1장: LLM 기반 코드 분석의 등장과 가능성
전통 정적 분석의 한계를 넘어 LLM이 코드를 이해하고 분석하는 새로운 패러다임을 소개합니다. 2026년 도구 생태계와 자동화 파이프라인의 가능성을 탐구합니다.
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전통 정적 분석의 한계를 넘어 LLM이 코드를 이해하고 분석하는 새로운 패러다임을 소개합니다. 2026년 도구 생태계와 자동화 파이프라인의 가능성을 탐구합니다.
AST 기반 정적 분석과 LLM의 의미 분석을 결합하는 하이브리드 접근법을 학습합니다. cAST 청킹, 순환 복잡도, 결합도/응집도 메트릭을 Python과 TypeScript로 실습합니다.
LLM을 활용하여 레거시 코드베이스를 자동으로 탐색하고 문서화하는 기법을 학습합니다. 의존성 그래프 추출, 아키텍처 다이어그램 생성, 인라인 주석 자동 생성을 다룹니다.
LLM 기반 코드 스멜 탐지와 CodeScene Code Health 메트릭을 활용한 기술 부채 정량화를 학습합니다. 우선순위 기반 리팩터링 계획 수립까지 다룹니다.
LLM을 활용한 자동 리팩터링의 패턴, 멀티에이전트 아키텍처, 검증 파이프라인을 학습합니다. 37%에서 98%로 정밀도를 끌어올리는 실전 기법을 다룹니다.
LLM을 활용한 언어/프레임워크 마이그레이션 자동화를 학습합니다. Java에서 Kotlin, React Class에서 Hooks로의 전환과 의미 보존 검증 기법을 다룹니다.
SAST와 LLM을 결합한 보안 취약점 탐지, OWASP Top 10 자동 검출, 취약점 자동 수정 제안과 CI/CD 보안 게이트 구축을 학습합니다.
LLM을 활용한 아키텍처 분석, 순환 의존성 감지, 레이어 위반 탐지, 마이크로서비스 경계 제안과 아키텍처 다이어그램 자동 생성을 학습합니다.
LLM 기반 코드 분석을 CI/CD 파이프라인에 통합하는 방법을 학습합니다. PR별 자동 분석, 품질 게이트, 기술 부채 대시보드와 GitHub Actions 구축을 다룹니다.
AST 추출부터 코드 스멜 감지, 리팩터링 제안, 검증, 적용까지 전체 파이프라인을 구축하는 실전 프로젝트입니다. 레거시 프로젝트 현대화 사례와 도입 가이드를 포함합니다.