2025년 5월 16일·8분
AI 도구가 코드베이스를 읽고 안전하게 리팩터링하는 방법
현대의 AI 도구들이 저장소를 어떻게 분석하고 문맥을 구성해 변경을 제안하며, 테스트·리뷰·안전한 롤아웃 관행으로 위험을 줄이는지 알아보세요.
현대의 AI 도구들이 저장소를 어떻게 분석하고 문맥을 구성해 변경을 제안하며, 테스트·리뷰·안전한 롤아웃 관행으로 위험을 줄이는지 알아보세요.
사람들이 AI가 코드베이스를 “이해”한다고 말할 때, 보통 인간식의 깊은 이해를 의미하지는 않습니다. 대부분의 도구는 제품, 사용자 또는 모든 설계 결정의 역사를 마음속에 세우는 대신, 이름, 구조, 규약, 테스트, 주변 문서에서 패턴을 인식하고 의도를 추론합니다.
AI 도구에게 “이해”는 실용적인 질문에 신뢰성 있게 답할 수 있는 능력에 가깝습니다:
안전한 변경은 영리함보다는 제약을 존중하는 데 달려 있습니다. 도구가 저장소의 규칙을 감지하면 잘못된 날짜 포맷을 쓰거나 API 계약을 깨거나 권한 검사를 누락하는 등 미묘한 불일치를 일으킬 가능성이 줄어듭니다.
강력한 모델이라도 핵심 문맥이 빠져 있으면 고전합니다: 관련 모듈, 설정, 기대 동작을 담은 테스트, 티켓에 적힌 엣지 케이스 등이 없다면 제안은 근거가 약해집니다. 좋은 AI 보조 작업은 시스템의 실제 동작에 근거하도록 코드베이스의 ‘정확한 조각’을 모으는 데서 시작합니다.
AI 지원은 경계가 뚜렷하고 자동화 테스트가 잘 갖춰진 저장소에서 가장 빛을 발합니다. 목표는 “모델에게 모든 것을 바꾸게” 하는 것이 아니라, 회귀를 드물고 명백하며 쉽게 되돌릴 수 있도록 작은 검토 가능한 단계로 확장하고 리팩터링하는 것입니다.
AI 코드 도구는 저장소 전체를 완벽하게 흡수하지 않습니다. 도구는 제공된 신호(혹은 도구가 검색·색인할 수 있는 것)로 작업용 그림을 형성합니다. 출력 품질은 입력의 품질과 최신성에 크게 좌우됩니다.
대부분의 도구는 저장소 자체: 애플리케이션 소스 코드, 설정, 실행을 연결하는 글루 코드를 우선적으로 봅니다.
여기에는 보통 빌드 스크립트(패키지 매니페스트, Makefile, Gradle/Maven 파일), 환경 설정, 인프라 코드가 포함됩니다. 데이터베이스 마이그레이션은 특히 중요합니다. 런타임 모델만으로는 명확하지 않은 역사적 결정과 제약(예: 이전 클라이언트를 위해 NULL 허용 컬럼을 유지해야 하는 경우)을 인코딩하기 때문입니다.
놓치는 것들: 성능·비용 때문에 생성된 코드, 벤더된 의존성, 큰 바이너리 아티팩트는 종종 무시됩니다. 중요한 동작이 생성 파일이나 빌드 단계에 있다면 도구가 해당 내용을 ‘보게’ 하거나 명시적으로 지시해야 합니다.
README, API 문서, 설계 문서, ADR은 ‘무엇’ 뒤에 있는 ‘왜’를 제공합니다. 호환성 약속, 비기능 요구사항, 예상 실패 모드, 변경하지 말아야 할 부분 등은 코드만으로는 알기 어려운 정보입니다.
놓치는 것들: 문서는 자주 오래됩니다. ADR이 여전히 유효한지 도구가 판단할 수 없을 때가 많습니다. 문서에 ‘Redis를 캐시로 사용한다’고 적혀 있는데 코드에서 Redis를 이미 제거했다면, 도구는 실제로 존재하지 않는 컴포넌트를 기준으로 변경을 계획할 수 있습니다.
이슈 스레드, PR 토론, 커밋 히스토리는 왜 어떤 결정이 내려졌는지 이해하는 데 유용합니다—함수가 어색한 이유, 의존성 고정 이유, 깔끔한 리팩터가 되돌려진 이유 등.
놓치는 것들: 많은 AI 워크플로우는 외부 트래커(Jira, Linear, GitHub Issues)나 비공개 PR 코멘트를 자동으로 흡수하지 않습니다. 흡수하더라도 비공식 논의는 모호할 수 있습니다: ‘임시 해킹’이라는 코멘트가 실제로는 장기 호환성 셈(compat shim)일 수 있습니다.
로그, 트레이스, 에러 리포트는 시스템이 프로덕션에서 어떻게 동작하는지를 보여줍니다: 어떤 엔드포인트가 핫한지, 어디서 타임아웃이 발생하는지, 사용자가 실제로 보는 에러는 무엇인지. 이런 신호는 안전한 변경의 우선순위를 정하고 고트래픽 경로를 불안정하게 만들지 않도록 돕습니다.
놓치는 것들: 런타임 데이터는 기본적으로 코딩 어시스턴트에 연결되어 있지 않은 경우가 많고, 노이즈가 섞이거나 불완전할 수 있습니다. 배포 버전, 샘플링 비율 같은 문맥이 없으면 도구는 잘못된 결론을 낼 수 있습니다.
핵심 입력(최신 문서, 마이그레이션, 빌드 단계, 런타임 제약)이 빠지면 도구는 추측으로 빈틈을 채웁니다. 그 결과 공개 API 서명 변경, CI에서만 강제되는 불변성 위반, 구성으로만 호출되는 ‘미사용’ 코드 제거 같은 미묘한 파손 위험이 커집니다.
가장 안전한 결과는 입력을 변경의 일부로 취급할 때 나옵니다: 문서를 최신 상태로 유지하고, 저장소에 제약을 명시하며, 시스템의 기대치를 쉽게 검색할 수 있게 하세요.
AI 어시스턴트는 여러 계층으로 ‘문맥’을 구성합니다: 코드를 재사용 가능한 단위로 나누고, 나중에 찾기 위해 인덱스를 만들고, 모델의 제한된 작업 메모리에 맞게 작은 부분집합을 검색합니다.
첫 단계는 보통 코드 파일이나 더 자주는 함수·클래스·인터페이스·메서드 같은 심볼 단위로 코드를 잘라내는 것입니다. 청크화는 도구가 완전한 정의(시그니처, 도큐스트링, 인근 헬퍼 포함)를 인용하고 추론할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다.
좋은 청크화는 ‘이 메서드는 이 클래스에 속한다’거나 ‘이 함수는 이 모듈에서 export된다’ 같은 관계를 보존해서, 나중에 검색할 때 올바른 프레이밍이 포함되게 합니다.
청크화 후 도구는 빠른 조회를 위한 인덱스를 만듭니다. 여기에는 보통:
jwt, bearer, session을 매칭할 수 있게) 등이 포함됩니다.그래서 “rate limiting”을 물어봤을 때 정확한 문구가 없어도 관련 코드를 찾을 수 있습니다.
쿼리 시 도구는 가장 관련성 높은 청크들만 검색해 프롬프트 문맥에 넣습니다. 훌륭한 검색은 선택적입니다: 수정하려는 콜 사이트, 그들이 의존하는 정의들, 인근 규약(오류 처리, 로깅, 타입)을 가져옵니다.
큰 코드베이스에서는 도구가 ‘초점 영역’(수정 중인 파일, 의존성 이웃, 최근 변경)을 우선순위로 둡니다. 반복적으로 페이지를 넘기며 검색→초안→정보 부족 인지→재검색 같은 흐름을 사용합니다.
검색이 잘못된 청크(이름이 비슷한 함수, 오래된 모듈, 테스트 헬퍼)를 가져오면 모델은 확신에 찬 잘못된 수정을 만들 수 있습니다. 실용적인 방어는 인용(citation)을 요구하는 것—각 주장에 어떤 파일/함수에서 왔는지 표기하게 하고, 검색된 스니펫을 함께 보며 diff를 검토하는 것입니다.
AI 도구가 유용한 문맥을 확보하면 다음 도전은 구조적 추론입니다: 시스템의 부분들이 어떻게 연결되는지, 그리고 그 연결에서 동작이 어떻게 발생하는지를 이해하는 것. 이 단계에서 도구는 파일을 따로 읽는 것을 넘어 코드베이스를 그래프로 모델링하려 합니다.
대부분의 코드베이스는 모듈, 패키지, 서비스, 공유 라이브러리로 구성됩니다. AI 도구는 의존성 관계를 매핑하려고 노력해서 “이 라이브러리를 바꾸면 무엇이 깨질까?”라는 질문에 답할 수 있게 합니다.
실무에서는 import 문, 빌드 파일, 서비스 매니페스트에서 시작합니다. 동적 import, 리플렉션, 런타임 wiring(대형 프레임워크에서 흔함)으로 어려워지기 때문에 매핑은 보통 최선 노력(best-effort)입니다—보증이 아닙니다.
호출 그래프는 실행 측면에서 중요합니다: “이 함수를 누가 호출하는가?” “이 함수는 무엇을 호출하는가?” 이런 정보로 AI 도구는 로컬 변경이 다른 곳에 어떤 영향을 주는지 피할 수 있습니다.
예를 들어 메서드 이름 변경은 단순한 로컬 변경이 아닙니다. 모든 콜 사이트를 찾아 업데이트하고, 테스트를 고치며, 인터페이스·콜백·이벤트 핸들러를 통한 간접 호출자들도 여전히 동작하는지 확인해야 합니다.
영향을 추론하려면 도구는 진입점을 식별하려 합니다: API 라우트·핸들러, CLI 커맨드, 백그라운드 잡, 주요 UI 플로우 등.
진입점은 사용자가 시스템에 접근하는 경로를 정의하므로, AI 도구가 중요한 요청 경로에 있는 ‘리프’ 함수를 수정하고도 이를 못 본다면 성능·정확성 위험이 커집니다.
데이터 흐름은 스키마, DTO, 이벤트, 영속 계층을 연결합니다. AI가 요청 페이로드 → 검증 → 도메인 모델 → 데이터베이스로 이어지는 데이터의 형태를 추적할 수 있다면, 마이그레이션·직렬화기·소비자를 동기화 상태로 유지하면서 보다 안전하게 리팩터링할 수 있습니다.
좋은 도구는 또한 핫스팟을 드러냅니다: 잦은 변경이 일어나는 파일, 결합도가 높은 영역, 긴 의존성 체인을 가진 모듈 등. 이런 곳은 작은 수정도 큰 부작용을 낳을 수 있으므로 추가 테스트와 신중한 리뷰가 필요합니다.
AI는 빠르게 변경을 제안할 수 있지만, 의도를 추측할 수는 없습니다. 가장 안전한 리팩터는 사람이 검증할 수 있고 AI가 즉흥적으로 바꾸지 않도록 따를 수 있는 명확한 계획에서 시작합니다.
코드를 생성하기 전에 “완료”가 무엇을 의미하는지 정하세요.
한 가지 결정만으로도 AI가 ‘청소’를 하며 범위를 확장하는 실수를 줄일 수 있습니다.
다음과 같은 비타협적 제약을 작성하세요:
제약은 가드레일 역할을 합니다. 제약 없이는 AI가 올바른 코드를 생성하더라도 시스템에는 받아들일 수 없는 변경일 수 있습니다.
좋은 수용 기준은 테스트나 리뷰어가 마음을 읽지 않고도 검증할 수 있어야 합니다. 예:
이미 CI 체크가 있다면 수용 기준을 CI가 증명할 수 있는 항목(단위/통합/E2E 테스트, 타입체크, 린트)과 정렬하세요. 없다면 어떤 수동 검증이 필요한지 적어두세요.
어떤 파일을 변경할 수 있는가, 어떤 파일은 변경하면 안 되는가(예: DB 스키마, 공개 인터페이스, 빌드 스크립트)를 정의하세요. 그다음 AI에게 작고 검토 가능한 diff를 요청하세요—한 번에 하나의 논리적 변경.
실용적인 워크플로우는: 계획 → 최소 패치 생성 → 체크 실행 → 리뷰 → 반복입니다. 이렇게 하면 리팩터링이 안전하고 되돌리기 쉬우며 코드 리뷰에서 감시하기 좋습니다.
기존 시스템 확장은 순수히 ‘새 코드 작성’이 아니라 네이밍, 레이어링, 에러 처리, 구성, 배포 가정 같은 규약에 맞춰 변경을 끼워 넣는 작업입니다. AI는 빠르게 초안을 만들 수 있지만, 안전은 기존 패턴을 따르게 하고 도입 가능한 항목을 제한하는 데서 옵니다.
AI에게 새 기능 구현을 요청할 때, 인접한 예시를 기준으로 삼으세요: “InvoiceService가 CreateInvoice를 처리하는 방식과 동일하게 구현해.” 이렇게 하면 명명 규칙이 일관되고 레이어링(컨트롤러→서비스→저장소)을 보존하며 아키텍처 드리프트를 피할 수 있습니다.
실용적인 흐름은 AI가 가장 유사한 모듈을 찾게 한 뒤 그 폴더에서만 변경을 생성하게 하는 것입니다. 저장소가 특정 방식으로 검증·설정·에러 유형을 사용한다면, AI가 형태(shape)를 복사하도록 기존 파일을 명시적으로 참조하게 하세요.
더 안전한 변경은 연결점을 적게 건드립니다. 새로운 유틸리티나 내부 클라이언트 대신 기존 헬퍼와 공유 유틸리티를 재사용하세요. 새로운 의존성 추가에는 라이선스·보안·빌드 영향이 있으므로 신중하세요.
AI가 “새 프레임워크 도입”이나 “간단히 하기 위해 새 패키지 추가”를 제안하면 그건 별도의 제안으로 취급해 검토하세요.
공개 인터페이스라면 호환성이 중요하다고 가정하세요. AI에게 다음을 제안하도록 요청하세요:
이렇게 하면 다운스트림 소비자가 예상치 못하게 깨지지 않습니다.
런타임 동작에 영향을 준다면 경량 관찰 지표를 추가하세요: 주요 의사결정 지점의 로그 라인, 카운터/메트릭, 점진적 롤아웃을 위한 피처 플래그 등. AI에게 기존 로깅 패턴을 기반으로 어디를 계측할지 제안하도록 하세요.
동작 변경을 먼 위키에 숨기지 마세요. 가장 가까운 README, /docs 페이지, 모듈 수준 문서를 업데이트해 향후 유지보수자가 무엇이 왜 바뀌었는지 알게 하세요. ‘How-to’ 문서가 있다면 새 기능 사용 예제를 해당 위치에 짧게 추가하세요.
AI와의 리팩터링은 모델을 빠른 조수로 사용해 ‘작고 검증 가능한 이동’을 수행하는 것이 가장 좋습니다. 가장 안전한 리팩터는 동작이 변경되지 않았음을 입증할 수 있는 것들입니다.
우선 구조적이고 검증하기 쉬운 변경부터 시작하세요:
대체로 로컬이며 목표가 명확하므로 위험이 낮습니다.
실용적인 흐름:
이렇게 하면 블레임과 롤백이 단순해지고 하나의 프롬프트가 수백 줄을 건드리는 ‘디프 폭발’을 방지합니다.
리팩터는 기존 테스트 커버리지가 있을 때 하는 것이 가장 안전합니다. 만약 해당 영역에 테스트가 부족하다면, 먼저 작고 특성화된 테스트를 추가하세요(현재 동작 캡처). AI는 테스트를 제안하는 데 능하지만 어떤 동작을 고정할지 결정하는 것은 여전히 인간의 몫입니다.
리팩터는 공통 타입, 공유 유틸리티, 구성, 공개 API를 통해 파급될 수 있습니다. AI 생성 변경을 수용하기 전에 다음을 찾아보세요:
대규모 재작성은 AI 지원에서 가장 위험합니다: 숨겨진 결합, 부분적인 커버리지, 놓친 엣지 케이스가 문제입니다. 마이그레이션이 필수라면 검증된 계획(피처 플래그, 병렬 구현, 단계적 롤아웃)을 요구하고 각 단계가 독립적으로 배포 가능하도록 하세요.
AI는 빠르게 변경을 제안할 수 있지만, 진짜 질문은 그 변경이 안전한가입니다. 품질 게이트는 리팩터가 동작을 깨뜨렸는지, 규칙을 위반했는지, 더 이상 빌드되지 않는지를 일관되게 알려주는 자동화된 체크포인트입니다.
단위 테스트는 개별 함수·클래스의 작은 동작 변화를 잡아내고, 리팩터가 ‘동작을 바꾸지 않아야 할’ 때 이상적입니다. 통합 테스트는 경계(데이터베이스 호출, HTTP 클라이언트, 큐)에서의 문제를 잡아냅니다. E2E 테스트는 라우팅, 권한, UI 플로우를 포함한 사용자 가시적 회귀를 잡아냅니다.
AI가 다중 모듈에 걸친 리팩터를 제안하면 관련 단위·통합·E2E 테스트의 조합이 통과할 때만 신뢰를 높이세요.
정적 검사는 빠르고 리팩터 안전성에 대해 놀랍도록 강력합니다:
보기에는 괜찮아 보여도 컴파일·번들·배포 시 실패할 수 있습니다. 컴파일, 번들링, 컨테이너 빌드는 프로젝트가 여전히 패키징되는지, 의존성이 해소되는지, 환경 가정이 변경되지 않았는지를 검증합니다.
AI는 커버리지를 늘리거나 엣지 케이스용 테스트를 생성하는 데 유용합니다. 그러나 생성된 테스트는 검토가 필요합니다: 잘못된 것을 주장하거나, 버그를 그대로 복제하거나, 중요한 케이스를 놓칠 수 있습니다. AI가 쓴 테스트도 다른 새 코드와 동일하게 취급하세요.
게이트 실패는 유용한 신호입니다. 무리해서 밀어붙이기보다 변경 크기를 줄이거나, 타깃 테스트를 추가하거나, AI에게 무슨 파일을 건드렸고 왜 그랬는지 설명하게 하세요. 작은 검증된 단계가 큰 일회성 리팩터보다 안전합니다.
AI는 수정 속도를 높이지만 최종 권한자가 되어서는 안 됩니다. 안전한 팀은 모델을 주니어 기여자로 다룹니다: 도움이 빠르지만 가끔 틀립니다. 사람을 개입시키는 워크플로우는 변경을 검토 가능하고 되돌릴 수 있으며 제품 의도와 정렬되게 유지합니다.
AI에게 전체 재작성 대신 diff를 제안하게 하세요. 작고 범위가 분명한 패치는 리뷰가 쉽고 우발적 동작 변경을 숨기기 어렵습니다.
실용적 패턴: 하나의 목표 → 하나의 diff → 체크 실행 → 리뷰 → 병합. AI가 많은 파일을 건드리겠다면 각 편집의 이유를 요구하고 작업을 더 작은 단계로 나누게 하세요.
AI가 작성한 코드를 리뷰할 때는 “컴파일 되나?”보다 “이게 올바른 변경인가?”에 초점을 맞추세요. 간단한 체크리스트:
팀이 표준 체크리스트를 사용하면 PR에 링크하세요(예: /blog/code-review-checklist).
좋은 프롬프트는 좋은 티켓처럼 행동합니다: 제약, 예시, 가드레일을 포함하세요.
요구사항이 불명확하거나 도메인 규칙이 빠져 있거나 변경이 중요한 경로(결제, 인증, 안전)를 건드릴 때는 멈추고 명확히 하거나 도메인 전문가와 페어 하세요. AI가 추측하게 두는 것이 가장 빠르게 버그를 만드는 방법입니다.
AI 지원 리팩터링은 단순한 생산성 선택이 아니라 위험 프로파일을 바꿉니다. AI 도구를 다른 서드파티 개발자처럼 다루세요: 접근 제한, 데이터 노출 통제, 변경의 감사 가능성 확보가 필요합니다.
필요한 최소 권한으로 시작하세요. 많은 워크플로우는 분석·제안에 대해 읽기 전용 권한만 있으면 충분합니다. 쓰기 권한(브랜치/PR 자동 생성)을 허용할 때는 전용 봇 계정, 제한된 저장소, 보호된 브랜치, 필수 리뷰 같은 조치를 취하세요.
코드베이스에는 종종 민감한 자료가 있습니다: API 키, 내부 엔드포인트, 고객 식별자, 독점 로직 등. 누출 위험을 줄이려면:
도구가 생성 코드를 실행하거나 테스트를 돌릴 수 있다면 격리된 환경에서 하세요: 일시적 컨테이너/VM, 프로덕션 네트워크 접근 차단, 엄격한 아웃바운드 트래픽 통제. 이는 위험한 스크립트, 설치 훅, 또는 파괴적 명령으로 인한 피해를 제한합니다.
AI가 “패키지 하나 추가하자” 제안하면 일반적인 의존성 변경처럼 취급하세요: 라이선스, 보안 상태, 유지보수성, 호환성 확인. 의존성 추가는 PR에서 명시적으로 다루고 일반 코드처럼 검토하세요.
워크플로우를 추적 가능하게 유지하세요: 변경마다 PR, 보존된 리뷰 코멘트, 의도 설명이 포함된 변경 로그. 규제 환경이라면 도구 구성(모델, 보관 설정, 접근 권한)을 문서화해 규정팀이 코드가 어떻게 생성·승인됐는지 검증할 수 있게 하세요.
AI 보조 리팩터는 diff 상으로는 깔끔해 보여도 미묘하게 동작을 바꿀 수 있습니다. 안전한 팀은 모든 변경을 측정 가능한 실험으로 취급합니다: “좋음”의 기준을 정의하고 기준과 비교하며 병합 후 시스템을 관찰하세요.
AI에게 리팩터를 요청하기 전에 소프트웨어의 현재 동작을 캡처하세요:
목표는 완벽한 커버리지가 아니라 ‘중요한 곳에서 전후 동작이 동일하다’는 신뢰입니다.
리팩터는 알고리즘 복잡도, DB 쿼리 패턴, 캐싱 거동을 바꿀 수 있습니다. 해당 부분에서 성능이 중요하다면 경량 벤치마크를 유지하세요:
변경 전후를 측정하세요. AI가 제안한 새 추상화가 숨겨진 오버헤드를 추가하지 않았는지 검증하세요.
좋은 체크가 있더라도 프로덕션은 놀라움을 드러냅니다. 위험을 줄이려면:
첫 몇 시간/며칠 동안 사용자가 체감할 신호를 모니터링하세요:
문제가 발생하면 AI 워크플로에 대한 피드백으로 삼으세요: 프롬프트 업데이트, 체크리스트 항목 추가, 놓친 시나리오를 테스트로 고정해 재발을 방지하세요.
실제 코드베이스에 맞는 AI 어시스턴트를 고르는 것은 ‘더 좋은 모델’보다 도구가 당신의 워크플로에서 무엇을 신뢰성 있게 보고 변경·검증할 수 있는지가 더 중요합니다.
저장소와 직접 연결된 구체적 평가 기준으로 시작하세요:
또한 안전한 반복을 직접 지원하는 워크플로 기능을 평가할 가치가 있습니다. 예를 들어 Koder.ai는 계획 전용 모드, 제어된 변경, 스냅샷·롤백 같은 운영상 안전 기능을 강조하는 채팅 기반 ‘vibe-coding’ 플랫폼입니다. 빠르게 반복하면서도 되돌리기·검토 가능성을 유지하고 싶을 때 유용합니다.
작은 파일럿으로 시작하세요: 하나의 팀, 하나의 서비스, 잘 정의된 작업(피처 플래그, 검증 개선, 테스트가 있는 작은 리팩터). 파일럿을 실험으로 취급하고 성공 지표(시간 절약, 리뷰 노력, 결함률, 개발자 신뢰도)를 명확히 하세요.
간단한 가이드라인을 작성하세요:
도구를 CI/CD와 PR 흐름에 통합해 안전을 일관되게 하세요: PR 템플릿에 짧은 변경 계획, 테스트 증거 링크, 위험 영역(마이그레이션, 권한, 외부 API) 체크리스트를 요구하세요.
옵션을 비교하거나 통제된 시험을 시작하고 싶다면 /pricing을 참조하세요.
AI가 “이해”한다는 것은 보통 저장소에 보이는 것에서 실용적인 질문에 신뢰성 있게 답할 수 있다는 뜻입니다: 함수가 무엇을 하는지, 어떤 모듈들이 특정 기능과 관련되는지, 어떤 규약이 사용되는지, 그리고 어떤 제약(타입, 테스트, 설정)이 지켜져야 하는지 등입니다.
패턴과 제약을 매칭하는 것이지, 인간 수준의 제품·도메인 이해를 의미하지는 않습니다.
모델의 능력보다 중요한 것은 모델이 무엇을 볼 수 있느냐입니다. 핵심 파일(설정, 마이그레이션, 테스트 등)이 빠져 있으면 모델은 추측으로 빈틈을 채우게 되고, 그게 미묘한 회귀로 이어집니다.
따라서 관련 모듈·규약·테스트로 구성된 작고 고품질의 문맥이 더 낫습니다.
대부분의 도구는 우선 소스 코드, 설정, 빌드 스크립트, 인프라 코드를 색인합니다. 이들은 시스템이 어떻게 컴파일·실행되는지를 정의하기 때문입니다.
반면 생성된 코드, 벤더된 의존성, 큰 바이너리 아티팩트 등은 비용·성능 때문에 종종 무시됩니다. 결과가 생성 단계에 의존한다면 해당 파일이나 빌드 단계를 명시적으로 포함시켜야 합니다.
README, API 문서, 설계 문서, ADR 같은 문서는 ‘왜’에 대한 설명을 제공합니다—호환성 약속, 비기능 요구사항, 예상 실패 모드, 변경하지 말아야 할 부분 등입니다.
그러나 문서는 오래될 수 있습니다. 문서에 의존한다면 해당 문서가 현재 코드/설정과 일치하는지를 워크플로에 확인 단계로 포함하세요.
이슈 스레드, PR 논의, 커밋 히스토리는 의도를 드러냅니다: 왜 의존성을 고정했는지, 왜 리팩터가 되돌려졌는지, 어떤 엣지 케이스가 문제였는지 등입니다.
도구가 트래커를 자동으로 흡수하지 못하면, 핵심 발췌(수용 기준, 제약, 엣지 케이스)를 프롬프트에 직접 붙여 넣으세요.
도구는 코드를 파일·기호(symbol)·정의 같은 재사용 가능한 단위로 잘라(chunk) 색인하고, 검색용 인덱스(키워드·임베딩)를 만듭니다. 쿼리 시에는 모델의 작업 메모리에 맞게 가장 관련성 높은 청크들만 검색해 프롬프트에 넣습니다.
검색이 잘못되면 모델이 엉뚱한 문맥으로부터 자신감 있게 수정하는 실패가 발생하므로, 도구가 어떤 파일·스니펫을 사용했는지 보여주도록 하세요.
실무적으로는 다음을 요청하고 검증하세요:
이후 저장소에서 해당 주장들을 직접 확인하세요.
프롬프트나 티켓에 미리 포함할 항목들:
이런 요소가 있어야 AI의 ‘도움스러운 불필요한 정리(cleanup)’를 막고, diff를 검토 가능한 크기로 유지할 수 있습니다.
증분 루프를 사용하세요:
테스트가 약하면 먼저 특성(characterization) 테스트를 추가해 현재 동작을 고정한 뒤 리팩터하세요.
다음 가드레일을 따라 도구를 제3자 기여자로 취급하세요:
팀 규칙은 개발 워크플로와 함께 문서화하세요.
변경 전후의 동작을 고정할 방법을 마련하세요:
완벽한 커버리지가 목적이 아니라, 중요한 부분의 ‘전후 동작 동일성’에 대한 신뢰를 확보하는 것이 목표입니다.