Tree-Sitter AST 기반의 자동화된 아키텍처 분석 및 리팩토링 전략

How I Built an Architecture Analyzer with Tree-Sitter AST (and What I Learned About Code Quality Metrics)

Camilo2026년 4월 7일3분intermediate

AI 요약

Context

코드베이스 성장 과정에서 발생하는 점진적인 아키텍처 부식 문제. 잘못된 레이어 참조와 God Class 등장 및 순환 참조 발생. 코드 리뷰 단계에서의 수동 감지로 인한 리팩토링 비용 증가.

Tree-Sitter AST 파싱을 통한 구문 분석 기반의 구조적 의존성 그래프 추출 방식
Modularity, Coupling, Cohesion, Layering 4개 지표를 활용한 정량적 아키텍처 스코어링 체계
.architect.rules.yml 파일을 통한 Architecture as Code 기반의 경계 설정 및 금지된 임포트 정의
CI 파이프라인 통합을 통해 아키텍처 위반 시 빌드를 실패시키는 Quality Gate 적용 전략
Claude, GPT, Gemini 등 LLM을 활용하여 Hub Splitting 및 Barrel Optimization 등 5가지 룰 기반 리팩토링 자동화
Git 이력 기반의 ML 회귀 분석을 통해 3-6개월 후의 아키텍처 점수를 예측하는 Forecast 기능

Modularity(40%), Coupling(25%), Cohesion(20%), Layering(15%) 가중치 기반의 점수 산출 체계 구축

정규표현식 기반의 패턴 매칭보다 AST 분석이 정확한 의존성 그래프 도출에 필수적임. AI 자동화 과정에서도 인간의 승인 및 롤백 단계가 포함된 Human-in-the-loop 설계가 안정성을 보장함.

실천 포인트

아키텍처 부식 방지를 위해 AST 분석 도구를 CI에 통합하고 정량적 Quality Gate를 설정할 것

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