시스템 레벨 리뷰 도구를 만들고 Pi PR을 시각화해 봤습니다. 에이전트 생산성 흐름을 어떻게 파악하시나요?
I built a system level review tool, and visualized a Pi PR. How do you stay in the loop with agentic productivity?
핵심 요약
코딩 에이전트의 변경 사항을 시스템 레벨에서 시각화하여 리뷰 효율을 높이는 도구 'CodeBoarding'을 소개합니다.
- 시스템 시각화 — 정적 분석을 통해 호출 그래프를 생성하고 변경 사항을 구조적으로 파악함
- 리뷰 효율성 — LLM 요약의 한계를 극복하고 코드 변경이 전체 시스템에 미치는 영향을 시각화함
- 오픈소스 엔진 — CodeBoarding 엔진을 공개하여 누구나 시스템 아키텍처를 분석할 수 있도록 함
- 사용자 피드백 — API 키 외 구독 모델 지원 및 테스트 결과 통합에 대한 요구가 제기됨
다들 안녕, 그동안 코딩 에이전트 이것저것 많이 써봤는데, 오픈소스 중에서는 Pi가 구조적으로 압도적으로 깔끔하더라.
작년부터 느낀 건데, 에이전트 쓰기 시작하니까 코드 한 줄 한 줄 읽는 건 아예 불가능해졌고, 그렇다고 LLM이 요약해 주는 거 보는 것도 답이 아니더라고. 대규모 시스템에서 시스템 레벨의 트레이드오프를 판단할 방법도 없고, 심지어 LLM한테 뭘 물어봐야 할지도 모르겠는 상황이지.
그래서 친구랑 같이 정적 분석 기반의 아키텍처 빌딩 툴인 CodeBoarding을 만들기 시작했어. 전체 콜 그래프(메서드 레벨)를 캡처한 다음에 사전식 분석을 통해 메서드들을 그룹화하는 방식이야. 이렇게 하면 풀 리퀘스트(PR) 사이에서도 다이어그램이 일관성 있게 유지되고, 변경 사항이 전체 시스템에서 어떻게 맞물리는지 한눈에 볼 수 있거든.
엔진은 오픈소스야: https://github.com/CodeBoarding/CodeBoarding
다들 코드 리뷰는 어떻게 하고 있는지 궁금해(아예 하긴 하냐?). 개인적으로 AI가 남기는 코멘트는 그냥 챗봇 루프의 일부가 된 것 같아서 요즘은 거의 무시하는 편이야. 애초에 사람이 PR을 판단하거나 이해하는 데 도움을 주려는 목적도 아닌 것 같고.
영상에 나온 예시를 직접 보고 싶으면 여기로 들어가 봐: https://app.codeboarding.org/CodeBoarding/pi/pull/2
이건 사실 이 PR을 기반으로 만든 거야: https://github.com/earendil-works/pi/pull/10021
다들 자기 시스템 흐름을 파악하기 위해 어떤 방법을 쓰는지 진짜 궁금하다. 의견 좀 공유해 줘.
