5단계 자동화 Quality Gate를 통한 AI 생성 코드의 런타임 리스크 제거

Context

AI 에이전트가 코드 작성과 리뷰를 동시에 수행할 때 발생하는 'Self-review monoculture'로 인한 엣지 케이스 간과 문제 발생. Happy Path 위주의 검증으로 인해 NaN 처리 누락, 동시성 이슈 등 심각한 런타임 오류가 생산 환경까지 전달될 위험 확인.

Technical Solution

• Vitest 4.1의 --changed 플래그를 활용한 모듈 의존성 그래프 기반의 증분 테스트 수행으로 피드백 루프 최적화
• 3개 병렬 에이전트를 활용한 Structural Review를 통해 코드 중복 및 효율성 검토
• Supabase, Express, Vue 스택에 특화된 전용 Security Review 레이어 구축으로 Generic한 보안 점검의 한계 극복
• Saboteur, New Hire, Security Auditor라는 3가지 적대적 페르소나 기반의 Adversarial Review 도입
• 'Mandatory-findings' 규칙 강제를 통해 무분별한 LGTM 승인을 차단하고 강제적으로 결함을 탐색하는 구조 설계
• 로컬 5단계 게이트 통과 후 CodeRabbit을 통한 이종 LLM 모델의 교차 검증으로 최종 안전망 구축