AI 기반 CI/CD 파이프라인 구축기 (feat.클로드,GPT)

AI 기반 CI/CD 파이프라인 구축기: GPT와 Claude로 코드 품질 높이기

어느 날 PR이 40개 넘게 밀려있는 걸 보고 고민에 빠졌습니다. "이걸 다 리뷰하려면 얼마나 걸리지...?" 그때 떠올랐던 것이 지난 번 글에서 다뤘던 **GPT**와 **Claude**의 장점들이었습니다. 실제로 두 AI를 CI/CD 파이프라인에 도입해 코드 리뷰 프로세스를 자동화한 경험을 공유합니다.

왜 AI 기반 CI/CD인가?

기존 CI/CD 파이프라인에서 해결이 필요했던 문제들:

• 단순 린팅만으로는 잡아내기 어려운 로직 오류
• 테스트 커버리지는 높지만 테스트의 질은 확인이 어려움
• 코드 리뷰 병목 현상
• 문서화 지연 및 누락

AI 파이프라인 구축 단계

# GitHub Actions workflow 예시
name: AI Enhanced CI/CD

on: [pull_request]

jobs:
  ai-code-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2

      - name: AI Code Review
        run: |
          curl -X POST $OPENAI_API_URL \
            -H "Authorization: Bearer ${{secrets.OPENAI_API_KEY}}" \
            -d "{"model": "gpt-4", ...}"

      - name: AI Test Generation
        run: |
          curl -X POST $CLAUDE_API_URL \
            -H "Authorization: Bearer ${{secrets.CLAUDE_API_KEY}}" \
            -d "{"model": "claude-2", ...}"
        

1. 자동화된 코드 리뷰

GPT-4의 역할:

• 코드 스타일 검사
• 일반적인 버그 탐지
• 성능 개선 제안

Claude의 역할:

• 보안 취약점 분석
• 비즈니스 로직 검증
• 테스트 케이스 품질 평가

2. 테스트 자동 생성

// 기존 코드
function calculateDiscount(price, userType) {
    return userType === 'vip' ? price * 0.9 : price;
}

// Claude가 생성한 테스트 케이스
describe('calculateDiscount', () => {
    test('VIP 사용자는 10% 할인', () => {
        expect(calculateDiscount(1000, 'vip')).toBe(900);
    });

    test('일반 사용자는 할인 없음', () => {
        expect(calculateDiscount(1000, 'normal')).toBe(1000);
    });

    test('잘못된 가격 입력 처리', () => {
        expect(() => calculateDiscount(-1000, 'vip')).toThrow();
    });
});
        

3. 자동 문서화

GPT-4를 활용하여 코드 주석과 문서를 자동으로 생성했습니다:

/**
 * 사용자 유형에 따른 할인가 계산
 * @param {number} price - 원래 가격 (0보다 커야 함)
 * @param {string} userType - 사용자 유형 ('vip' 또는 'normal')
 * @returns {number} 할인된 가격
 * @throws {Error} 가격이 0 이하일 경우
 * 
 * @example
 * calculateDiscount(1000, 'vip') // returns 900
 * calculateDiscount(1000, 'normal') // returns 1000
 */
        

도입 후 개선된 지표들

지표	이전	이후
PR 리뷰 평균 소요 시간	2.5일	0.8일
테스트 커버리지	76%	94%
배포 후 발견된 버그	월 평균 8건	월 평균 2건

 

 

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