에이전트와 함께한 15개월의 핀테크: 프로젝트 역사에서 본 품질 곡선

핀테크 스타트업에서 원격 개발자로 일하는 Alexander는 2025년 5월부터 AI 에이전트가 코드를 작성하는 폐쇄형 핀테크 제품을 운영해 왔으며, 2026년 2월에 두 번째 결제 프로젝트를 추가했습니다. 그는 AI 에이전트가 오류 마스킹, 폴백 반환, 빈 구조체 반환과 같은 일반적인 린터가 감지하지 못하는 독특한 오류 클래스를 생성한다는 것을 관찰했습니다. 그는 프로젝트 내에서 50개의 맞춤형 분석기를 작성한 후 이를 glint라는 오픈소스 도구로 통합했으며, 현재 130개의 규칙이 있습니다. 프로젝트의 품질 곡선은 고원과 하락을 보여주며, 각 하락은 1월 정리(140K줄의 죽은 코드 제거)와 4월 신 객체 분석과 같은 특정 이벤트에 해당합니다. 개발자는 Go 코드의 비테스트 1,000줄당 심각한 발견 밀도를 측정했으며, 곡선은 2026년 4월에 자신이 직접 작성한 코드 품질보다 낮아져 6배 더 깨끗해졌습니다. 그는 또한 린트 회로가 없는 대조군 프로젝트를 실행했는데 품질이 악화되었고, 에이전트 없이 작성한 2024년 암호화폐 봇은 1,000줄당 2.32개의 심각한 발견이 있었으며, 안전하지 않은 타입 단언과 float JSON 계약의 금액 포함이 있었습니다. 시스템은 전체적으로 작동합니다: 린트 규칙은 커밋 전에 결함을 포착하고, 버그를 가장 먼저 아는 것은 클라이언트가 아니라 검사기입니다. 그러나 린트가 모든 것을 포착하지는 않습니다: 최근 금액이 차감되었지만 표시되지 않은 버그는 세 가지 보호 계층을 통과했습니다. 개발자는 품질이 이제 작성자의 속성이 아니라 코드가 작성되는 회로의 속성이라고 결론지었습니다.