제공 기능
- 모든 개발자의 점수를 한눈에 확인하는 색상 코드 히트맵
- 4개 도메인에 걸친 개발자별 숙련도 형태를 보여주는 레이더 차트
- 최고 성과자와 팀 평균을 비교하는 팀 수준 오버레이
- 모든 개발자에 대한 자동 도출 강점 및 성장 영역
- 주간 발견 추세와 해결률 추적
- AI 생성 포스 그래프를 통한 반복 패턴 식별
4가지 도메인
각 도메인은 코드를 리뷰하는 전문 에이전트에 해당합니다:| 도메인 | 전문가 | 측정 대상 |
|---|---|---|
| Security | 보안 전문가 | 취약점, 시크릿 노출, 인젝션 위험, 인증 문제 |
| Performance | 성능 전문가 | 비효율적인 쿼리, 메모리 누수, N+1 문제, 불필요한 할당 |
| Correctness | 정확성 전문가 | 논리 오류, 엣지 케이스, 타입 불일치, 누락된 유효성 검사 |
| Patterns | 패턴 전문가 | 안티패턴, 코드 냄새, 스타일 위반, 유지보수성 문제 |
점수 산출 방식
점수는 **베이지안 축소(Bayesian shrinkage)**를 사용합니다. 이는 각 개발자에 대해 보유한 데이터 양을 고려하는 통계적 방법입니다. MR이 적은 개발자는 소규모 샘플에서의 신뢰할 수 없는 극단적 점수를 방지하기 위해 팀 평균 쪽으로 점수가 조정됩니다.- 발견 수집 — 지난 90일간 Advanced 코드 리뷰 전문 에이전트의 모든 발견을 개발자별, 도메인별로 그룹화합니다.
- 정규화 — 각 개발자의 각 도메인에서
MR당 발견 수를 계산합니다. - 팀 평균으로 축소 — 각 개발자의 비율을 팀 전체 평균과 블렌딩합니다. MR이 많은 개발자는 관측된 값에 가까운 비율을 유지하고, MR이 적은 개발자는 팀 평균에 더 가깝게 조정됩니다.
- 임계값 대비 점수화 — 조정된 비율을 도메인별 임계값과 비교합니다:
점수 = max(0%, 1 - 조정 비율 / 임계값). - 평균 — 4개 도메인 점수의 평균이 전체 점수가 됩니다.
Skill Matrix에 나타나려면 개발자가 Advanced 모드로 최소 3건의 MR을 리뷰받아야 합니다. Fast 모드 리뷰는 도메인 전문 에이전트를 사용하지 않으므로 포함되지 않습니다.
베이지안 축소가 필요한 이유
발견이 없는 7건의 MR을 제출한 개발자가 반드시 67건의 MR에서 일부 발견이 있는 개발자보다 뛰어나다고 할 수 없습니다 — 단순히 해당 개발자에 대한 데이터가 더 적을 뿐입니다. 베이지안 축소는 소규모 샘플을 적절한 불확실성으로 처리하여 이 문제를 해결합니다:- MR이 많은 개발자 — 점수가 실제 발견 비율을 가깝게 반영합니다
- MR이 적은 개발자 — 충분한 데이터가 쌓일 때까지 점수가 팀 평균 쪽으로 조정됩니다
점수 이해하기
| 전체 점수 | 등급 | 해석 |
|---|---|---|
| 80% 이상 | 우수 | 모든 도메인에서 일관되게 깔끔한 코드 |
| 60 – 79% | 양호 | 평균 이상이며 개선할 소수의 영역이 있음 |
| 40 – 59% | 보통 | 여러 도메인에서 성장 여지가 있음 |
| 20 – 39% | 노력 필요 | 일부 도메인에서 상당한 발견이 있음 |
| 20% 미만 | 미흡 | 여러 도메인에서 높은 발견 비율 |
Advanced 모드 전용
Skill Matrix는 Advanced 코드 리뷰의 발견만 사용합니다. Advanced 모드에서는 네 명의 전문 에이전트(Security, Performance, Correctness, Patterns)가 코드를 독립적으로 분석합니다. Fast 모드로 리뷰된 MR은 단일 범용 에이전트를 사용하며, 그 발견은 도메인별로 분류되지 않으므로 도메인별 점수에 기여할 수 없습니다. 워크스페이스가 Fast 모드를 사용하는 경우 Skill Matrix에 자격을 갖춘 개발자가 적거나 비어 있을 수 있습니다. 전체 Skill Matrix 적용 범위를 얻으려면 코드 리뷰 설정에서 Advanced 모드로 전환하세요.Skill Matrix 표시 위치
팀 Skill Matrix (히트맵)
Analytics 페이지의 Skill Matrix 탭에는 모든 자격 개발자의 히트맵 테이블이 표시됩니다. 각 셀은 초록색(우수)에서 빨간색(미흡)까지 색상으로 표시되며, 개발자별 전체 점수와 MR 수가 포함됩니다. 하단의 팀 평균 행이 기준선을 제공합니다. 개발자 행을 클릭하면 프로필이 열립니다.Skill Radar (레이더 차트)
히트맵 아래에 레이더 차트가 상위 3명의 개발자와 점선으로 표시된 팀 평균 라인을 오버레이합니다. 각 도메인에서 누가 앞서 있는지, 팀 형태가 어디서 다른지를 빠르게 시각적으로 파악할 수 있습니다.개발자 프로필 다이얼로그
개발자를 클릭하면 전체 프로필이 열리며, 다음 정보가 포함됩니다:| 섹션 | 설명 |
|---|---|
| 프로필 헤더 | 아바타, MR 수, 총 발견 수, 평균 품질 점수, 전체 스킬 비율 |
| Skill Radar | 이 개발자의 4개 도메인 레이더 차트 |
| 해결률 | 머지 전 해결된 발견 비율, 프로그레스 바로 표시 |
| Focus Areas | 자동 도출된 강점 (상위 2개 도메인)과 성장 영역 (하위 2개 도메인) |
| 주간 발견 추세 | 최근 90일간 심각도별 발견을 누적 컬럼 차트로 표시 |
| Pattern Force Graph | AI가 식별한 반복 패턴을 포스 다이렉티드 네트워크로 시각화 |
활용 사례
1. 타겟 스킬 개발
자동 도출된 Focus Areas를 1:1 면담 가이드로 활용하세요. 개발자가 Correctness에서 90%, Security에서 45%를 받았다면, 보안에 집중하는 멘토와 매칭하거나 보안 관련 태스크를 배정하여 해당 스킬을 키우세요.2. 균형 잡힌 코드 리뷰 배정
해당 도메인에서 가장 높은 점수를 받은 리뷰어에게 중요한 PR을 라우팅하세요. Security에서 95%를 받은 개발자가 인증 변경 사항을 리뷰하기에 적합한 인물입니다.3. 시간별 개선 추적
주간 발견 추세는 개발자의 발견 수가 감소하고 있는지 보여줍니다. 이전에 약했던 도메인에서 하향 추세는 코칭이나 트레이닝이 효과를 내고 있음을 입증합니다.4. 팀 구성 계획
팀 오버레이 레이더는 집단적 약점을 드러냅니다. 팀 전체가 Performance에서 낮은 점수를 받는다면, 성능에 초점을 맞춘 트레이닝이나 툴링에 투자하는 것을 고려하세요.점수는 절대적 임계값을 기준으로 하므로 팀 변경에 걸쳐 안정적입니다. 그러나 팀 평균 행은 팀원이 합류하거나 떠남에 따라 변경됩니다. 개인 성장 추적에는 개인 점수를, 조직 벤치마킹에는 팀 평균을 활용하세요.
관련 문서
Code Review 개요
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