AI가 작성한 코드 비율 측정 도구를 직접 만들어봤습니다 - 작동 방식은 다음과 같습니다

(dev.to)

Dev.to OpenSource22시간 전AI 코딩

AI가 작성한 코드 비율 측정 도구를 직접 만들어봤습니다 - 작동 방식은 다음과 같습니다

개발자가 작성한 코드 중 AI가 생성한 비중을 추적하고 측정할 수 있는 새로운 도구인 'aigit'이 공개되어, AI 코딩 시대의 코드 품질 관리와 가로성 확보를 위한 새로운 엔지니어링 지표를 제시했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1aigit은 Claude Code 세션 로그를 분석하여 AI 생성 코드 비중을 측정하는 도구임
2TLSH(Trend Micro Locality Sensitive Hash) 기술을 활용해 수정된 AI 코드까지 식별 가능
3개발자가 직접 테스트한 결과, 해당 도구 자체의 코드가 89.8% AI 생성임을 확인
4현재는 Claude Code 전용이며, 로컬 세션 로그를 기반으로 작동하는 한계가 있음
5Git blame에 AI 기여도를 오버레이하여 시각화된 통계를 제공함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 코딩 도구가 개발 워크플로우에 깊숙이 침투하면서, 코드의 품질과 유지보수 책임을 판단할 기준이 모호해지고 있습니다. aigit은 이를 정량적인 엔지니어링 지표로 전환하여 관리 가능한 영역으로 가져옵니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기존 Git blame 시스템은 인간 개발자를 전제로 설계되어 AI가 생성한 코드의 기원을 추적하지 못하며, 이는 기술 부채와 버그 발생 원인 분석을 어렵게 만드는 요인이 됩니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

소프트웨어 공학에서 '코드 출처(Provenance)'가 중요한 성능 지표로 떠오를 것이며, AI 생성 코드의 비율과 오류율 간의 상관관계를 분석하는 새로운 개발 문화와 검증 프로세스가 형성될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

AI 도입을 통한 빠른 제품 출시(Time-to-Market)를 중시하는 한국 스타트업들은 생산성 향상뿐만 아니라, AI 코드가 초래할 수 있는 잠재적 기술 부채를 관리하기 위한 측정 도구와 거버넌스 구축에 주목해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 코딩 도구가 개발자의 생산성을 폭발적으로 높여주는 것은 분명하지만, 동시에 '누가 썼는가'보다 '어떻게 검증할 것인가'라는 새로운 과제를 던지고 있습니다. aigit의 등장은 단순한 추적 도구를 넘어, AI와 인간이 협업하는 과정에서 발생하는 코드의 신뢰성을 정량화하려는 시도로서 매우 의미가 깊습니다.

창업자들은 AI 도입을 통한 개발 속도 향상에만 매몰될 것이 아니라, AI 생성 코드가 가져올 수 있는 품질 저하와 기술 부채 리스크를 관리할 수 있는 '관측 가능성(Observability)' 확보에 투자해야 합니다. 코드의 출처를 명확히 하는 것은 향후 AI 에이전트 기반 개발 환경에서 코드 리뷰와 유지보수 비용을 결정짓는 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

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