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Dev.toAI/ML
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AI 기반 코드 리뷰의 한계 분석 및 논리적 Chunking을 통한 MRP 모듈 검증 성공
I Used AI for Code Review on a Production ERP for 6 Months. Here's Where It Actually Failed Me.
AI 요약
Context
실제 운영 중인 ERP 및 CRM 시스템의 복잡한 비즈니스 로직을 AI로 검토하며 발생한 런타임 예외와 논리적 결함 분석. 정적 분석 기반 AI가 동적 실행 환경의 Race Condition 및 Memory Leak을 탐지하지 못하는 아키텍처적 한계 노출.
Technical Solution
- 복합 논리 의존성 해결을 위해 전체 스펙을 기능별로 분리하는 Logic Chunking 전략 도입
- MRP 할당 수학, 데이터 검증 제약, Immutable State 업데이트 패턴으로 프롬프트를 세분화하여 논리 밀도 최적화
- 각 모듈별 독립 검증 후 상호 교차 감사(Cross-Audit)를 수행하는 단계적 조립 구조 설계
- 도구별 특성에 맞춘 Tiered Stack 구성으로 단일 파일 자동완성부터 전체 레포지토리 감사까지 역할 분리
- AI의 'Clean Pass'를 증거가 아닌 '패턴 미발견'으로 정의하는 신뢰 모델 재설정
실천 포인트
- 50라인 이하의 순수 Utility 함수 및 중복 모듈 탐지에 AI 우선 활용 - Race Condition, Web Worker 메모리 누수, 복잡한 Async 생명주기는 반드시 수동 프로파일링 수행 - 2분 내로 설명 불가능한 복잡한 기능은 반드시 논리적 단위로 Chunking 하여 검토 - AI의 통과 결과만으로 테스트를 대체하는 'Deadline Trap' 경계 및 런타임 검증 병행