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Dev.toAI/ML
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LLM 환각 제거, 결정론적 엔진으로 구현한 코드 리팩토링 자동화
I Stopped Letting AI Copy My Code. Here's What I Built Instead.
AI 요약
Context
LLM 기반 코드 리팩토링 시 발생하는 import 경로 환각 및 변수명 임의 변경 문제. 컨텍스트 윈도우 제한으로 인한 함수 누락 및 구문 오류 발생. 코드 리뷰를 통과하는 정교한 런타임 버그 유발 위험.
Technical Solution
- 코드 분석(Planning)과 코드 추출(Extraction) 단계를 분리한 하이브리드 아키텍처 설계
- LLM은 전체 코드의 의존성 그래프 분석 및 모듈 경계 설정 등 고차원적 설계 계획 수립에만 집중
- 단순 코드 이동 및 추출 작업은 문자 단위로 처리하는 결정론적 추출 엔진(Deterministic Extraction Engine)에 위임
- 전처리기 수준의 기계적 작업에서 AI 토큰 소비를 배제하여 구문 유효성 극대화
- 판단력이 필요한 엣지 케이스에 대해서만 제한적으로 LLM을 활용하는 최적화 전략
- JS 및 Python 전용 파서(Parser)를 통한 언어 특화 추출 로직 구현
Impact
- 총 15개 모놀리스 프로젝트(약 32,000라인) 대상 기계적 추출 성공률 100%
- 5,200라인 규모의 플래그십 테스트에서 전체 파이프라인 점수 0.89 달성
Key Takeaway
AI의 추론 능력과 결정론적 알고리즘의 정확성을 분리하여 배치하는 책임 분리 설계 원칙. 단순 반복 작업은 결정론적 엔진에 맡기고 AI는 전략적 판단에만 활용하는 리소스 최적화 전략.
실천 포인트
대규모 코드 리팩토링 시 AI에 전체 코드 재작성을 맡기지 말고, 설계 계획만 수립하게 한 뒤 실제 이동은 AST 기반 툴이나 스크립트로 처리할 것