미지의 코드에서 이해의 영역으로: GitHub Copilot과 함께 코드베이스 탐험하기

엔지니어들은 팀, 프로젝트를 자주 옮겨 다니며, 자신이 작성하지 않은 복잡한 코드베이스를 탐색해야 합니다. 코드의 상호 연결성을 이해하는 것은 특히 압박감 속에서 시간 소모적이고 어려운 일일 수 있습니다. 저자는 AI를 실행 경로를 추적하고 효율적으로 통찰력을 얻는 조사 파트너로 재정의했습니다. 처음에는 Github Copilot의 Plan 에이전트를 사용하여 코드를 조사하고 결과를 문서화했습니다. 조사 결과는 수동으로 옮겨졌기 때문에, Atlassian MCP를 통합하여 정보를 Confluence 또는 Jira에 직접 업로드했습니다. 이 과정은 최고의 기능을 통합한 맞춤형 에이전트인 "슈퍼 조사관"을 통해 개선되었습니다. 슈퍼 조사관은 코드베이스를 탐색하고, 결과를 문서화하며, 관련 정보를 다이어그램으로 만들고, Confluence 페이지를 생성합니다. 그런 다음 결과를 요약하고 관련 Jira 티켓에 Confluence 페이지 링크를 연결합니다. 이 맞춤형 에이전트는 더 많은 관련 데이터를 저장하기 때문에 원래 프로세스보다 더 효율적이고 정확합니다. 이 도구를 개발하는 데 2주가 걸렸으며, 더 빠르고 상세한 조사를 제공했으며, 사용하면서 계속 개선될 것입니다. 저자는 이 도구의 미래 기능에 대한 기대감을 나타내며, 팀과 공유할 수 있게 되어 기쁘다고 밝혔습니다.