사소한 꼬리잡기에 시간을 낭비하지 마세요: PR 리뷰 자동화
Source: Dev.to
수동 PR 리뷰의 문제점
우리 모두 겪어본 일입니다. 파일이 수십 개에 달하는 Pull Request를 열고, 다음 한 시간을 들여 들여쓰기, 변수 이름, 누락된 docstring 등에 댓글을 달고, 끝났을 때는 이미 지쳐 있습니다. 바로 그때 실제 버그가 놓치게 됩니다.
성능을 은밀히 저하시키는 요소—예를 들어 루프 안의 O(n) 연산, 크기 제한 없이 압축을 풀어 Zip Bomb이 되는 파일 추출, 혹은 단 한 번의 사용자 행동으로 전체 데이터베이스를 다시 로드하는 경우—는 스타일 문제와는 다릅니다. 이는 전형적인 린터 규칙으로는 잡히지 않는 아키텍처 병목과 보안 취약점입니다.
우리 팀은 **90 %**의 리뷰 시간을 중요하지 않은 일에 쓰고, 실제 프로덕션을 망치는 **10 %**를 놓치고 있었습니다. 우리는 단순히 “이 줄이 너무 긴가?”가 아니라 “이 함수 호출이 전체 테이블 스캔을 유발하는가?”와 같은 깊은 검사를 자동화할 방법이 필요했습니다.
CodeProt 소개
CodeProt은 잡음(노이즈)을 처리하도록 만들어졌으며, 리뷰어가 로직에 집중할 수 있게 합니다. AST와 데이터 흐름 분석을 사용해 코드가 무엇을 하는지를 이해하고, 단순히 어떻게 보이는지만 보는 것이 아닙니다.
표준 린터가 놓치는 CodeProt이 잡아내는 항목
취약한 파일 추출 (서비스 거부 공격)
최근 AI 프로젝트 분석에서, 크기 제한을 확인하지 않고 압축 파일을 추출하는 파일 업로드 핸들러를 발견했습니다.
# Vulnerable code pattern
def extract_data(file):
with zipfile.ZipFile(file) as zf:
zf.extractall() # No limit check!42 KB짜리 작은 zip 파일도 압축을 풀면 페타바이트 규모로 늘어나, 고전적인 서비스 거부(DoS) 벡터가 됩니다. CodeProt은 이를 즉시 표시하고, 추출 전에 total_uncompressed_size를 확인하도록 요구합니다.
성능 저하 요인: 모든 업데이트마다 전체 재로드
또 다른 예로, 의존성 추적 시스템에서 발견한 악성 패턴이 있습니다. 문서 수가 변할 때마다 시스템이 전체 데이터셋을 완전히 재로드합니다.
// Performance killer
public void update() {
// Reloads EVERYTHING on every update
List allDocs = database.loadAll();
// ...
}문서가 10개일 때는 괜찮지만, 10,000개가 되면 시스템이 다운됩니다. CodeProt은 고빈도 경로에서 이러한 loadAll 패턴을 식별하고, 증분 업데이트를 제안합니다.
장점
- 시간 절약: 사소한 디테일에 시간을 낭비하지 않음.
- 높은 신뢰도: PR이 초록색이면 기본적인 부분은 견고하므로 설계와 비즈니스 로직에 집중 가능.
- 보안 및 성능: 숨겨진 병목과 취약점을 조기에 감지.
시작하기
인간 린터가 되는 것이 지겹다면 CodeProt을 사용해 보세요. 오픈소스와 개인 개발자에게는 무료입니다. 성능 저해 요소가 머지되는 일을 멈춥시다.