아티클 스터디를 진행하면서 인프랩 백엔드 개발자의 블로그 글을 읽게 되었다. 제목은 "코드 리뷰 요정, CodeRabbit이 나타났다"였는데, 예상보다 훨씬 얻어갈 게 많고, 실무 경험이 잘 쓰인 글이었다.
https://tech.inflab.com/20250303-introduce-coderabbit/
안녕하세요. 인프랩의 백엔드 개발자 약풍입니다. 코드 리뷰는 버그를 예방하고, 팀의 코드 품질을 유지시키는 중요한 장치입니다. 많은 개발자들이 서로의 코드에 대해 리뷰하고 피드백하는
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코드리뷰에 AI를 활용한다는 개념은 익숙한 것 같으면서도 아직 생소한 영역인데 직접 7개월간 팀에서 실전 투입하며 경험한 내용을 바탕으로 정리한 점이어서 훨씬 더 신뢰할 만했고 얻어갈 게 많았다.
특히 와닿았던 부분들
1. 오타에 대한 피드백
사실 프로젝트에서 코드 리뷰를 하다 보면, 기능 구현에 집중하느라 사소한 오타나 디버깅용 로그 출력 코드(System.out.println, console.log) 같은 건 너무 쉽게 놓치기 쉽다.
근데 CodeRabbit은 이런 실수들을 자동으로 식별해 주고, 수정 안내까지 친절하게 덧붙여준다고 한다.
특히 코드 변경량이 많거나 작업 범위가 클수록 리뷰어 입장에서는 기능 파악만으로도 벅찰 때가 있다. 이처럼 자잘한 실수를 자동으로 걸러준다는 점은 코드리뷰에 대한 피로도를 확실히 줄여주는 부분이라고 느꼈다.
2. 팀 컨벤션에 어긋나는 경우
개인적으로 인상 깊었던 부분은. coderabbit.yaml 파일을 통해 팀의 컨벤션이나 성능 최적화 기준까지 AI에게 학습시킬 수 있다는 점이었다.
예를 들어, DDL에서 외래 키(FK)는 반드시 BIGINT로 지정해야 한다는 규칙이나, Promise.all을 활용한 비동기 처리 최적화 방식을 미리 설정해 두면, CodeRabbit이 그 기준에 맞춰 코드를 리뷰해 준다.
이건 단순한 정적 분석 도구가 아니라 실제로 팀의 리뷰 규칙을 이해하고 따라주는 맞춤형 리뷰어 같다는 느낌을 받았다.
나 같은 경우 기능 구현에 몰입하다 보면 동시성 제어나 대용량 트래픽 처리 같은 성능 이슈를 고려하지 못하고 넘어갈 때가 종종 있다. 특히 해당 도메인에 대한 배경지식이 부족할수록 그런 고려는 더 어려워진다.
하지만 CodeRabbit이 이런 부분까지 리뷰해 준다니 프로젝트에서 정말 요긴하게 활용할 수 있을 것 같다고 느꼈다.
3. 코드 질문 및 이슈 생성
글에 따르면, CodeRabbit은 단순히 리뷰만 던져주는 게 아니라 개발자가 리뷰에 대해 AI에게 질문도 할 수 있고, 필요하면 바로 GitHub Issue까지 생성할 수 있도록 도와준다고 한다.
이 흐름이 생각보다 매끄럽게 이어지니까 기존보다 훨씬 더 코드리뷰와 커뮤니케이션 시간이 줄어들 것 같다는 생각이 들었다.
내 프로젝트에서도 한번 써보고 싶다
코드리뷰를 진행하다 보면, 코드에 대한 이해도가 부족하거나 중요한 포인트를 놓치는 경우가 종종 있다.
그런데 CodeRabbit처럼 리뷰의 기본 틀과 가이드를 AI가 잡아주고, 사람은 설계나 구조처럼 더 고차원적인 피드백에 집중할 수 있다면, 리뷰의 질도 높이고 속도까지 잡을 수 있겠다는 생각이 들었다.
게다가 새로원 인원이 들어왔을 때도. coderabbit.yaml에 정리된 리뷰 기준을 통해 팀의 코드 리뷰 문화를 빠르게 흡수할 수 있다는 점은 큰 장점이라고 느껴졌다.
마치며
Copilot이 코딩을 도와주는 것에 더불어, 요즘 들어서는 코드 리뷰마저도 AI가 도와주는 모습을 보며 개발 문화가 하루빨리 변하고 있음을 느꼈다.
이제는 AI 도구를 단순한 보조 수단을 넘어서 팀의 코드 품질과 생산성을 100%가 아니라 200%까지 끌어올릴 수 있는 팀원으로 활용할 수 있다는 가능성이 느껴진다.
나 스스로 코드를 작성할 때는 기능 구현에 집중하다 보니 팀 컨벤션을 놓치거나 성능과 가독성을 충분히 고려하지 못해 정리가 부족한 코드가 나오는 경우가 많았다. 그런데 AI가 이런 부분을 즉시 피드백해 주고 개선 방향까지 제시해 주니 혼자 끙끙대는 시간이 줄고, 자연스럽게 코드 품질도 향상될 수 있음을 느꼈다.
팀 프로젝트에서도 AI 코드 리뷰의 유용함을 크게 느낄 것 같다. 팀원들의 작업량이 많다 보면 PR 리뷰에 충분한 시간을 할애하기 어려운 경우가 있다. 그럴 때는 각자의 코딩 스타일이 달라져 코드의 일관성이 떨어지거나, 설명이 부족한 PR은 처음 보는 사람이 맥락을 파악하기 어려운 상황이 생기기도 한다. 특히 여러 클래스가 얽혀 있는 백엔드 구조에서는 이런 어려움이 더 크게 느껴지곤 한다.
이런 문제를 해결하기 위해 앞으로 진행할 경제 학습 애플리케이션 프로젝트를 포함해 다양한 프로젝트에서 CodeRabbit과 같은 AI 기반 코드 리뷰 도구를 적극 활용해 보면 어떨까 하는 생각이 든다.