제가 직접 경험해본 바로는, AI 코드리뷰 자동화 시스템을 구축하는 과정이 복잡할 수 있지만, n8n을 사용하면 꽤 간편하게 진행할 수 있습니다. 아래를 읽어보시면 효율적으로 이 시스템을 구축하기 위한 단계와 팁을 확인하실 수 있을 거예요.
AI 코드리뷰 시스템 구축을 위한 필수 단계
AI 코드리뷰 시스템을 구축하기 위해서는 여러 단계가 있습니다. 각 단계에서 무엇을 해야 할까? 다음과 같은 절차를 통해 진행해보세요.
- 워크플로우 설계
AI 코드리뷰 자동화 시스템의 최종 목표는 다음과 같습니다.
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 1. | GitHub Push & MR Listen |
| 2. | 이전 & 현재 커밋 링크 URL 파싱 |
| 3. | 변경된 파일 목록 루프 수행 |
| 4. | 파일을 HTTP 요청으로 가져오기 |
| 5. | AI에 전달하여 비교 |
| 6. | Gemini에게 코드 리뷰 요청 |
| 7. | GitHub API로 댓글 달기 |
| 8. | 완료 시 Discord 알림 |
위의 단계들을 참고하여 자신만의 워크플로우를 구성해 보세요.
2. GitHub Push & MR Listen 설정
시작 단계로는 Push 이벤트를 Listen 설정하는 것입니다. GitHub와 연결하고, 그 후 Push 이벤트를 리스닝할 수 있는 Trigger를 추가해야 합니다.
- GitHub Credential 등록 후 활성화하면 됩니다.
- 이 설정을 어떻게 하는지 모르신다면, 이전 블로그를 참조하시면 도움이 될 것입니다.
3. 커밋 링크 URL 가져오기
저는 간단하게 JavaScript 코드로 두 개의 커밋 링크를 파싱하여 변경된 파일의 URL을 가져오는 로직을 작성했습니다. 이렇게만 하면 파일의 변경 내역을 쉽게 알 수 있어요.
javascript
const commitShaAfter = $input.first().json.body.after;
const commitShaBefore = $input.first().json.body.before;
// ... (중략)
return changes.map(change => ({ json: change }));
위 코드는 URL을 가져오는 구문으로, 이를 통해 AI에게 전달할 파일의 URL을 쉽게 구성할 수 있습니다.
변경된 파일 루프 및 비교 처리
롤링하는 단계도 필요해요. 변경된 파일을 하나씩 비교하는 과정이 반드시 필요합니다.
4. 변경된 파일 루프 처리
여럿의 파일을 훑어보며 하나씩 처리하는 과정을 추가해줘야 합니다. 이를 위해 다음의 노드 구조를 설계해보세요.
- done: 완료된 루프
- loop: 루프 진행 중
- Error: 에러 처리
각 노드는 짧고 간결하게 설정해도 충분합니다.
5. 각 파일을 HTTP Request로 가져오기
변경된 파일의 Original 및 Changed 코드를 가져오는 요청이 필요합니다. 다음과 같은 방식으로 구현해 보세요.
- Original 코드 요청
- Changed 코드 요청
두 개의 요청을 나누어 관리하는 것이죠.
6. AI에게 비교 요청하기
이제 AI에게 데이터를 전달할 차례입니다. 저는 Gemini를 활용했지만, 다양한 AI 모델이 있으니 적합한 모델을 선택하시면 됩니다. 여기에 요청하는 방식은 단순 명령어를 입력해 보세요.
javascript
const reviewRequest = {
originalCode: items[0].json.originalCode,
changedCode: items[0].json.changedCode,
comment: "변경된 사항을 검토해 주세요."
};
위의 객체를 API에 전달하면 AI가 코드 리뷰를 진행합니다.
코드 리뷰 코멘트를 GitHub에 추가하기
AI로부터 받은 결과물을 GitHub에 댓글로 남기는 과정이 필요해요.
7. GitHub API로 댓글 달기
AI 피드백을 GitHub 커밋에 댓글로 남기기 위한 HTTP 요청을 구성해야 합니다. 다음은 예시 코드입니다.
javascript
{
"body": "{{ $json.text }}"
}
이제 댓글이 잘 작성되도록 API 요청을 구성해 주세요. 매우 간단하게 처리할 수 있습니다.
8. Discord로 결과 알림 보내기
마지막 단계로는 Discord 알림입니다. 웹훅을 설정하여 필요한 링크와 메시지를 간단히 입력하면 끝이에요.
예를 들면:
– “AI 코드 리뷰가 완료되었습니다.”라는 방향으로 메시지를 설정하는 것이죠.
최종 정리 및 시스템 개선
이 시행착오를 통해 제가 경험한 바로는 AI 코드 리뷰의 정확도는 AI 성능과 프롬프팅의 질에 달려 있습니다. 이 시스템을 구축하는 것은 가능하지만, 이후 성능 최적화는 별도로 고려해야 합니다. 앞으로 보다 향상된 시스템으로 관리할 수 있는 방향으로 개발해 나가면 좋겠어요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 코드리뷰 자동화 시스템을 구축하려면 어떤 도구가 필요합니까?
AI 코드리뷰 자동화 시스템을 위해서는 GitHub과 n8n이 필요합니다. n8n은 다양한 외부 API와 쉽게 연결할 수 있어요.
n8n으로 AI 코드리뷰 자동화를 얼마나 쉽게 할 수 있나요?
n8n은 Drag & Drop 방식으로 직관적이라서 코드 기술 수준에 상관없이 쉽게 구현할 수 있답니다.
AI 모델 선택에 도움이 있나요?
여러 AI 모델이 존재하지만, Gemini를 추천합니다. 무료로 사용할 수 있는 장점이 강하니까요.
코드 리뷰 결과는 어떻게 확인하나요?
GitHub 커밋에 달린 댓글로 AI가 제공한 코드 리뷰 내용을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 변화된 내용을 쉽게 파악할 수 있어요.
AI 코드리뷰 자동화 시스템을 구현하는 과정은 복잡해 보이지만, 차근차근 따라가다 보면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 본 글이 여러분에게 도움이 되었길 바랍니다.
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