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/
- Codex review prompt (reference): https://github.com/openai/code....x/blob/main/codex-rs
- CodeRabbit CLI: https://docs.coderabbit.ai/cli..../claude-code-integra
- Codex GitHub integration: https://developers.openai.com/....codex/integrations/g
- Anthropic security review action: https://github.com/anthropics/....claude-code-security
- Newsletter: https://newsletter.owainlewis.com
- Community: https://skool.com/aiengineer
- Work with me: https://gradientwork.com

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