RovoDev 코드 리뷰어 Atlassian 대규모 LLM 기반 코드 리뷰 자동화 실증 연구
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📝 원문 정보
- Title: RovoDev Code Reviewer: A Large-Scale Online Evaluation of LLM-based Code Review Automation at Atlassian
- ArXiv ID: 2601.01129
- 발행일: 2026-01-03
- 저자: Kla Tantithamthavorn, Yaotian Zou, Andy Wong, Michael Gupta, Zhe Wang, Mike Buller, Ryan Jiang, Matthew Watson, Minwoo Jeong, Kun Chen, Ming Wu
📝 초록 (Abstract)
대형 언어 모델(LLM)을 활용한 코드 리뷰 자동화는 코드 리뷰 워크플로를 혁신할 잠재력을 가지고 있다. 기존 LLM 기반 코드 리뷰 코멘트 생성 방법이 발전했음에도 불구하고, 기업 수준의 코드 리뷰 자동화 도구를 설계하기 위해서는 여전히 실용적인 과제가 남아 있다. 특히, 파인튜닝 없이 리뷰 가이드에 맞추고, 컨텍스트를 인식하며, 품질을 검증하는 코멘트를 어떻게 생성할 것인가가 핵심 질문이다. 본 논문에서는 Atlassian의 개발 생태계에 원활히 통합된 엔터프라이즈급 LLM 기반 코드 리뷰 자동화 도구인 RovoDev Code Reviewer를 소개한다. 1년 동안 진행된 오프라인·온라인·사용자 피드백 평가 결과, RovoDev Code Reviewer가 생성한 코멘트 중 38.70%가 이후 커밋에서 코드 변경을 유발했으며, PR 사이클 타임을 30.8% 단축하고, 인간이 작성한 코멘트 수를 35.6% 감소시키는 등 피드백 주기 가속, 리뷰어 업무 경감, 전반적인 소프트웨어 품질 향상에 기여함을 확인하였다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
두 번째로, 평가 방법론이 다각적이다. 오프라인 실험에서는 기존 …