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ZDNET의 주요 시사점
- Anthropic은 개발자 풀 요청을 검토하기 위해 AI 에이전트를 출시합니다.
- 내부 테스트를 통해 의미 있는 코드 검토 피드백이 3배 증가했습니다.
- 자동화된 검토를 통해 사람이 놓친 중요한 버그를 찾아낼 수 있습니다.
Anthropic은 오늘 Teams 및 Enterprise 요금제 사용자를 위해 Claude Code에 내장된 새로운 코드 검토 베타 기능을 발표했습니다. 팀으로 작업하는 에이전트를 사용하여 버그 및 기타 잠재적으로 문제가 될 수 있는 문제에 대해 완성된 새 코드 블록을 분석하는 새로운 소프트웨어 도구입니다.
풀 리퀘스트란 무엇인가요?
이 새로운 Anthropic 제품을 이해하려면 끌어오기 요청의 개념을 이해해야 합니다. 그리고 저것 리누스(Linus)라는 남자에 관한 이야기로 이끈다.
오래 전, Linux 창시자인 Linus Torvalds에게는 문제가 있었습니다. 그는 오픈 소스 Linux 운영 체제에 대한 많은 기여를 관리하고 있었습니다. 모든 변화가 통제 불능 상태가 되었습니다. 소스 코드 제어 시스템(소스 코드 변경 사항을 관리하는 방법)은 그 이전에도 꽤 오랫동안 존재했지만 큰 문제를 안고 있었습니다. 이러한 오래된 SCCS는 전 세계 코더의 분산 개발을 관리하기 위한 것이 아닙니다.
또한: Claude Code를 사용하여 8시간 만에 Mac 앱의 분위기 코드를 작성했지만 마술보다 작업이 더 많았습니다.
그래서 Linus는 Git을 발명했습니다. 코더라면 Git을 아실 겁니다. 이는 코드 변경을 위한 기본 조정 메커니즘입니다. 그리고 Linus가 Linux만을 위한 코딩의 신이라고 생각했다면 Git과 그 자손, 특히 GitHub의 탄생으로 인해 Linus가 올림푸스 산 정상에 올랐을 것입니다. Dude는 세상을 바꾸는 기술을 하나가 아니라 두 개나 만들었습니다.
오늘날 거의 모든 대규모 프로젝트에서는 GitHub나 경쟁사 중 하나를 사용합니다. GitHub(Git와 구별됨)는 Git에서 관리하는 코드 저장소를 보유하는 중앙 집중식 클라우드 서비스입니다. 몇 년 전, GitHub는 Microsoft에 인수되어 온갖 종류의 암울한 음모 이론을 조장했습니다. 그러나 Microsoft는 이 귀중한 리소스를 잘 관리하고 있음이 입증되었으며 GitHub는 계속해서 전 세계 코드를 관리하고 있습니다.
이 모든 것이 코더 용어로 PR이라고 알려진 풀 요청으로 다시 돌아옵니다. 프로그래머가 새로운 코드나 변경된 코드를 코드 저장소에 체크인하려고 할 때 풀 요청이 시작됩니다. PR은 이를 메인 트랙에 병합하는 대신 repo 감독자에게 검토할 준비가 된 새로운 항목이 있음을 알려줍니다.
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빠른 참고 사항: 코더에게 PR은 풀 요청(Pull Request)의 약어입니다. 마케팅 담당자에게 PR은 홍보를 의미합니다. 기술에 대해 읽을 때 두 약어가 모두 표시되므로 두 단어를 구별하려면 문맥에 주의하세요.
때로는 코드가 기본 코드베이스에 병합되기 전에 매우 신중하게 검사됩니다. 하지만 다른 경우에는 고무 도장을 찍고 병합되기도 합니다. 코드 검토는 필요하기는 하지만 지루하고 시간이 많이 걸립니다.
물론 PR에 고무 스탬프를 찍는 비용은 치명적일 수 있습니다. 버그가 있거나, 데이터가 손실되거나, 사용자 시스템을 손상시키는 코드를 제공할 수 있습니다. 기껏해야 버그가 있는 코드는 짜증스러울 뿐입니다. 최악의 경우 치명적인 피해를 입힐 수 있습니다.
이것이 바로 Anthropic의 새로운 Claude Code Review가 나오는 곳입니다.
Anthropic의 코드 리뷰
내 기사에서는 실제적이고 신뢰할 수 있는 제품을 출시하는 데 사용하는 7가지 AI 코딩 기술을 소개합니다. 보너스 기술은 코드 검토에 AI를 사용하는 것이었습니다. 고독한 개발자로서 저는 Anthropic이 도입하는 것과 같은 공식화된 코드 검토 프로세스를 사용하지 않습니다.
나는 단지 AI의 새로운 세션에 내 코드를 보고 무엇이 옳지 않은지 알려달라고 지시할 뿐입니다. 때로는 동일한 AI(예: Claude Code를 사용하여 Claude의 코드를 보기)를 사용하고 다른 경우에는 다른 AI를 사용합니다(예를 들어 OpenAI의 Codex를 사용하여 Claude Code에서 생성된 코드를 검토하는 경우). 종합적인 리뷰와는 거리가 멀지만 리뷰를 요청할 때마다 거의 AI 중 하나가 수정이 필요한 부분을 찾아냅니다.
새로운 Claude Code Review 기능은 Anthropic에서 사용하는 프로세스를 모델로 합니다. 회사는 본질적으로 자체 내부 방법론을 제품화했습니다. Anthropic에 따르면 고객은 “개발자들의 업무가 너무 부족하고 많은 PR이 자세히 읽기보다는 훑어보기만 한다고 말합니다.”라고 말합니다.
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이 새로운 에이전트 코드 검토 AI는 사람의 결정이 필요하기 전에 더 심층적인 자동 검토 범위를 제공할 수 있습니다.
Anthropic은 Anthropic 엔지니어당 코드 출력이 지난 해 200% 증가하여 검토자에게 부담이 가중되었다고 말합니다. 당신 생각에는? 회사는 자체 AI를 사용해 코드를 작성해 코드 생성 속도를 높였기 때문에 변화와 새로운 코드 블록이 그 어느 때보다 빠르게 다가오고 있습니다.
Anthropic은 새로운 코드 검토 시스템이 거의 모든 풀 요청에 대해 내부적으로 실행된다고 보고합니다. PR을 검토할 때 인간 검토자는 자신이 본 문제에 대해 의견을 제시하는 경우가 많으며, 코더는 이를 수정해야 합니다.
코드 검토를 실행하기 전에 Anthropic 코더는 약 16%의 시간 동안 “실질적인” 검토 의견을 받았습니다. Code Review를 통해 코더는 54%의 시간 동안 실질적인 의견을 얻을 수 있습니다. 이는 코더에게 더 많은 작업을 의미하는 것처럼 보이지만 실제로 의미하는 것은 코딩 실수가 손상을 입히기 전에 적발된 횟수가 거의 3배에 달한다는 것입니다.
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Anthropic에 따르면 내부 PR의 규모는 검토 결과 수준에 영향을 미칩니다. 1,000개 이상의 변경된 라인이 포함된 대규모 풀 요청은 84%의 시간 동안 결과를 표시합니다. 50줄 미만의 작은 풀 요청은 31%의 시간 동안 결과를 생성합니다. 인류 공학자들은 “그것이 표면화하는 것에 대체로 동의합니다. 발견한 것 중 1% 미만이 부정확하다고 표시되었습니다.”
도대체 코딩할 때 코드 한 줄만 추가해도 버그가 생길 가능성이 있습니다. 수천 명의 사용자가 가상 갈퀴와 횃불을 휘두르며 다가오는 것을 원하지 않는다면 테스트와 코드 검토는 필수적입니다. 내가 어떻게 아는지 묻지 마세요.
테스트 중에 드러난 문제의 예
나는 항상 다른 사람들이 일을 하면서 경험하는 것에 매료됩니다. Anthropic은 코드 검토가 초기 테스트 중에 식별한 문제의 몇 가지 예를 제공했습니다.
어떤 경우에는 한 줄만 바꾸는 것이 일상적인 것처럼 보였습니다. 일반적으로 신속하게 승인되었을 것입니다. 그러나 Code Review에서는 이를 중요한 것으로 표시했습니다. 이 작은 변화로 인해 서비스에 대한 인증이 중단되었을 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. Code Review에서 잡아서 이동하기 전에 수정했습니다. 원래 코더는 그 오류를 스스로 포착하지 못했을 것이라고 말했습니다.
또한: 나는 로컬, 오픈 소스, 완전 무료인 Claude Code 경쟁 제품을 사용해 보았습니다. 어떻게 진행되었나요?
또 다른 예는 오픈 소스 제품에서 파일 시스템 암호화 코드를 재구성할 때 발생했습니다. 보고서에 따르면 “코드 검토에서는 인접한 코드에 기존 버그가 발견되었습니다. 즉, 동기화할 때마다 암호화 키 캐시를 자동으로 지우는 유형 불일치입니다.”
이것이 우리가 코딩에서 침묵의 살인자라고 부르는 것입니다. 이로 인해 데이터 손실, 성능 저하 및 보안 위험이 발생할 수 있습니다. Anthropic은 이를 “PR이 우연히 건드린 코드의 잠재적인 문제로, 변경 세트를 스캔하는 검토자가 즉시 찾지 않는 종류의 문제입니다.”라고 설명했습니다.
그것이 발견되어 고쳐지지 않았다면 누군가(또는 누군가 전체)에게 매우 나쁜 날이 되었을 것입니다.
다중 에이전트 검토 시스템의 작동 방식
코드 검토는 매우 빠르게 실행되어 약 20분 만에 상당히 복잡한 검토를 완료합니다. 끌어오기 요청이 열리면 Code Review는 코드를 병렬로 분석하는 여러 에이전트를 시작합니다.
다양한 에이전트가 잠재적인 버그를 감지하고 결과를 확인하여 오탐지를 필터링하고 심각도에 따라 문제의 순위를 매깁니다. 결과는 통합되어 모든 에이전트의 모든 결과가 특정 문제에 대한 인라인 댓글과 함께 풀 요청에 대한 단일 요약 댓글로 표시됩니다.
또한: Claude Code를 단계별로 설치하고 구성하는 방법
데모에서 Anthropic은 요약 주석에 수정 지시문도 포함될 수 있음을 보여주었습니다. 따라서 Code Review에서 버그를 발견하면 Claude Code에 전달하여 수정할 수 있습니다. 회사에서는 검토가 복잡해짐에 따라 규모가 커진다고 말합니다. 풀 요청이 클수록 더 심층적인 분석이 이루어지고 더 많은 에이전트가 제공됩니다.
Anthropic은 여러 에이전트를 생성하는 것을 정말 좋아하는 것 같습니다. 과거에는 출시 후 논쟁을 벌이는 데 상당히 심각한 어려움을 겪었습니다. 실제로 제가 7가지 코딩 기술 기사에서 공유한 첫 번째 기술은 Claude Code에 에이전트를 병렬로 시작하지 않도록 구체적으로 지시하는 것이었습니다.
Claude에는 몇 가지 내부 작업 관리 기능(예: /tasks 명령)이 있지만 생성된 수십 개의 에이전트 결과에 의존하기 전에 보다 포괄적인 작업 관리 대시보드를 보고 싶습니다.
비용 모델 및 관리 제어
리뷰는 토큰 사용량을 기준으로 비용이 청구됩니다. 가격은 분석되는 끌어오기 요청의 크기와 복잡성에 따라 달라지지만 회사에서는 코드 검토 비용이 일반적으로 15달러에서 25달러 사이라고 말합니다. 어떤 면에서는 이는 매우 빠르게 비용이 많이 들 수 있습니다.
가장 인기 있는 엔지니어링 관련 하위 스택 중 하나는 The Pragmatic Engineer입니다. 기사에서 Gergely Orosz는 Anthropic 엔지니어가 일반적으로 하루에 약 5개의 PR을 생성한다고 말합니다. 실제로 AI 코딩 지원을 사용하지 않는 일반 개발자는 일주일에 최대 1~2개를 생산합니다.
또한: 현지 분위기의 코딩을 원하시나요? 이 AI 스택은 Claude Code 및 Codex를 무료로 대체할 수 있습니다.
간단히 계산하자면, 한 회사에 100명의 개발자가 있고, 각 개발자는 일주일에 5일 동안 하루에 하나의 PR을 작성한다고 가정해 보겠습니다. 우리의 환상적인 예에서 소프트웨어 엔지니어는 주말에 휴가를 냅니다. 그러면 일주일에 500번, 한 달에 2,000번의 PR이 발생하게 됩니다. PR당 평균 20달러로, 이 샘플 회사의 코드 검토 PR 비용은 한 달에 약 40,000달러 또는 연간 480,000달러가 될 수 있습니다.
그것은 많은 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 치명적인 버그가 고객에게 유출되는 비용과 이를 수정하는 데 드는 실제 비용과 평판 브랜드 가치를 고려하면 비용이 적당해 보이기 시작합니다.
Anthropic이 새로운 수익 센터를 찾은 것은 분명합니다. 그러한 비용 수준에서도 기업이 코드 검토를 적극적으로 활용하는 것은 아마도 가치가 있을 것입니다.
회사는 다음을 포함하여 지출과 사용량을 통제할 수 있는 방법이 있다고 말합니다.
- 월별 조직 한도: 모든 리뷰에 걸쳐 총 월간 지출을 정의합니다.
- 저장소 수준 제어: 선택한 리포지토리에서만 검토를 활성화합니다.
- 분석 대시보드: 검토된 PR, 수락률, 총 검토 비용을 추적합니다.
자동검사
Team 및 Enterprise 플랜을 사용하는 관리자는 Claude Code 설정 및 GitHub 앱 설치를 통해 코드 검토를 활성화할 수 있습니다. 활성화되면 추가 개발자 구성 없이 새 풀 요청에 대한 검토가 자동으로 실행됩니다. 이는 사용량 한도와 저장소 수준 제어가 비용 관리에 매우 중요한 이유 중 하나입니다.
당신은 어때요?
아직 AI 도구를 사용하여 코드를 검토하거나 요청을 가져오고 있나요? 사람이 코드를 보기 전에 버그와 보안 문제를 표시하는 자동화된 다중 에이전트 시스템을 신뢰하시겠습니까? 자동화된 검토를 위해 끌어오기 요청당 15~25달러를 지불하는 것이 합리적이라고 생각하시나요? 아니면 비용이 너무 빨리 합산되나요?
또한: Claude Code는 6개월 만에 10억 달러라는 놀라운 수익을 올렸습니다. AI로 코딩된 내 iPhone 앱이 그 이유를 보여줍니다.
당신이 개발자라면, AI 코드 검토자가 당신이 놓쳤을 수도 있는 문제를 이미 포착한 적이 있습니까? 앞서 말했듯이 저는 코드 검토를 생성하기 위해 기본적인 메시지를 사용하고 있지만 이는 확실히 더 나은 코드를 생성하는 데 도움이 되었습니다.
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