AI로 리뷰 정체를 해소하다 - PR 리뷰 지원과 사내 워크숍으로 리뷰 문화 바꾸기

Context

리뷰 요청이 특정 인원에게 집중되는 Single Point of Failure 구조. 개발 속도 대비 리뷰 처리 속도가 낮아 PR 대기열 적체 발생. 리뷰 효율과 코드 품질 사이의 트레이드오프 직면.

Technical Solution

• Claude Code의 커스텀 명령어 기능을 활용한 AI 스크리닝 리뷰 체계 도입
• 'AI 1차 점검 후 사람 최종 판단' 방식의 2단계 검증 프로세스 설계
• gh 커맨드를 이용한 PR 메타 정보, 파일 diff, 기존 코멘트의 자동 수집 및 분석 로직 구현
• 코드베이스 의존 관계 조사를 포함한 단계적 리뷰 절차(요구사항 확인 → 전체 파악 → 상세 리뷰 → 영향 조사) 정의
• [must], [want] 등 라벨링 기반의 구체적인 리뷰 코멘트 샘플 제안 기능 구현
• PR 템플릿 표준화를 통한 AI 분석 컨텍스트 최적화 및 작성 비용 절감

Key Takeaway

AI를 정답 제시자가 아닌 사고 지원 도구로 정의하여 엔지니어의 판단 능력을 보완하고 지식 전파 속도를 높이는 협업 모델 구축.