AST와 AI 하이브리드 설계를 통한 Web3.py 마이그레이션 자동화율 91.5% 달성

Context

Web3.py v7 업데이트로 인한 Middleware 구조의 Class 기반 변경과 Namespace 전면 수정 발생. 단순 문자열 치환으로는 대응 불가능한 커스텀 로직과 아키텍처적 변화로 인한 수동 마이그레이션 비용 증가 및 휴먼 에러 위험 상존.

Technical Solution

• Tree-Sitter 기반의 AST Transform Layer를 구축하여 Provider 명칭 및 Namespace 변경 등 결정론적 규칙 기반의 정적 변환 수행
• 구문 분석만으로 해결 불가능한 Functional Middleware 변환을 위해 Llama-3-70B 기반의 Scoped AI Layer 도입
• AI의 영향 범위를 전체 파일이 아닌 특정 Function Node로 제한하여 코드 변조 위험 최소화 및 예측 가능성 확보
• Context Injection과 Indentation Tracking 메커니즘을 적용하여 AI 생성 코드의 구조적 무결성 유지
• 결정론적 변환과 아키텍처적 판단 영역을 엄격히 분리하여 신뢰도 높은 자동화 파이프라인 설계

Impact

• 120개 파일 테스트 세트 대상 총 142개 패턴 중 130개 자동화 성공
• 91.5%의 자동화 커버리지 달성 및 False Positive 0건 기록
• 최종 평가 점수 98.59점 확보를 통한 마이그레이션 신뢰성 검증