||
|
||||
Intent: {intent}
|
||||
|
||||
Code:
|
||||
```
|
||||
{code}
|
||||
```
|
||||
|
||||
Check:
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1. Does it match intent?
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2. Any hallucinated API/import?
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3. Security issues?
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4. Edge cases missing?
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||||
5. Style consistent?
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||||
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||||
Output JSON: {{"matches_intent": bool, "issues": [{{...}}]}}
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||||
"""
|
||||
return json.loads(judge_llm.complete(prompt))
|
||||
```
|
||||
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||||
### Disclosure 의 PR template
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||||
```markdown
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||||
## AI-Generated Code Disclosure
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This PR includes AI-generated code from:
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- [ ] Cursor
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- [ ] Claude Code
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- [ ] Copilot
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||||
- [ ] Other: ___
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Tools used:
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||||
- Prompts available at: [link]
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I have reviewed:
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- [ ] Each generated section.
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||||
- [ ] Tests pass + coverage.
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||||
- [ ] No hallucinated APIs.
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||||
- [ ] Security implications.
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 결정 기준
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| AI-generated portion | Review level |
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|---|---|
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| < 20% | Standard |
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| 20-50% | Enhanced (senior review) |
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| > 50% | Strict (multiple reviewer) |
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| Critical path | Always strict |
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| Generated test | Verify edge cases |
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**기본값**: Type + lint + SAST + test + AI review + human review. 매 AI-heavy PR 의 enhanced.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[AI_코드_리뷰]] · [[CI/CD Pipeline & IDE Security Integration|DevSecOps]] · [[Code-Quality]]
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- 변형: [[SAST]] · [[LLM-as-Judge]]
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||||
- 응용: [[CodeRabbit]] · [[Snyk-Code]] · [[Sonar]]
|
||||
- Adjacent: [[Code Agent — Devin / Cursor / Claude Code]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 team 의 AI tool 의 adoption + quality.
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**언제 X**: 매 individual hobby project. 매 throwaway script.
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## ❌ 안티패턴
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- **AI-generated + skip review**: production bug.
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- **No disclosure**: hidden risk.
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- **AI 의 own test 의 trust**: 매 same blind spot.
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- **Hallucinated API 의 ship**: runtime error.
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- **AI 의 single-layer 의 verify**: 매 defect class miss.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (concept).
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- 신뢰도 B.
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- Related: [[AI_코드_리뷰]], [[AI-Powered Code Analysis Tools]].
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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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| 2026-05-09 | Manual cleanup — 7 layer + code + 결정 + disclosure |
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Reference in New Issue
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