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AI 생성 코드의 도구 의존성 탈피를 통한 Engineering Rigor 확보
Review the Logic, Not Whether the Junior Used AI
AI 요약
Context
AI 도입 이후 코드 리뷰 과정에서 로직의 정합성보다 AI 사용 여부에 매몰되는 경향 발생. 특히 SQL JOIN과 같은 기초적 로직 오류가 AI 생성 여부 논쟁에 가려져 Production 리스크로 이어지는 한계 노출.
Technical Solution
- 도구 중심의 질문을 로직 검증 중심의 질문으로 전환하여 Code Correctness 확보
- JOIN 연산 시 데이터 누락 방지를 위해 INNER JOIN에서 LEFT JOIN으로 구조 변경 및 missing_segment 식별 플래그 도입
- 비즈니스 룰 검증을 위한 Edge Case(valid, missing, deleted segment) 기반의 Test Fixture 설계
- AI 활용 범위를 구체적으로 명시하고 검증 경로를 제시하는 Disclosure Policy 수립
- 시니어와 주니어 구분 없는 동일한 Evidence 기반의 Review Standard 적용
실천 포인트
- [ ] 'AI가 썼는가' 대신 '작성자가 로직을 설명할 수 있는가'를 질문하는가 - [ ] 데이터 누락 가능성이 있는 Query에 대해 명시적인 Test Case를 확보했는가 - [ ] PR에 AI 활용 범위와 수동 검토 항목을 구체적으로 기재했는가 - [ ] 도구의 정합성이 아닌 비즈니스 요구사항의 생존 여부를 테스트하는가