AI 도입 전후 오픈소스 레포 46곳의 커밋 20만 건 분석: Claude Code가 69% 차지, 코드 변화는?

다들 안녕,

AI 코딩 에이전트가 코드베이스에 어떤 영향을 주는지 진짜 수치가 궁금해서, 유명 오픈소스 저장소 46개(코드 1,600만 줄 이상, 커밋 약 20만 개)의 git 히스토리를 싹 다 긁어봤어. 에이전트 쓰기 전후로 뭐가 달라졌는지 분석해 본 거지.

일단 눈에 띄는 건 Claude Code가 진짜 어디에나 있다는 거야. AI 태그가 달린 커밋 중 69%가 Claude Code였고, 46개 저장소 중 40개에서 발견됐어. 물론 Claude Code는 기본적으로 co-author 라인을 추가하고 다른 툴들은 안 그러는 경우가 많아서 제일 찾기 쉬웠던 탓도 있긴 해.

내가 제일 흥미로웠던 부분은 이거야:

- 새 코드가 더 복잡해짐. AI 도입 이후 일반적인 저장소에서 새 코드 100줄당 결정 포인트(if문, 루프, switch case 등)가 기존 5.2개에서 8.1개로 늘었어. 테스트해야 할 경로가 50%나 더 늘어난 셈인데, 조사한 저장소 30개 중 27개에서 이런 현상이 나타났어.

- 복잡도는 2025년부터 상승하기 시작함. 2022년부터 2024년까지는 새 코드 100줄당 결정 포인트가 5개 정도였는데, 2026년 10월에는 10개까지 치솟았어. AI 태그 커밋이 거의 없는 저장소들도 복잡도가 오르긴 했는데, AI를 쓴 곳(월 3.5% 증가)보다는 훨씬 느리게(월 1.9% 증가) 올랐어. 그러니까 AI 탓만 할 순 없어도, AI를 쓰면 복잡도가 훨씬 빨리 늘어나는 건 확실해.

- 최악의 복잡도 등급을 받은 저장소가 2배로 늘어남. 함수 하나에 결정 포인트가 10개를 넘어가면 모든 경로를 테스트하는 게 사실상 불가능하거든. 그래서 저장소 39개를 A부터 D까지 등급을 매겨봤어. 같은 기준으로 평가했을 때, 2024년 10월에는 D등급이 10개였는데 2026년 10월에는 20개로 늘었어.

- 엔지니어 한 명당 생산량이 늘어남. AI 도입 후 엔지니어 한 명이 주당 배포하는 프로덕션 코드가 71% 늘었어. 활성 기여자 수는 딱히 변한 게 없는데 말이야.

- 새 코드가 수정되는 비율이 줄어듦. 90일 이내에 다시 작성되거나 삭제되는 새 코드의 비율이 18%에서 12%로 줄었어(30개 저장소 중 24개). 그리고 나중에 커밋이 해당 코드를 다시 건드릴 때, 수정(fixing)하는 경우(15% → 11%)보다는 그 위에 기능을 쌓아 올리는(building on) 경우(58% → 71%)가 더 많아졌어. 이건 LLM을 써서 일일이 분류해 본 결과야.

- 테스트는 더 많이 짜는데, 버그 수정은 줄지 않음. 엔지니어당 테스트 커밋은 2배 넘게 늘었는데, 전체 커밋에서 버그 수정 커밋이 차지하는 비중은 예전이랑 똑같이 4분의 1 수준이야. 새 코드 1,000줄당 테스트 양을 따져봐도 거의 그대로고. 한 가지 추측은, 이제 코드 줄당 분기(branch)가 50% 더 많아져서 똑같은 양의 테스트를 해도 커버하는 범위가 줄어든 게 아닐까 싶어. 데이터로 증명할 순 없지만 말이야.

Claude Code의 경우, 같은 저장소의 다른 커밋보다 덩치가 54% 정도 크고 다시 수정되는 빈도도 55% 더 높아. 코드 밀도는 다른 것들과 비슷한데, 그냥 한 번에 일을 더 많이 처리하는 거지.

Opus 5 커밋은 Opus 4보다 500줄을 넘기는 경우가 28% 더 적어. 모델이 똑똑해진 건지, 아니면 우리 모두가 작업 범위를 잡는 능력이 좋아진 건지 알기 어렵네.

보고서는 여기 있고, 원본 데이터랑 스크립트도 다 공개해 놨으니까 직접 확인해 봐:

1. https://kerno.io/the-impact-of-ai-on-code-quality-2026/