AI 슬롭은 사람 문제가 아니라 프로세스 문제다

CI/CD 이전에는 배포 실패가 개인 책임으로 귀결됐다. 누가 금요일에 잘못 올렸는지보다, 왜 파이프라인이 막지 못했는지가 더 중요해지면서 품질과 안정성의 책임이 팀과 시스템으로 이동했다.

AI-assisted coding에서도 같은 전환이 필요하다. 에이전트가 만든 코드가 섞인 뒤 문제가 생기면, 개발자가 더 조심했어야 했다는 식의 비난이 먼저 나오지만, 실제로는 그 코드를 PR과 merge까지 통과시킨 프로세스에 구멍이 있었던 것이다.

AI를 활용한 개발은 2-5x 더 많은 PR을 만들어내고 있다. 하지만 리뷰할 수 있는 시니어 엔지니어 수는 그만큼 늘지 않기 때문에, 모든 AI 생성 코드를 사람이 끝까지 눈으로 검토하는 방식은 규모가 커질수록 유지되지 않는다.

해법은 CI/CD가 그랬듯 표준을 명시하고 자동화하는 것이다. 새 API 엔드포인트에는 rate limiting이 필요한지, 외부 의존성 추가에 설명이 있는지, DB 쿼리가 팀의 패턴을 따르는지, 문서가 코드 변경을 따라 업데이트됐는지를 규칙으로 적어 두고 PR마다 자동 검사해야 한다.

Continue는 이런 검사를 레포 안의 버전 관리되는 markdown 파일로 정의해, PR마다 에이전트가 전체 체크를 수행하게 한다. 기준에 맞으면 조용히 통과하고, 어긋나면 구체적인 문제와 수정 제안을 내며, 리뷰 피로 없이 팀의 기준을 일관되게 강제한다.