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Anthropic AI 코드 리뷰, Claude가 Claude Code 90% 작성

Anthropic AI 코드 리뷰는 이제 Claude가 대부분 쓰는 코드베이스를 관문처럼 지켜요. 회사에 따르면 Claude가 Claude Code의 약 90%를 쓴다고 InfoQ가 2026년 10월 29일 보도했어요. 모노레포의 일일 병합 변경이 5월 약 2,500건에서 9월 30,000건 넘게 늘어, Anthropic은 소스 관리를 다시 만들고 변경을 위험 등급으로 나눴어요. 엔지니어링 리더에게 AI 코딩이 병목을 코드 작성에서 검토와 출시로 옮긴다는 점을 보여 줘요.

글: Mike Mozg5분 분량

코드 검토가 Anthropic의 병목이 된 이유

이제 Claude가 코드 대부분을 쓰기 때문에 코드 검토가 무너졌어요. Anthropic은 Claude가 Claude Code 자체의 약 90%를 쓴다고 말하며, 회사 모노레포에 병합되는 변경은 2026년 5월 하루 약 2,500건에서 9월 하루 30,000건 넘게로 늘었어요.

가장 먼저 무너진 것은 소스 관리였어요. 모노레포의 메인 브랜치 이력은 거의 100GB이고, 압축된 작업 사본은 25GB가 넘으며, CI는 하루 약 2,500만 번의 체크아웃을 돌려요. 단순하게 가져오면 하루 git 트래픽이 600PB가 넘을 것이라고 Anthropic은 말해요. 절정기에 회사는 이를 감당하려고 내부 git 미러를 수백 개 운영했어요. InfoQ에 따르면 검토는 "그다음에 무너질 것"이었어요.

Anthropic이 따라잡으려고 만든 것

Anthropic은 자체 버전 관리 시스템 Scion을 만들어 5개월 만에 모노레포를 git에서 옮겼어요. 같은 기간에 Antique라는 코드 검토 화면, 코드 검색, 소스 관리 접근 시스템도 만들었어요. Scion은 커밋, 병합, 이력, blame을 서버에서 실행해서 CI 작업과 에이전트가 코드를 체크아웃하지 않고 API로 질문할 수 있어요.

검토를 위해 Claude Code 팀은 Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt, Qing Wang의 글에서 목표를 정했어요. 대부분의 풀 리퀘스트는 "되돌림이나 사고가 늘지 않으면서, 작성자일 수 있는 사람 한 명 이하의 개입으로 병합"되어야 한다는 거예요.

AI 코드 리뷰 과정이 누가 승인해야 하는지 정하는 방식

분류기가 변경마다 위험 등급을 매기고, "등급을 정하는 것은 작성자가 아니라 변경"이에요. 문서, 문구, 플래그 뒤의 추가 변경 같은 위험이 낮은 변경은 사람 승인 없이 병합돼요. 캐싱, 자동 업데이트, 시스템 프롬프트를 포함하는 중간 위험 변경은 사람 한 명이 필요해요.

두 가지 규칙이 선을 지켜요. 에이전트의 승인은 사람의 승인으로 세지 않고, 변경을 프롬프트로 지시한 사람은 필수 검토자 중 한 명으로 쳐요. 팀은 에이전트가 검토자의 모든 의견을 고치면 반복에 빠질 수 있다는 것도 발견했어요. CLI 풀 리퀘스트 하나는 작성자가 멈추기 전에 밤새 50회가 넘는 검토와 수정을 거쳤고, 그래서 팀은 횟수에 상한을 뒀어요. 검토자가 계속 지적한 것에 git blame을 돌렸더니, 약 59%는 검토자의 첫 검토 때부터 있던 코드였어요.

"팀의 누구도 Claude Code의 완전한 정신 모델을 머릿속에 갖고 있지 않고, 우리는 누구에게도 그것이 필요하다고 생각하지 않아요." Anthropic Claude Code 팀, 엔지니어가 코드베이스를 이해하는 방식에 대해

Anthropic이 새 시스템이 낸 결과라고 말하는 것

소스 관리에서 측정된 결과는 Anthropic 자체의 수치예요. 회사는 각 계층에서 캐시 적중률이 99% 넘고, CPU와 메모리 사용량이 이전 git 미러의 200분의 1이며, CI와 연구 작업의 체크아웃이 100배 빨라졌다고 보고해요. InfoQ는 이것이 내부 워크로드에 대해 회사가 보고한 결과이지 git에 대한 일반적인 벤치마크가 아니라고 짚어요.

검토 목표에는 아직 공개된 결과가 없어요. 팀은 하나의 통제가 빠져 있다고 말해요. 되돌림과 사고 숫자가 움직일 때 승인을 조이는 차단기예요. 엔지니어들은 더 많은 코드가 사람 없는 병합으로 옮겨 가기 전에 그것을 원해요.

AI가 쓴 코드가 엔지니어링 팀에 뜻하는 것

코딩 에이전트를 도입하는 모든 회사에게 교훈은 코드 작성이 병목이 아니게 되고 검토, CI, 소스 관리가 병목이 된다는 거예요. Anthropic은 AI 코딩 도구를 쓰는 다른 회사도 머지않아 같은 압박 지점에 이를 것으로 기대해요.

실무자들이 주장을 시험했어요. Hacker News 댓글 작성자 한 명은 사람의 정신 모델이 없으면 어려운 버그가 나타났을 때 의지할 사람이 없다고 경고했어요. 다른 사람은 자사 SOC 2 심사자가 모든 변경을 두 번째 사람이 보도록 요구하는데, 글이 이를 다루지 않는다고 전했어요. 한 개발자는 Claude Code 저장소에서 재현 단계가 있는데도 비활성으로 닫힌 이슈를 6,000개 넘게 셌어요. 한 댓글 작성자는 AI 검토에 한 달 수천 달러가 들고, 사람의 검토는 엔지니어 시간의 3분의 1까지 든다고 말했어요.

일부 시스템은 공개로 출시돼요. Claude Code용 Code Review는 Team과 Enterprise 요금제에서 정식 출시되고, 보안 검토는 프롬프트 인젝션에 대해 강화되지 않았다고 README가 밝히는 오픈소스 GitHub Action으로 돌아가요.

질문과 답변

Claude가 정말 Claude Code의 90%를 쓰나요?

Anthropic은 Claude가 Claude Code 자체의 약 90%를 쓴다고 말해요. 이 수치는 회사 자체의 것이고, 검토 과정에 대한 설명과 함께 공개됐어요.

Anthropic에서 AI가 자기 풀 리퀘스트를 승인할 수 있나요?

문서와 문구 같은 위험이 낮은 변경만 사람 없이 병합돼요. 에이전트의 승인은 사람의 승인으로 세지 않으며, 중간 위험 변경은 사람 검토자가 한 명 필요해요.

다른 회사도 Anthropic처럼 git을 대체해야 하나요?

Anthropic은 아니라고 해요. Scion이 범용 git 대체물이 아니라고 주의하면서, 서버 측 API와 개선된 가져오기 프로토콜 같은 일부 아이디어를 기존 git 플랫폼에 도입하길 권해요.

MOZGII의 시각

우리라면 이렇게 만듭니다

에이전트가 대부분 쓰는 코드베이스의 검토를 꾸린다면 위험 분류기부터 시작할 거예요. 변경마다 사람의 주의가 얼마나 필요한지 정하기 때문이에요. 낮음, 중간, 높음 위험이 무엇인지 분명한 목록이 필요하고, 에이전트용 지시 파일을 문서가 아니라 코드로 다뤄야 해요. 에이전트가 읽는 내용의 변경은 에이전트가 하는 일을 바꿀 수 있어요.

사람에 관한 규칙은 단순하고 엄격하게 둘 거예요. 에이전트의 승인은 결코 사람의 승인으로 세지 않고, 위험이 높은 영역마다 변경을 반드시 읽어야 하는 담당자를 정해요. Anthropic처럼 검토 횟수에도 상한을 둬서 에이전트가 밤새 오래된 지적에 매달려 반복하지 못하게 할 거예요.

약한 고리는 빠져 있는 차단기예요. 이를 일찍 만들 거예요. 한 영역의 되돌림이나 사고가 평소 수준을 넘으면, 사람이 살펴볼 때까지 그 영역이 자동으로 한 등급 위로 올라가요. 그게 없으면 나쁜 한 주는 사고 로그에서만 드러나요.

지켜볼 지표는 하나예요. 사람 승인 없이 병합된 변경의 되돌림 비율을, 사람이 승인한 변경과 비교하는 거예요. 두 숫자가 벌어지면 분류기가 너무 관대한 거예요. 다음으로는 각 변경이 어떤 규칙 때문에 병합될 수 있었는지 기록하는 감사 추적을 더할 거예요. 많은 회사가 컴플라이언스 검토자에게 그것을 보여 줘야 하기 때문이에요.

출처

이 기사의 사실은 다음 출처에서 가져왔습니다.

  1. 01Anthropic Says Nobody Needs a Mental Model of Claude Code. Practitioners Are Testing That - InfoQinfoq.com
  2. 02Anthropic Says Nobody Needs a Mental Model of Claude Code. Practitioners Are Testing That - InfoQinfoq.com
  3. 03Redesigning source control at Anthropic \ Anthropicanthropic.com
  4. 04How Anthropic Redesigned Source Control for AI-Driven Development - InfoQinfoq.com

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