AI 생성 코드의 검증 공백 해결을 위한 코드 리뷰 훈련 플랫폼 Loupe 설계

Context

AI Coding Agent의 보급으로 코드 생성 비용이 급감하며 테스트 통과 중심의 형식적 검증 체계가 고착화됨. 테스트 케이스 자체가 구현 로직에 맞춰 작성되어 실제 비즈니스 요구사항의 정합성을 보장하지 못하는 검증 사각지대 발생.

Technical Solution

• AI가 작성한 '실행 가능하며 테스트를 통과하는' 코드셋을 데이터셋으로 구성
• 단순 구현 속도가 아닌 코드의 논리적 결함을 찾아내는 코드 리딩 역량 강화에 집중한 학습 구조 설계
• 테스트 통과 여부와 실제 정답(Correctness) 사이의 간극을 식별하는 디버깅 시나리오 구현
• 정답이 명확한 환경에서 AI의 Silent Bug를 탐지하는 훈련 프로세스 구축을 통한 품질 검증 프로세스 내재화
• 코드 생성 단계에서 누락된 Human-in-the-loop 검증 단계를 보완하는 교육용 샌드박스 환경 제공