LLM 기반 PR 자동 리뷰로 리스크 평가와 근거 매핑 자동화

Context

PR 검토 시 파일 변경 패턴과 Diff 분석에 많은 리소스 소모. 보안 취약점 및 설정 오류를 수동으로 식별하는 과정의 비효율성 발생.

Technical Solution

• LLM을 활용해 PR의 변경 사항을 분석하고 리스크 수준(Low/Medium/High)을 자동 판별하는 구조
• Diff 내 특정 라인 번호와 분석 결과를 직접 연결하는 Evidence Mapping 방식
• CVE, 광범위한 Exception 처리, TLS 설정 오류 등 특정 보안 패턴 탐지 로직 구현
• 분석 결과를 정형화된 템플릿으로 변환하여 GitHub PR에 자동 댓글을 게시하는 워크플로우 설계
• GitHub Action과 Secret 설정을 통한 빠른 배포 및 통합 환경 구축

Key Takeaway

정성적인 코드 리뷰 과정을 LLM을 통해 정량적 리스크 등급과 증거 기반의 데이터로 변환하여 리뷰어의 인지 부하를 줄이는 자동화 전략.