AI로 코드 리뷰를 자동화하면 리뷰 속도는 빨라집니다. 하지만 그냥 붙이면 금방 한계가 보입니다. 쓸데없는 스타일 지적이 많아지고, 중요한 보안 이슈는 놓치고, 팀 규칙을 모른 채 일반론만 반복하는 경우가 흔합니다. 그래서 실무에서는 “AI 코드 리뷰 도입”보다 “AI가 어디까지 보고, 사람이 어디서 최종 판단할지”를 먼저 설계해야 합니다. 이 글은 개발팀이 AI 코드 리뷰를 실제로 운영 가능한 형태로 만드는 방법을 정리합니다.
가장 큰 이유는 기준이 없기 때문입니다. AI는 기본적으로 광범위한 일반 베스트 프랙티스를 말합니다. 그런데 팀마다 기준은 다릅니다. 어떤 팀은 성능을 우선하고, 어떤 팀은 가독성을 우선하며, 어떤 팀은 보안과 회귀 위험을 가장 먼저 봅니다. 이 기준이 정의되지 않으면 AI는 매 PR마다 엇비슷한 코멘트를 남기게 됩니다.
두 번째 이유는 변경 맥락이 부족하기 때문입니다. diff만 보면 왜 이 코드가 이렇게 바뀌었는지 모릅니다. 버그 수정인지, 긴급 핫픽스인지, 임시 우회인지에 따라 평가 기준이 달라져야 하는데, 대부분의 AI 리뷰 도구는 이 정보를 충분히 못 받습니다.
세 번째 이유는 사람과 역할이 겹치기 때문입니다. AI가 할 만한 반복 체크와, 사람이 꼭 봐야 하는 설계 판단이 섞여 있으면 리뷰 경험이 오히려 나빠집니다.
AI가 잘하는 건 다음과 같습니다.
이건 사람이 일일이 보기 귀찮지만, 놓치면 문제 되는 영역입니다.
사람 리뷰어가 봐야 하는 건 다릅니다.
이 영역은 아직 AI가 안정적으로 판단하기 어렵습니다. 따라서 AI는 1차 필터, 사람은 최종 판단으로 역할을 나누는 게 효율적입니다.
AI에게 “리뷰해줘”라고 하지 말고, 카테고리를 나눠야 합니다. 예를 들어 아래 다섯 개만 먼저 보게 하면 품질이 훨씬 안정됩니다.
카테고리가 없으면 스타일 잔소리만 늘어납니다.
작은 스타일 이슈 하나하나를 다 코멘트로 남기면 리뷰가 시끄러워집니다. 예를 들어 “치명도 medium 이상만 코멘트 작성”, “낮은 중요도는 요약 섹션으로만 표시” 같은 기준이 필요합니다. 그래야 사람 리뷰어가 진짜 중요한 것만 먼저 볼 수 있습니다.
AI 리뷰 품질은 팀 기준 문서 유무에 크게 좌우됩니다. 예를 들어 아래 규칙이 있으면 코멘트 품질이 좋아집니다.
이런 규칙 없이는 AI가 그냥 인터넷 평균 답안을 냅니다.
PR 제목과 설명은 형식이 아니라 핵심 입력입니다. “왜 바꿨는지”가 없으면 리뷰 품질이 떨어집니다. 버그 수정인지, 성능 개선인지, 임시 우회인지에 따라 같은 코드도 평가가 달라지기 때문입니다.
가장 무난한 흐름은 이렇습니다.
이 구조가 좋은 이유는 AI와 사람의 역할 충돌을 줄이기 때문입니다. AI는 반복 검사기, 사람은 결정권자입니다.
첫 번째는 AI가 모든 PR에 너무 많은 말을 하는 경우입니다. 이건 대개 기준 문서와 임계값이 없어서 생깁니다.
두 번째는 팀 규칙과 맞지 않는 지적이 반복되는 경우입니다. 예를 들어 레거시 코드베이스라 당장 구조 개선보다 안정성이 중요한데, AI가 매번 대규모 리팩터링을 권하는 식입니다. 이 역시 컨텍스트 부족 문제입니다.
세 번째는 AI 코멘트에 사람이 끌려가는 경우입니다. AI가 말했으니 맞겠지 하고 설계 결정을 바꾸면 오히려 흐름이 꼬일 수 있습니다. AI 코멘트는 참고 자료지, 승인 권한이 아닙니다.
AI 코드 리뷰는 “코멘트 수”로 평가하면 안 됩니다. 오히려 아래 지표가 더 유용합니다.
예를 들어 코멘트는 줄었는데 회귀 버그가 줄고 리뷰 시간이 짧아졌다면 성공입니다. 반대로 코멘트가 많아도 사람 리뷰 시간이 늘면 실패입니다.
AI 코드 리뷰는 사람을 대체하는 도구가 아닙니다. 사람 리뷰어가 더 중요한 판단에 집중하게 만드는 보조 장치입니다. 반복 체크는 AI에게 밀고, 설계와 우선순위는 사람이 잡는 구조를 만들면 리뷰 속도와 품질을 동시에 올릴 수 있습니다.
