LLM과 AST 기반으로 구현하는 자가 개선 Python 스크립트 설계

Context

수동적인 코드 수정과 기능 추가 과정의 반복적 한계. 코드베이스의 맥락을 스스로 학습하여 기능을 확장하는 자율적 개선 구조의 필요성.

Technical Solution

• ast 모듈을 통한 Python 스크립트 구문 분석 및 함수명, 변수명 등 핵심 구조 정보 추출
• 추출한 코드 메타데이터를 LLM 프롬프트에 결합하여 기존 컨텍스트를 유지하는 입력 데이터 생성
• llm_groq 모듈을 활용한 신규 기능 생성 및 최적화 코드 생성 자동화
• 생성된 코드의 무결성 검증을 위한 수동 코드 리뷰 단계 배치
• 검증 완료된 코드를 기존 스크립트에 통합하는 반복적 피드백 루프 설계
• 비효율적인 코드 생성을 방지하기 위한 추가 제약 조건 및 체크 밸런스 로직 구현

Key Takeaway

코드 구조 분석(AST)과 LLM의 생성 능력을 결합하여 소프트웨어의 자가 진화 가능성을 확인. 다만 생성된 코드의 블랙박스화를 방지하기 위한 엔지니어의 지속적인 가독성 확보와 검증 체계가 필수적임.