AI가 짠 코드의 함정, ESLint 전용 플러그인으로 잡아내는 전략

Context

LLM 생성 코드는 테스트 통과율은 높으나 엣지 케이스 처리와 베스트 프랙티스 준수 능력이 부족한 구조. 문법적으로는 유효하지만 런타임 오류를 유발하는 논리적 결함이 빈번하게 발생함.

Technical Solution

• AI 생성 코드의 반복적 오류 패턴을 분석하여 20가지 전용 규칙을 정의한 eslint-plugin-llm-core 개발
• Async 함수를 Array 메서드에 전달하여 Promise 배열이 반환되는 논리 오류를 방지하는 no-async-array-callbacks 규칙 적용
• 빈 catch 블록으로 인한 에러 은닉을 방지하고 명시적 에러 핸들링을 강제하는 no-empty-catch 설계
• 중첩 if 문 대신 Early Return 패턴을 권장하여 코드 가독성과 제어 흐름을 단순화하는 prefer-early-return 도입
• 기술 스펙 중심의 typescript-eslint와 상호 보완적으로 작동하며 AI 특화 버그 패턴 방지에 집중한 레이어 설계
• 린트 에러 메시지에 해결 방법과 교육적 컨텍스트를 포함하여 AI 에이전트의 반복 학습을 유도하는 피드백 루프 구축

Impact

• Missing code blocks 발생률 40% 이상
• Misinterpretations 발생률 20.8%
• Missing corner cases 발생률 15.3%
• Hallucinated objects/APIs 발생률 9.6%

Key Takeaway

정적 분석 도구를 단순한 검사기가 아닌 AI 모델에 올바른 코딩 습관을 학습시키는 가이드라인으로 활용하는 피드백 루프 설계의 중요성.