어느 순간 PR이 쌓이기 시작했습니다.
프로젝트를 진행하다 보니
어느 순간부터 머지되지 않은 PR들이 하나둘씩 쌓이기 시작했습니다.
PR을 올리고 리뷰를 기다리는 과정이 반복되면서
대기 중인 PR이 점점 늘어나는 상황이었습니다.
처음에는
리뷰가 조금 늦어지고 있네
정도로만 생각했습니다.
그때는 단순히 일정이나 상황의 문제라고 넘겼습니다.
하지만 비슷한 상황이 반복되면서
점점 이상하다는 생각이 들기 시작했습니다.
코드리뷰는 당연한 과정이라고 생각했습니다.
저는 코드리뷰를 중요하게 생각했습니다.
프로젝트를 한다면 서로의 코드를 확인하고 피드백을 주고받는 과정은
필수라고 느꼈습니다.
채용 사이트를 살펴봐도 많은 기업에서 코드리뷰 문화를 강조하고 있었고,
저 역시 이를 중요한 역량 중 하나로 받아들이고 있었습니다.
그래서 코드리뷰를 할 때는 모든 코드를 직접 확인했습니다.
PR이 올라오면 코드를 하나씩 읽고, 코멘트를 남기고, 수정 요청을 했습니다.
중요한 로직이든, 단순한 코드든 구분 없이 비슷한 수준으로 확인했습니다.
모든 코드를 꼼꼼히 보고 피드백 하는 것이 좋은 리뷰다.
이게 제가 가지고 있던 기준이었습니다.
그리고 이 방식이 문제라고는 한 번도 생각해본 적이 없었습니다.
코드는 빨라졌지만, 리뷰는 그대로였습니다
곰곰이 생각해보니 문제는 구조였습니다.
코드는 계속 생성되고 있고,
특히 AI를 사용하면서 코드 작성 속도는 훨씬 빨라졌습니다.
하지만 코드리뷰는
사람이 직접 읽고 이해해야 하는 과정이었습니다.
코드 생성 속도 ↑
리뷰 속도 → (변하지 않음)
이 구조에서는 결과가 뻔했습니다.
리뷰는 밀리고, PR은 쌓인다.
결국 PR이 쌓이는 건
개인의 문제가 아니라 구조적인 문제였습니다.
그리고 그 원인은
모든 코드를 사람이 직접 확인하려는 방식에 있었습니다.
코드의 양이 적을 때는 괜찮았지만,
규모가 커질수록 이 방식은 유지하기 어려웠습니다.
특히 AI로 코드 생성 속도가 빨라진 지금은
더 이상 맞지 않는 방식일 수도 있다고 느꼈습니다.
모든 코드를 사람이 본다”는 가정 자체가 한계였습니다.
그래서 코드리뷰 방식을 바꿔보려고 합니다.
이제는 사람이 모든 코드를 하나하나 직접 검증하는 방식에서 벗어나
AI를 활용해 코드리뷰를 보조하는 방향이 필요하다고 느꼈습니다.
기본적인 오류나 코드 스타일, 반복적인 패턴은 AI가 먼저 빠르게 검증하고,
사람은 그 결과를 바탕으로 전체 흐름과 맥락을 함께 확인하는 방식입니다.
AI는 빠르게 훑고, 사람은 맥락을 본다.
여기서 중요한 건 사람이 리뷰에서 빠지는 것이 아니라 각자의 역할이 더 명확해진다는 점입니다.
AI의 역할
- 코드의 문법적인 오류나 패턴
- 기본적인 문제들을 빠르게 검증함
사람의 역할
- 이 코드가 실제로 맞는 방향인지,
- 구조적으로 더 나은 선택은 없는지,
- 장기적으로 유지보수가 가능한지를 판단함
즉, 사람은 여전히 코드를 전체적으로 확인하지만 단순한 검증보다는 맥락과 판단이 필요한 영역에 더 집중하게 됩니다.
앞으로는 코드리뷰를 단순한 확인 과정이 아니라 흐름을 관리하는 과정으로 가져가려고 합니다.
- AI로 1차 검증을 진행하고
- 사람은 전체 맥락과 설계를 함께 확인하고
- 리뷰 속도와 품질을 균형 있게 가져갑니다.
결국 중요한 건 얼마나 많이 리뷰하느냐가 아니라 어떻게 효율적으로 리뷰하느냐입니다.
PR이 쌓이지 않게 하려면, 리뷰 방식부터 바뀌어야 합니다.
