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GitHub Webhooks와 LLM 기반 자동 PR Review 시스템 구축
I built an AI that reviews every PR automatically (because nobody was reviewing mine)
AI 요약
Context
AI 기반 코딩 가속화로 인한 코드 리뷰 부재 및 런타임 에러 증가 문제 발생. 단순 구문 분석을 넘어 Null 처리 미흡, Missing await, Hardcoded secret 등 논리적 결함으로 인한 서비스 안정성 저하 직면.
Technical Solution
- GitHub Webhooks를 활용한 실시간 PR 이벤트 감지 및 트리거 구조 설계
- OpenRouter API 기반 LLM 연동을 통한 Diff 데이터의 정밀 분석 및 Inline Comment 생성
- Linter가 처리하는 Style-guide를 제외하고 Runtime Crash 유발 요인에 집중한 필터링 로직 적용
- Next.js와 Supabase를 활용한 가벼운 서버리스 아키텍처로 빠른 배포 및 확장성 확보
- Vercel 인프라를 통한 자동화 파이프라인 구축으로 리뷰 지연 시간 최소화
실천 포인트
1. Linter로 해결 가능한 정적 스타일 분석과 LLM 기반의 논리적 결함 분석 레이어를 분리하여 비용 최적화
2. PR 자동화 봇 설계 시 Null handling, Async/Await 누락, Secret 노출 등 고빈도 장애 패턴을 우선 정의
3. Webhook 기반 이벤트 드리븐 구조를 통해 개발자의 리뷰 대기 시간을 제거하는 워크플로우 검토