AI가 만든 코드는 이렇게 검토합니다

AI가 만든 코드를 그대로 믿고 배포하면 왜 위험한지, 그리고 그 위험을 어떻게 줄일 수 있는지 정리한 영상입니다. AI 코드 리뷰를 4단계로 나눠서 실제로 어떤 자동화와 사람 검토가 필요한지 쉽게 설명해드립니다. 주요 포인트 - AI가 만든 코드는 사람 코드보다 버그, 보안 문제, 논리 오류가 더 많을 수 있습니다. - 1단계는 포맷, 타입 체크, 테스트, 보안 검사를 훅으로 자동화하는 것입니다. - 2단계는 로컬에서 AI 에이전트가 다시 코드를 검토하게 만드는 것입니다. - 3단계는 GitHub 같은 CI 환경에서 자동 코드 리뷰를 돌려 안전망을 만드는 것입니다. - 4단계는 중요한 변경일수록 사람 검토를 반드시 포함하는 것입니다. 📎 관련 링크: - Blueprint plugin (code review skill): https://github.com/owainlewis/blueprint/blob/main/skills/code-review/SKILL.md - Codex review prompt (reference): https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-rs/core/review_prompt.md - CodeRabbit CLI: https://docs.coderabbit.ai/cli/claude-code-integration - Codex GitHub integration: https://developers.openai.com/codex/integrations/github - Anthropic security review action: https://github.com/anthropics/claude-code-security-review - Newsletter: https://newsletter.owainlewis.com - Community: https://skool.com/aiengineer - Work with me: https://gradientwork.com #AI #코드리뷰 #AI코딩 #프로그래밍