Self-Aggregation 및 모듈 기반 분석을 통한 AI Code Review Recall 118% 향상

The Never‑Ending AI Code Review: Why One Pass Isn’t Enough

Victoria2026년 5월 15일6분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 Probabilistic 특성과 Temperature 설정으로 인한 비결정적 결과 생성 및 Context Compaction으로 인한 세부 정보 손실 발생. 단일 프롬프트 기반의 대규모 코드 리뷰 시 특정 이슈에 매몰되는 Anchoring Effect로 인해 전체적인 코드 커버리지가 저하되는 한계 노출.

Technical Solution

functional boundary 기반의 프로젝트 모듈 분할을 통한 Context Rot 방지 설계
각 모듈별 독립 세션(Fresh Session) 운영을 통한 Anchoring Effect 제거 및 분석 관점 리셋
Security, Performance, Logic 등 도메인 특화 Specialized Prompt 적용으로 Hallucination 억제 및 Precision 강화
모듈 간 Interface 및 Contract 분석에 집중하는 별도의 Integration Pass 계층 설계
단순 반복 실행이 아닌 '분할 정복' 전략을 통한 코드 분석 밀도 최적화

실천 포인트

1. 기능적 책임 영역(Handler, Store, Infra 등) 기준으로 코드 모듈 분리

2. 모듈당 독립 세션을 생성하여 이전 분석 결과의 간섭 제거

3. 카테고리별(보안, 성능, 신뢰성) 체크리스트 기반의 순차적 스윕 수행

4. 모듈 간 경계 지점 및 공유 가정(Shared Assumptions)을 검증하는 통합 패스 추가

태그

#Self-Aggregation #Recall #Anchoring Effect #LLM #Context Compaction

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