AI가 코드의 상당 부분을 작성할 때, 리뷰는 주된 품질 게이트가 되고 — 새로운 병목이 됩니다. 프로세스는 스타일/오타를 잡는 것에서 어떤 사람도 한 줄씩 작성하지 않은 코드의 의도, 정확성, 보안을 검증하는 것 으로 옮겨갑니다.
멘탈 모델: AI diff를 리뷰하는 것은 자신만만한 주니어의 PR을 리뷰하는 것과 같습니다 — 맞아 보이지만 미묘하게 틀릴 수 있습니다; 여러분은 문법이 아니라 추론과 엣지 케이스 를 리뷰합니다.
AI가 코드의 상당 부분을 작성할 때, 리뷰는 주된 품질 게이트가 되고 — 새로운 병목이 됩니다. 프로세스는 스타일/오타를 잡는 것에서 어떤 사람도 한 줄씩 작성하지 않은 코드의 의도, 정확성, 보안을 검증하는 것 으로 옮겨갑니다.
멘탈 모델: AI diff를 리뷰하는 것은 자신만만한 주니어의 PR을 리뷰하는 것과 같습니다 — 맞아 보이지만 미묘하게 틀릴 수 있습니다; 여러분은 문법이 아니라 추론과 엣지 케이스 를 리뷰합니다.
주니어부터 시니어까지 상세한 답변이 포함된 IT 면접 질문 라이브러리.
후원하기면접관은 여러분이 AI 출력을 더 많은 리뷰가 필요한 것으로 다루는지, 값싼 검사를 자동화하는지, 사람의 책임을 유지하는지 확인합니다. 약한 답변: "AI 코드는 보통 괜찮으니 더 빨리 머지한다." 강한 답변: 리뷰가 게이트이고, CI가 lint/test/보안을 자동화하며, 사람은 의도 + 엣지 케이스를 리뷰하고, 제출자가 코드를 소유한다.
너무 엄격한 리뷰는 속도 이득을 지웁니다; 너무 느슨하면 품질/보안 부채가 쌓입니다. 자동화 + 위험 기반 리뷰(risk-based review) 로 균형을 잡으세요 — 보일러플레이트는 가볍게, 보안에 민감한 경로는 깊이 리뷰합니다.