AI가 짠 코드, 누가 리뷰할 것인가

AI가 짠 코드, 누가 리뷰할 것인가 — 리뷰어를 스킬로 만들기

코딩 에이전트가 코드를 쓰는 일은 이제 일상이 됐습니다. 문제는 그다음입니다. 그 코드를 누가 검토하는가. 가장 흔한 답은 “같은 에이전트에게 다시 시킨다"입니다. 방금 코드를 작성한 모델에게 “이거 리뷰해줘"라고 한 번 더 부탁하는 식입니다. 편하지만, 여기에는 구조적인 함정이 있습니다. 자기 리뷰의 맹점 같은 세션의 같은 모델이 자기가 쓴 코드를 검토하면, 작성할 때 놓친 가정을 리뷰할 때도 똑같이 놓칩니다. 모델이 어떤 엣지 케이스를 “이건 일어날 리 없지"라고 판단해서 코드에 반영하지 않았다면, 같은 모델은 리뷰 단계에서도 같은 판단을 반복할 가능성이 높습니다. 작성과 리뷰가 동일한 학습 분포에서 나오기 때문입니다. 같은 분포는 같은 사각지대를 만듭니다. ...

2026년 6월 19일 · 7 분 · Jesam Kim

AI 코딩 에이전트 실전 비교: Kiro vs Claude Code, 같은 태스크에서 무엇이 달랐나

1. 코딩 에이전트 시대, 왜 비교가 필요한가 2025년 하반기부터 AI 코딩 에이전트 시장이 급격히 달라졌습니다. 단순 코드 자동완성을 넘어, 프로젝트 구조를 설계하고 테스트를 작성하며 배포까지 수행하는 에이전틱(agentic) 코딩 도구가 본격적으로 등장했습니다. 문제는 선택지가 너무 많다는 것입니다. Cursor, Windsurf, Claude Code, Kiro, Copilot, Devin, Google Antigravity 등 수십 개의 도구가 저마다 “최고의 코딩 에이전트"를 표방하고 있습니다. 벤치마크 숫자만 보면 어떤 도구가 좋은지 판단하기 어렵습니다. SWE-bench에서 80%를 달성한 모델이 실제 프로젝트에서도 80%의 문제를 해결해 주는 것은 아니기 때문입니다. ...

2026년 2월 27일 · 7 분 · Jesam Kim
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