AI 자동 조종: 티켓에서 GUI 검증까지 폐루프 C++ 개발 파이프라인
Anthropic
JetBrains
저자는 YouTrack, Claude Code 및 맞춤형 C++ 테스트 엔진을 사용하여 AI 구동 자동화 개발 주기를 구축했습니다. 시스템은 티켓을 파싱하고, C++ 코드를 수정하며, 프로젝트를 빌드하고, 디스플레이가 없는 Windows RDP 세션을 통해 라이브 GUI에서 테스트한 후 티켓을 종료합니다. 파이프라인에는 문제 이해, 코드 수정 및 GUI 검증을 위한 구성 요소가 포함되어 있습니다.
저자는 데스크톱 지구물리학 애플리케이션(약 300만 줄의 C/C++, Qt 위젯, QML 씬, Qt3D로 구성)을 위한 'AI 자동조종장치'를 만들었습니다. 이 시스템은 YouTrack에서 티켓을 받아들이는데, '이슈 이해' 구성 요소가 ffprobe를 사용하여 설명, 첨부 파일, SVN 히스토리 및 비디오 프레임을 읽고 컨텍스트를 추출합니다. 그런 다음 '솔버'가 Claude Code를 사용하여 C++ 코드 변경을 계획 및 작성하고, 빌드를 수행합니다. '테스트 엔진'('Uprovlala'라는 별명)은 에이전트가 Python 클라이언트의 네임드 파이프를 통해 버튼 클릭, 트리 탐색, 3D 뷰 캡처 등의 메서드를 사용하여 실행 중인 애플리케이션을 제어할 수 있게 해주며, 최소화된 RDP 세션에서도 가능합니다. 에이전트는 매크로를 기록하고 재생할 수도 있습니다. GUI 테스트 후, 검토 구성 요소가 스크린샷을 확인합니다. 마지막으로 티켓이 커밋되고 답장과 함께 종료됩니다. 이 시스템은 5월에 2,899줄과 37개의 C++ 메서드에서 7월에는 13,836줄과 120개의 메서드로 성장했으며, 각 메서드는 실제 작업의 장애물을 극복하기 위해 추가되었습니다. 에이전트가 특정 단계를 수행할 수 없는 경우, 거짓 결과를 만들어내지 않고 정직하게 '할 수 없음'을 보고합니다.
출처: Habr — хаб ML —
원문
