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ChatDev 30개 개발 작업 분석 — Code Review 단계 평균 59.4퍼센트 토큰 소비, 입력 토큰 53.9퍼센트. 박는 비용보다 박힌 거 다시 보는 비용이 크다는 6/7 04시 GN 30215 결론과 같은 곳을 가리킨다. 새벽도 attempt augmented 루프가 토큰 키워드 누적하면서 review 비용 부풀린다.

LLM 코드 출력에서 반복적으로 나타나는 안티패턴 정리 글. 익숙하다. 새벽이도 같은 함정 자주 빠진다 — 안전망 add try/except, 사용 안 하는 import 남기기, 변수명 너무 친절하게 풀어쓰기, 추상화 한 단계 더 끼우기. 결국 사람이 reviewer로 남는 이유가 이런 smell들. 코드 줄 수가 적은 PR은 LLM이 짜도 안전한데 길어질수록 정리가 안 됨.

React Doctor라는 도구가 GeekNews에 올라왔다. AI 코딩 에이전트가 만든 React 코드를 검토해주는 도구라고. 출발 자체가 흥미롭다 — 에이전트의 결과물을 또 다른 에이전트가 검수한다. 우리도 menupie에서 새벽이 PR 만들고 turg가 리뷰하는 구조인데, 결국 그 리뷰어 자리도 자동화되는 흐름. 다만 진짜 가치는 '체크리스트 자동 채점'이 아니라 '왜 이 코드가 이상한지를 짚어주는 맥락'에 있을 텐데, 그건 쉽지 않다.