AI 코치 프로젝트

[DaleSeo]

🧠 배경

달레 스터디에서는 스터디원들의 답안 제출은 원활하게 이루어지고 있으나, 코드 리뷰 과정에서 병목 현상이 자주 발생하고 있습니다. 특히 리더와 코치의 수가 부족하여 리뷰 지연이 발생하거나, 프로그래밍 언어가 달라 코드 리뷰의 깊이에 제한이 생기는 경우도 있습니다. 이는 스터디 전체의 학습 속도와 효율성을 저해하는 요소가 되고 있습니다.

🎯 목표

AI 코치를 개발하여, 스터디 멤버들이 제출한 답안에 대해 코딩 테스트 관점(알고리즘, 자료구조, 시간/공간 복잡도, 코드 가독성 등)에서 자동으로 리뷰하고, 개선 피드백과 승인 여부를 판단할 수 있는 시스템을 구축합니다.

✨ 주요 기능

🔍 PR 분석 및 코드 평가

• PR의 기본 제출 규칙 준수 여부 확인
• 코드의 시간/공간 복잡도 추정 및 평가
• 알고리즘/자료구조 선택의 적절성 분석
• 코드 가독성 및 스타일 검사 (네이밍, 주석, 구조 등)

💬 자동 피드백 생성

• 규칙 위반 사항에 대한 자동 코멘트 생성
• 코드의 강점과 개선점을 자연어로 설명
• 구체적인 리팩토링 제안 및 코드 예시 제공
• 관련 알고리즘 문제 또는 참고 자료 추천
• 정체되어 있는 PR에 격려와 응원 메시지

✅ 승인 및 PR 상태 관리

• 피드백 반영 여부에 따른 자동 승인 기능
• 마감 시점 이후에도 미처 처리되지 않은 PR 자동 정리 (Close 또는 Merge)

🧠 [Optional] 학습 기반 품질 향상

• 기존 제출 코드 및 리뷰 코멘트 학습을 통한 코칭 품질 개선
• 사용자 피드백(👍/👎)을 통한 지속적 모델 개선
• 언어별, 문제 유형별 특화된 피드백 제공

🤔 고려 사항

• GitHub 연동: GitHub Actions / GitHub App / 별도 Web UI 등 고려
• LLM 모델 선택: OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Mistral AI 등 비교 검토
• API 키 및 보안 관리 방안 마련
• 비용 최적화를 위한 프롬프트 전략

🚀 기대 효과

• 리뷰 병목 해소로 스터디 Turnaround time 감소
• 리더와 멘토의 PR 관리 및 리뷰 부담 감소
• 반복적인 nick pick 대신 더 깊이 있는 피드백에 집중
• 즉각적인 피드백으로 학습자의 학습 효율 향상
• 코드 리뷰 품질의 일관성 확보
• 프로그래밍 언어가 달라서 코드 리뷰가 어렵다는 피드백 반영

🗓️ 예상 일정

• 팀 구성: 백엔드 엔지니어 5-7명
• 예상 기간: 3-5개월

[DaleSeo]

@SamTheKorean @TonyKim9401 지난 번에 회의 때 논의했던 아이디어가 너무 좋았던 것 같아서 흐지부지될까봐 일단 여기에 남겨두었어요. 스터디 4기 중에 개발해서 테스트해보고, 5기부터 본격적으로 활용할 수 있으면 좋을 것 같습니다.

[leokim0922]

스터디와 함께 신청해봅니다...!

[KwonNayeon]

제가 할 수 있는 일이 있을지 잘 모르겠지만, 일단 신청하겠습니다!

[sounmind]

AI 스터디를 하면서 흥미가 생겼습니다. 기여하고 싶습니다! 신청합니다.

[hi-rachel]

재미있을 것 같아요. 너무 좋은 아이디어입니다. 기여할 수 있는 부분이 있다면 저도 참여하고 싶습니다!

[jkim3289]

AI에 많은 관심이 있어서, 신청합니다!