Multi-AI 병렬 설계와 Adversarial Review를 통한 고신뢰도 AI Readability 스캐너 구축

Context

단일 AI 모델 기반 개발의 편향성과 컨텍스트 제한으로 인한 설계 누락 가능성 존재. AI 가독성 점수 측정 도구 aeoptimize 개발 과정에서 각 모델의 강점을 활용한 역할 분담과 상호 검증 구조의 필요성 대두.

Technical Solution

• 모델별 역량에 따른 역할 분배를 통한 효율적 아키텍처 설계(Claude: Core Logic 및 Security, Gemini/Copilot: Framework Plugin).
• 17가지 Deterministic Rule 기반의 Offline Scoring Engine을 구축하여 비용 및 Rate Limit 제약 제거.
• Multi-AI Consensus 알고리즘을 도입하여 Rule-based 점수와 AI 정성 평가를 가중치 기반으로 병합.
• Adversarial Review 프로세스를 통해 SSRF 및 Shell Injection 등 4건의 High Severity 취약점 식별 및 해결.
• git show :"$FILE" 명령어를 활용한 Staged Diff 기반의 Pre-commit Hook 최적화.
• 리다이렉션 체인 전 단계에 Private IP Range 검증 로직을 추가하여 SSRF Bypass 공격 차단.