RepoLens가 저장소 분석에서 변경 인텔리전스 플랫폼으로 진화하며 Pull Request 분석, 영향도 추적, 증분 분석 기능 추가

Context

RepoLens Version 1은 저장소의 정적 구조와 코드베이스 이해에만 집중했으나, Pull Request 도입 시 위험성, API 진화, 아키텍처 드리프트 등 지속적인 변화에 대한 가시성이 부족했다. 엔지니어링 팀은 저장소 온보딩 단계 이후 일상적 워크플로우에서 변경 사항에 대한 더 나은 인텔리전스가 필요했다.

Technical Solution

• Pull Request 분석 및 엔지니어링 요약 생성: PR 단위로 코드 변경 사항을 자동으로 분석하고 요약 제공
• 증분 분석 도입: 전체 저장소를 매번 재처리하지 않고 변경된 부분만 분석하는 방식으로 전환
• GitHub 이벤트 동기화: GitHub의 push, PR, merge 이벤트에서 자동으로 분석 트리거
• 다중 컨텍스트 chat 인터페이스: 저장소, 브랜치, PR, 브랜치 비교 컨텍스트에서 질문 응답 지원
• 아키텍처 드리프트 및 엔드포인트 변경 감지: 시간에 따른 아키텍처 변화와 API 엔드포인트 변경 자동 추적
• 의미 있는 변경 알림: 워크스페이스 사용량, 플랜 제한, 작업 상태 모니터링 및 실패 시 알림 발송

Key Takeaway

정적 분석에서 동적 변경 추적으로의 패러다임 전환을 통해, 엔지니어링 도구가 온보딩 시점뿐 아니라 지속적인 개발 워크플로우 전체에서 가치를 제공하는 구조로 설계할 수 있다.