AI 기반 코드 리뷰 도구를 활용하여 복잡한 비즈니스 로직을 담은 레거시 메서드를 리팩토링한 후, 기능적 동등성과 코드 품질을 검증하는 방법을 살펴봅니다.

검증용 프롬프트 설계

DeepSeek에 코드 비교 분석을 요청할 때 사용하는 프롬프트 구조입니다. 명확한 지시와 함께 리팩토링 전후 코드를 제시합니다:

다음 코드 리팩토링의 품질과 기존 기능 충족 여부를 검토해주세요:

[리팩토링 후 코드]
...

[리팩토링 전 코드]
...

사례: 데이터 권한 조회 로직 개선

개선된 구조 (After)

@Override
public RoleDataVo fetchPermissionData(Integer menuId, Long brandDeptId) {
    PermissionContext ctx = new PermissionContext(menuId, brandDeptId);
    
    switch (ctx.resolveUserCategory()) {
        case BRAND_OWNER -> ctx.setupBrandOwner();
        case BRAND_EMPLOYEE -> ctx.setupBrandEmployee(orderDao, shopDao);
        case FRANCHISE_OWNER -> ctx.setupFranchiseOwner();
        case FRANCHISE_EMPLOYEE -> ctx.setupFranchiseEmployee(orderDao, bizDao, staffDao);
        case null, default -> ctx.setupFallback();
    }
    
    ctx.finalizeSetup(bizDao);
    return ctx.extractResult();
}

컨텍스트 클래스 핵심 구조

@Data
public class PermissionContext {
    private final RoleDataVo result = new RoleDataVo();
    private final SysUser currentUser = AuthUtil.getCurrentUser();
    private final List<String> userRoles = new ArrayList<>(AuthUtil.getRoleCodes());
    
    private List<Long> departmentIds = new ArrayList<>();
    private Set<Long> accessibleBizIds = new HashSet<>(128);
    private Set<Long> deptBizScope = new HashSet<>(128);
    
    private boolean maskingRequired = true;
    private long dataTimeWindow = 1L;
    private boolean hasDeptConstraint = false;
    
    // 생성자 및 타입별 초기화 메서드들...
}

기존 구조 (Before)

@Override
public RoleDataVo fetchPermissionData(Integer menuId, Long brandDeptId) {
    RoleDataVo result = new RoleDataVo();
    SysUser user = AuthUtil.getCurrentUser();
    List<String> roleCodes = new ArrayList<>(AuthUtil.getRoleCodes());
    List<Long> deptIds = new ArrayList<>();
    Set<Long> bizScope = new HashSet<>(128);
    Set<Long> deptBizScope = new HashSet<>(128);
    boolean needMasking = true;
    long timeWindow = 1L;

    // 사용자 유형별 거대한 switch 블록 (150+ 라인)
    switch (user.getUserType()) {
        case 1: // 브랜드 소유자
            timeWindow = -1;
            deptIds = null;
            bizScope = null;
            needMasking = false;
            result.setBrandId(user.getBrandId());
            result.setAdminFlag(true);
            break;
        case 4: // 브랜드 직원
            // 40+ 라인의 중첩 조건 로직...
            break;
        // ... 기타 케이스
    }
    // 공통 후처리 로직...
    return result;
}

AI 검증 결과 분석

품질 향상 지표

발견된 결함 사례

AI 검증 과정에서 식별된 논리 오류:

// 문제 코드
public boolean missingRoles() {
    return CollUtil.isNotEmpty(this.userRoles); // 부정 조건 오류
}

// 수정 필요
public boolean hasAssignedRoles() {
    return CollUtil.isNotEmpty(this.userRoles);
}
// 또는
public boolean noRolesAssigned() {
    return CollUtil.isEmpty(this.userRoles);
}

검증 체크리스트 자동화

AI에게 요청할 수 있는 구체적인 검증 항목:

1. 동등성 검증: 모든 분기 조건이 동일하게 처리되는지 확인
2. 누락 검출: 리팩토링 과정에서 삭제된 로직 별
3. 사이드 이펙트: 전역 상태 변경 여부 확인
4. 예외 처리: 기존의 방어적 코드가 유지되는지 검사

실무 적용 팁

효과적인 AI 활용을 위한 추가 전략:

• 점진적 검증: 한 번에 전체가 아닌 사용자 유형별로 분할 검증
• 테스트 케이스 생성: AI가 각 분기의 입력-출력 쌍을 제안하도록 요청
• 회귀 방지: "기존 코드의 어떤 동작이 변경되었는지"를 명시적으로 질문

한계와 보완

AI 검증의 한계를 인지하고 다음을 병행해야 합니다:

• 단위 테스트로 핵심 경로 커버리지 확보
• 통합 테스트로 실제 데이터 흐름 검증
• 코드 리뷰로 AI가 놓친 비즈니스 규칙 확인