Persona 기반 패턴 변환을 통한 AI 코드 식별성 제거 도구 설계

Context

AI 생성 코드 특유의 정제된 스타일로 인한 AI-generated code 탐지 가능성 증대. 로직의 변경 없이 코드의 외형적 특성만 변경하여 인간 작성 코드처럼 보이게 하는 Humanization 필요성 대두.

Technical Solution

• 변수 명명 규칙 및 공백, 포맷팅의 의도적 불일치 적용을 통한 AI Smell 제거
• 로직 무결성 유지를 위한 AST(Abstract Syntax Tree) 수준의 스타일 변환 접근
• 개발자 수준별 특성을 모델링한 Persona System 설계로 출력 다양성 확보
• Junior, Night Owl, Messy, Senior 등 페르소나별 서로 다른 난잡함과 정밀도 적용
• Python, JavaScript, Java, C/C++ 등 다중 언어 대응을 위한 구문 분석 엔진 탑재