기술 포트폴리오 · 슬라이드
AI 기반 CI/CD 리뷰 킷
(중앙 실행형)
repo마다 제각각이던 CI/CD를 중앙 실행형 킷으로 표준화하고, AI 코드 리뷰를 파이프라인에 통합해 품질·생산성을 끌어올린 팀 프로세스
래브라도랩스(LabradorLabs) · 2026 · 데이터파트 파트리더
01 · 배경
왜 필요했나
- repo가 늘수록 CI/CD 스크립트가 repo마다 제각각으로 달라짐
- 같은 목적의 파이프라인인데도 형태가 달라 유지보수·일관성·품질 관리가 어려움
- 리뷰 품질이 사람·repo마다 들쭉날쭉 → 중앙 실행형 표준 필요
02 · 접근
중앙 실행형 킷 + AI 리뷰
표준화repo별 CI/CD → 중앙 킷
→
AI 코드 리뷰파이프라인에 통합(자동)
→
온보딩 정의가이드·mixed profile·테스트 전략
→
연동Bitbucket · Jira
repo가 늘어도 같은 방식으로 합류하도록, 킷이 온보딩 가이드와 테스트 전략까지 담는다. 5종 언어 프로파일(python/go/js/java-spring/mixed)을 제공하며, AI 리뷰 전 diff secret scan으로 secret 노출을 외부 호출 전에 차단한다.
03 · 연동
Bitbucket · Jira 루틴
- 형상관리 Bitbucket · 이슈 Jira를 연동
- 이슈 키를
브랜치 / 커밋 / PR 루틴의 기준으로 사용 (PR 파이프라인은 destination branch 설정만 신뢰)
- 단, 티켓 생성·워크플로 전환 자체는 킷이 직접 관리하지 않음 — 이슈 키는 참조 기준으로만 활용
- 킷은 full commit SHA로 고정(supply-chain 방어), target repo엔 얇은 wrapper 5파일만
04 · 임팩트
결과
일관된 중앙 구조흩어져 있던 repo별 CI/CD를 하나의 중앙 실행형 구조로 통합
품질 향상AI 코드 리뷰를 상시 적용해 리뷰 품질을 표준화
생산성 향상자동 리뷰 + 표준 온보딩으로 새 repo 합류가 빨라짐
확장성repo가 늘어도 동일 방식으로 합류·관리
05 · 역할
내 역할
- 데이터파트 파트리더로서 문제 정의 → 중앙 실행형 킷 표준화 → AI 코드 리뷰 통합 → Bitbucket·Jira 연동 루틴 정립 주도
- 온보딩 가이드·mixed profile·테스트 전략을 킷에 담아 팀 표준으로 정착
- 배움: 파편화는 도구가 아니라 중앙 표준으로 풀린다