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Dev.toAI/ML
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AI-generated Slop 방지를 통한 코드 유지보수성 및 타입 안정성 확보
What Is AI Slop in Code?
AI 요약
Context
AI Coding Agent가 생성한 코드가 테스트를 통과하고 컴파일에 성공함에 따라 잠재적 Technical Debt가 코드베이스에 빠르게 누적되는 상황. 단순 기능 구현 중심의 AI 출력물이 엔지니어링 관점의 설계 의도와 유지보수 가능성을 저해하는 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- 단순 기능 동작(Happy-path) 검증을 넘어 코드의 Maintainability와 Reliability를 평가하는 검증 게이트 설계
- Narrative Comment를 제거하고 제약 사항과 결정 이유(Decision) 중심의 Documentation 체계 강화
- Swallowed Exception 패턴을 지양하고 에러의 원인과 상태를 구분하는 명시적 Error Handling 구조 강제
- Type Cast(as any) 남용을 방지하여 Type System을 장식 요소가 아닌 런타임 보호 수단으로 활용하는 타입 규율 적용
- Duplicate Helpers 발생을 억제하고 기존 유틸리티 함수 재사용을 유도하는 코드 중복 탐지 메커니즘 도입
- AI 특유의 반복적 저품질 패턴을 사전에 식별하여 가시화하는 AI-specific Linting 및 Scanning 도구 운용
실천 포인트
- AI 생성 코드 리뷰 시 '작동 여부'보다 '유지보수 비용' 관점에서 접근할 것 - `as any` 또는 무분별한 `try-catch` 블록 내 빈 catch문 존재 여부를 필수 검토할 것 - 단순 동작 설명 주석을 삭제하고, '왜(Why)' 이 로직이 필요한지에 대한 비즈니스 제약 사항 기록을 요구할 것 - PR 단위에서 중복된 헬퍼 함수 생성 여부를 확인하고 공통 모듈화 여부를 점검할 것