⚠️ 본 과정은 학습/실습 목적이며, 실제 배포용 환경을 제공하지 않습니다. 배포 시 AGPLv3 라이선스를 준수해야 합니다.

클래스 소개

이 강의에서는 AI 기반 PR 코드 리뷰 오픈소스 pr-agent를 직접 설치하고, 샘플 PR을 생성해 자동 리뷰 결과를 확인하며, 실무 환경에 맞게 세팅하고 커스터마이징하는 방법을 배웁니다.

여기에 Github Workflow ,최신 Python 개발 환경 세팅, Docker Multi-Stage Build, 프로젝트 문서 자동화(MkDocs)까지 함께 익혀, 단순 튜토리얼이 아닌 실제 팀 환경에서 활용할 수 있는 실전형 개발 자동화 과정을 경험할 수 있습니다.

또한 GitHub Pull Request 화면에서 AI가 남긴 실제 리뷰 코멘트와 요약 결과를 직접 확인하며, 추상적인 이론이 아닌 눈에 보이는 성과를 체험하게 됩니다.”

정확하고 최신의 내용은 반드시 공식 문서를 참조하시기 바랍니다

공식 문서

• GitHub 저장소: https://github.com/qodo-ai/pr-agent

• 공식 가이드: https://qodo-merge-docs.qodo.ai

AI로 강화된 GitHub PR 자동화

pr-agent의 구조와 핵심 로직을 이해하고 직접 실습합니다.

GitHub Actions와 OpenAI API를 연동해 자동화된 리뷰 시스템을 구현합니다.

반복되는 코드 리뷰 시간을 줄이고 효율적인 협업 환경을 만들 수 있습니다.

이 클래스가 특별한 3가지 이유

❶ 실무 중심의 AI 코드리뷰 자동화

이 강의는 오픈소스를 ‘설치해보기’에서 끝나지 않습니다. 실제 팀 환경에서 pr-agent를 운영하며 얻은 설정값, 권한 관리, 워크플로 최적화 경험을 바탕으로 바로 써먹는 커스터마이징을 다룹니다. 리뷰 품질 향상과 리뷰 속도 균형을 잡는 방법, 라벨·코멘트 자동화, 예외 케이스 처리까지 제공하여 수강 직후 팀 저장소에 안전하게 도입할 수 있습니다. 또한 GitHub Actions와 연동한 PR 체커 구성, 브랜치 보호 규칙과의 충돌을 피하는 운영 팁, 점진적 롤아웃 전략까지 실제 사례를 통해 상세히 안내합니다.

❷ 최신 Python & 개발 환경 트렌드

Python 최신 버전 관리와 패키징을 pyproject.toml 중심으로 정리하고, 가상환경, 린터·포매터, 타입체커 구성까지 모범 사례를 제시합니다. Docker Multi-Stage Build로 이미지 용량을 줄이고 빌드 캐시를 극대화하는 요령, MkDocs로 문서 자동화와 테마 커스터마이징을 구현해 배포 파이프라인에 자연스럽게 녹여내는 과정을 실습으로 익힙니다. 추가로 CLI 스캐폴딩, 테스트 자동화, 프리커밋 훅 연동 방법을 단계별로 다루며, 팀 표준을 문서화하여 신규 인원 온보딩 시간을 단축하는 실무 팁도 제공합니다.

❸ Docker 실습과 간단한 배포 경험

이 강의는 로컬 PC에서 Docker를 사용해 AI 코드리뷰 환경을 직접 설치하고 실습하는 방식으로 진행됩니다. 실습한 컨테이너 이미지를 Docker Hub에 배포하고, 이를 활용해 GitHub Actions에서 동작하는 간단한 파이프라인까지 구성해 보며, 로컬 설치·운영 과정과 배포 경험을 동시에 쌓을 수 있습니다. 이를 통해 설치, 배포, 파이프라인 적용까지 전체 흐름을 이해하고 실습할 수 있습니다.

⚖️ 라이선스 안내

본 강의에서는 GNU Affero General Public License v3(AGPLv3) 기반의 오픈소스를 학습 목적으로 활용합니다.

• 강의에서 제공되는 예시는 커스터마이징 방법 설명을 위한 것이며, 실제 배포본은 제공되지 않습니다.

• 사용자는 반드시 원본 저장소 및 공식 문서를 확인하여 직접 설치·배포해야 합니다.

• 개인적인 학습 및 내부 활용은 자유롭지만, 외부에 서비스나 배포를 하는 경우 수정한 소스코드를 공개해야 합니다.

• 강의 자료에 포함된 아이콘 및 이미지 등은 별도의 저작권 제한 없이 사용 가능합니다.

Pull request 설명 보강 기능

내가 만든 pull request에 AI가 설명을 추가해줘요.

Pull request 리뷰

내가 만든 PR을 AI가 분석한 후 리뷰를 진행해줍니다.

Pull request 코드 추천 기능

내가만든 PR에 있는 코드를 보고 AI가 개선할 코드를 추천해줘요.

Pull request 질문 기능

PR의 특정 코드에 대해 AI에게 질문하고 답변을 받을 수 있어요.

수강 효과

• AI 기반 PR 자동 코드 리뷰 환경 구축

• OpenAI · Python · GitHub Actions · Github App · Docker · Mkdocs 활용 가능

• 프로젝트 문서 자동화(MkDocs) 활용

• 팀 생산성과 코드 품질 동시 향상

추천 대상

• 오픈소스 PR Agent 환경을 로컬 환경에 직접 세팅해보고 싶은 분

• 최신 Python·Docker 트렌드 실습이 필요한 분

• GitHub Actions 연동 문서 자동화를 경험하고 싶은 분

• 팀에 AI 기반 리뷰 문화를 도입하고 싶은 분

수강 전 참고사항

이 강의는 기본적인 Git 사용 경험과 Python 개발 지식이 있는 분을 대상으로 합니다.

Docker와 CI/CD 개념을 알고 있다면 더 수월하지만, 처음 접하더라도 단계별 실습으로 따라올 수 있게 구성했습니다.

로컬 PC, GitHub 계정, Docker 설치가 필요하며, 제공되는 예제와 가이드를 통해 수업 종료 시 AI 기반 코드 리뷰 환경을 완성합니다.

수업은 샘플 리포지토리를 기반으로 진행되며, 개인 프로젝트에 적용할 수 있도록 체크리스트와 트러블슈팅 팁도 포함됩니다.