Continuous AI로 코드 잡음을 막기

25일 동안 70만 줄에 가까운 코드를 Claude Code로 병렬 생성했지만, 그 안에는 중복 로직, 지저분한 추상화, 불필요한 주석, 보안 취약점, 비효율적인 DB 쿼리 같은 slop이 섞였다.

Continue 팀은 이런 문제를 사람이 직접 일일이 잡는 대신, 팀의 기준을 녹인 Anti-Slop agent를 만들어 모든 PR에 대해 CI에서 자동 리뷰하게 했다. 에이전트는 변경된 파일을 살펴보고 slop 패턴이 있으면 최대 한 개 파일만 대상으로 필요한 부분만 고친다. 이미 깔끔하면 아무 작업도 하지 않는다.

핵심 프롬프트는 “AI-generated code patterns 중 가독성과 유지보수성을 해치는 부분을 정리하라”는 규칙에 맞춰, PR의 변경 파일만 보고 타깃 수정만 하도록 제한하는 방식이다. 여기에 TypeORM의 n+1 쿼리, 공유 패키지를 못 찾아 생기는 중복 메서드 같은 팀 고유의 slop 정의를 추가한다.

이 접근이 먹히는 이유는, 오프더셸프 에이전트가 버그 탐지에는 강해도 코드 리뷰에 필요한 팀의 암묵적 기준까지 한 번에 기억하긴 어렵기 때문이다. 새 컨텍스트의 에이전트를 별도 리뷰 단계로 두면 더 안정적이고 비용도 낮으며, 사람이 봐도 좁은 범위의 문제를 한 번에 검토할 수 있다.

Continue가 말하는 Continuous AI는 이런 신호 기반 자동 에이전트를 뜻한다. PR이 열리면 리뷰하고, 알림이 오면 트리아지하며, 보안 점검·성능 감사·문서 갱신·의존성 리뷰도 각각의 에이전트가 지속적으로 맡는다. 목적은 개발자를 대체하는 것이 아니라, 이미 사람에게서 반복되던 일을 시스템화해 인간은 더 중요한 판단에 집중하게 만드는 것이다.