AI Code Reviewer
온프레미스 LLM 기반 자동 코드 리뷰 시스템을 기획하고 단독 개발하여 팀 리뷰 시간을 50% 단축했습니다.
Period 2025.04 ~ 2025.05 (1개월) Role PM · AI Ops Team Koast
프로젝트 개요
보안 정책상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없는 환경에서 온프레미스 LLM 기반 GitLab MR 자동 코드 리뷰 시스템 구축 프로젝트를 기획하고 단독 개발했습니다.주요 활동:
- 내부망 환경에서 LLM 기반 자동화 시스템 필요성 제안 및 프로젝트 기획
- Ollama 기반 로컬 LLM 환경 구축 및 인프라 설계
- GitLab MR 폴링 시스템 및 Systemd 백그라운드 워커 구축
- 코드 스타일, 컨벤션, 오류 가능성 검토를 위한 LLM 프롬프트 설계
- Git diff 기반 MR 요약 및 파일별 설명 자동 생성 로직 구현
- MR 리뷰 시간 30분 → 15분 단축 (50% 개선)
- 외부 API 없이 내부망에서 AI 기반 자동 리뷰 체계 구축
- 누락 없는 자동화 워크플로우로 팀 개발 생산성 향상
프로젝트 이미지
프로젝트 회고
하이라이트
1.
보안 정책상
Code Rabbit, Copilot 등 클라우드 환경 AI 코드 리뷰 서비스를 사용할 수 없는 환경 Task
내부망에서만 동작하는 자동 코드 리뷰 체계 구축 필요
Action
Ollama 기반 로컬 LLM 환경 구축 후
gpt-oss-120b 기반 코드 리뷰 시스템 개발 Result
내부망 환경에서도 AI 기반 자동 코드 리뷰 수행 가능한 온프레미스 시스템 구축
2.
동료 코드 리뷰에 MR당 평균 30분 이상 소요되어 개발 사이클 지연 발생
Task
리뷰 품질을 유지하면서 1차 검토 시간을 단축할 자동화 프롬프트 설계 필요
Action
LLM이 코드 스타일, 변수명, 사내 컨벤션 위반, 오류 가능성을 1차 검토하도록 프롬프트 설계
Result
MR 리뷰 시간 30분 → 15분 수준 단축, 팀 개발 생산성 향상
3.
MR에서 변경된 코드 의도를 빠르게 파악하기 어려워 리뷰 시간이 길어지는 문제 존재
Task
리뷰어가 변경 목적을 즉시 이해할 수 있는 요약/설명 생성 체계 필요
Action
Git diff 기반 MR 전체 요약과 변경 파일별 Short Description 생성 프롬프트 설계 Result
리뷰어가 변경 의도를 빠르게 파악 가능한 코드 리뷰 환경 구축
4.
GitLab MR 리뷰 자동화를 누락 없이 운영할 백그라운드 처리 시스템 필요
Task
신규 MR을 주기적으로 감지해 자동 리뷰를 안정적으로 트리거할 워커 구조 필요
Action
Systemd 기반 백그라운드 워커와 GitLab MR 1분 폴링 시스템 구축으로 미리뷰 MR 자동 감지 설계
Result
MR 생성 시 누락 없이 자동 코드 리뷰 수행되는 안정적 자동화 워크플로우 구축