모노레포 CI 파이프라인에 AI 코드리뷰와 보안스캔을 실무적으로 통합하는 방법 AI 생성 이미지: 모노레포 CI 파이프라인에 AI 코드리뷰와 보안스캔 통합 실무 리더 요약 정리 이 섹션은 모노레포 CI 파이프라인에 AI 코드리뷰와 보안스캔을 실제로 통합할 때 의사결정에 도움이 되는 핵심 포인트를 간결하게 정리한 내용입니다. 핵심 개요와 체크리스트 제공 문제 정의 — 모노레포 환경에서 코드리뷰·보안스캔이 어려운 이유 아키텍처 개요 — 모노레포 전용 CI 설계 원칙 파이프라인 단계 — 변경 감지부터 배포까지의 흐름 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 참고하되, 우리 조직 상황에 맞게 조정하면 바로 실무에 적용할 수 있습니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 흔히 발생하는 상황입니다. 몇 년 전 우리 팀 사례를 돌이켜보면, 초기 설계 없이 모노레포 CI에 AI 코드리뷰와 보안스캔을 붙였다가 반복되는 장애와 불필요한 야근을 경험했습니다. 이 글은 그런 실패를 되풀이하지 않도록, 리더 관점에서 먼저 정해야 할 구조와 운영 원칙을 중심으로 설명합니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 문제 정의 — 모노레포에서 코드리뷰와 보안스캔이 어려운 이유 아키텍처 개요 — 모노레포용 CI 파이프라인 설계 원칙 파이프라인 단계 설계 — 변경 감지에서 배포까지 흐름 AI 코드리뷰 통합 전략 — 모델 선택·프롬프트·정책 운영 엔터프라이즈 환경에서 모노레포 CI 파이프라인에 AI 코드리뷰와 보안스캔을 도입할 때 특히 신경 써야 할 구조적·운영적 포인트만 추려 담았습니다. 문제 정의 — 모노레포에서 코드리뷰와 보안스캔이 어려운 이유 대규모 모노레포는 전체 빌드와 스캔 비용이 크고, 피드백 루프가 길어지기 때문에 개발 생산성이 크게 떨어집니다. 하나의 변경이 여러 패키지와 서비스에 걸쳐 파급되지만, 그 영향 범위를 자동으로 가려내기 어렵습니다. 결과적으로 CI는 불필요한 작업을 많이 수행하거나 반대로 중요한 검사를 놓치게 됩니다. ...