7명의 엔지니어 감사 팀을 시뮬레이션하는 프로덕션급 AI 코드 리뷰 프롬프트를 만들었습니다
I built a production-grade AI code review prompt that simulates a 7 engineer audit team
핵심 요약
다양한 엔지니어 역할을 시뮬레이션하여 코드의 결함과 누락된 시스템을 찾아내는 프로덕션 준비도 감사 프롬프트입니다.
- 다중 역할 감사 — 보안, 백엔드, 데브옵스 등 7개 분야의 전문가 관점에서 코드 리뷰 수행
- 누락 요소 식별 — 단순히 코드 오류뿐만 아니라 모니터링, 백업 등 부재한 시스템까지 탐색
- 실전 지향적 — 실제 유료 고객 서비스를 가정하고 프로덕션 배포 차단 요소를 집중적으로 검토
- 기술 부채 관리 — 확장성 병목 현상과 보안 취약점 등 잠재적 위험 요소를 사전에 차단
대부분의 AI 코드 리뷰는 이미 코드에 있는 내용에만 집중합니다.
저는 누락된 내용을 찾아내는 무언가를 원했습니다.
그래서 모델이 코드베이스를 다음과 같은 역할로 리뷰하도록 강제하는 "프로덕션 준비도 감사(Production Readiness Audit)" 프롬프트를 만들었습니다:
- 보안 엔지니어
- 백엔드 아키텍트
- 프론트엔드 엔지니어
- 데브옵스 엔지니어
- QA 엔지니어
- 데이터베이스 엔지니어
- AI 보안 엔지니어
목표는 다음을 식별하는 것입니다:
- 프로덕션 차단 요소
- 보안 취약점
- 확장성 병목 현상
- 누락된 시스템(모니터링, 백업, 속도 제한 등)
- 기술 부채
- 신뢰성 위험
단순히 나쁜 코드뿐만 아니라, 아직 존재하지 않는 중요한 것들을 찾아냅니다.
피드백 환영합니다.
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