핵심 요약 [TL;DR] :
- Git 워크플로우 내에서 코드 관리·CI/CD·협업을 통합하고, 개발 흐름 안에서 직접 실행되는 AI DevOps 환경
- LLM 연동을 통해 OpenAI 호환 API와 로컬 모델까지 유연하게 연결할 수 있는 확장형 AI 인프라
- 자연어 검색 · 코드 탐색 · PR 자동 생성으로 반복 작업을 줄이고 생산성을 높이는 핵심 기능 구성
- AI User 기반으로 DevOps 전반에 참여하며 협업을 보조하는 가상 사용자 구조
- 코드베이스 이해 · 질문 응답 · PR 리뷰까지 지원하며 개발 흐름 전반을 보조하는 인터랙티브 AI
- CI/CD 설정 수정과 빌드 실패 원인 분석까지 확장되어 운영 단계에서도 활용 가능한 AI 적용
- MCP 서버를 통한 확장성과 다양한 도구 연계를 지원하여 보다 지능적인 개발 환경 구현
인공지능과 이를 기반으로 한 기술은 이제 우리 삶의 필수적인 일부가 되었습니다. 어떤 사람은 업무에서, 또 어떤 사람은 엔터테인먼트나 교육 등 다양한 영역에서 활용하고 있습니다. 다른 모든 도구와 마찬가지로, 우리는 AI가 일상적이고 반복적인 작업을 더 쉽고 효율적으로 처리하도록 돕기를 기대합니다.
엔지니어로서 저는 업무와 관련된 영역에 AI를 적용하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이는 단순히 IDE에 국한되지 않고, 버전 관리 시스템이나 생산성 도구와 같은 보조 제품까지 포함됩니다.
이번 블로그에서는 그러한 제품 중 하나인 GitOn의 기능을 자세히 소개하려고 합니다.
GitOn이란 ?
GitOn은 다양한 기능을 내장한 Git 서버입니다. 코드의 변경 사항과 작업을 손쉽게 추적할 수 있고, 재사용 가능한 CI/CD 파이프라인을 생성하며, 브랜치 보호를 위한 사용자 권한 관리 등 다양한 기능을 제공하는 툴입니다.
최근 업데이트를 통해 다양한 AI 기반 기능이 새롭게 도입되었기 때문에, 이 글에서는 GitOn의 AI 기능에 집중하고자 합니다. 주요 기능들이 어떤 것들이 있고 어떻게 동작하는지 함께 살펴보겠습니다.
기본 AI 기능
GitOn에서는 서버 관리자가 기본 기능을 위해 LLM을 활성화할 수 있습니다. AI 설정 메뉴에서 OpenAI 호환 엔드포인트를 추가하는 것만으로 설정이 완료됩니다.
공용 모델(예: ChatGPT, Gemini, Claude)을 사용할 수도 있고, 자체적으로 운영 중인 로컬 모델을 연결할 수도 있습니다. 이 모델은 자연어를 검색 쿼리로 변환하거나, 코드 심볼을 설명 및 탐색하며, Pull Request의 제목과 설명에 대한 툴팁을 제공하는 등의 기본 기능을 담당합니다.
이제 각 기능을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 자연어 쿼리
GitOn에서는 기본적으로 내장된 쿼리를 통해 검색과 필터링을 수행합니다. 하지만 사용자가 특정 프로젝트에서 어떤 파라미터와 값을 사용하는지 항상 알고 있는 것은 아닙니다.
자연어 쿼리 기능을 사용하면 일반적인 문장 형태로 검색을 수행할 수 있습니다. 원하는 내용을 설명한 뒤 Tab 키를 누르면, GitOn이 해당 요청을 AI에 전달하여 구조화된 쿼리로 변환합니다.
아래 예시는 검색 문장이 실제 쿼리로 변환되는 과정을 보여줍니다.
2. 심볼 네비게이션
코드에서 하나의 심볼은 여러 의미를 가질 수 있습니다. AI는 해당 심볼의 맥락을 분석하여 가장 가능성이 높은 의미를 선택하도록 도와주기 때문에, 소스 뷰나 diff 뷰에서 코드 탐색이 훨씬 간편해집니다.
아래 예시에서는 사용자가 직접 찾을 필요 없이 코드의 정확한 위치로 바로 이동할 수 있음을 보여줍니다.
3. Pull Request 제목 및 설명 추천
여러 개의 커밋을 병합하여 Pull Request를 생성할 경우, GitOn은 AI를 활용해 커밋 메시지와 파일 변경 내용을 기반으로 제목과 설명을 자동 생성할 수 있습니다.
이러한 기능들은 AI를 GitOn에 연결했을 때 기본적으로 제공되는 기능들입니다. 단순해 보일 수 있지만, 이 정도만으로도 생산성을 크게 향상시키고 불필요한 반복 작업을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.
더 많은 기능을 원하시나요? 그렇다면 이제 가상 AI 유저를 연결하고 생성할 차례입니다. 이 기능을 자세히 살펴보겠습니다.
4. AI User
AI User는 DevOps 및 개발 과정에서 사용자를 도와주는 가상의 사용자입니다. 전체 프로젝트와 사용자에 대해 전역으로 할당할 수도 있고, 특정 프로젝트에만 제한적으로 설정할 수도 있습니다.
설정 과정도 간단합니다. 새로운 사용자를 생성한 뒤 AI 타입을 지정하면 됩니다. 이후 모델 연결 설정을 진행할 수 있으며, 이 역시 OpenAI 호환 API를 사용합니다.
공용 모델을 사용할 수도 있고, 자체 인프라에 배포된 모델을 사용할 수도 있습니다
기본적인 AI 유저 설정 이후에는 어떤 실제 사용자가 해당 AI를 사용할 수 있는지, 그리고 어떤 그룹 및 프로젝트와 상호작용할 수 있는지도 설정할 수 있습니다.
또한 각 AI 유저마다 별도의 모델을 설정하고 적절한 시스템 프롬프트를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 리뷰어 역할의 AI에는 더 간결하고 명확한 결과를 위해 엄격한 프롬프트를 설정할 수 있고, 채팅 인터페이스를 사용하는 AI에는 보다 자연스러운 대화형 프롬프트를 적용할 수 있습니다.
이러한 설정을 통해 작업 환경을 더욱 유연하고 효율적으로 구성할 수 있습니다.
① AI 유저로 할 수 있는 일
AI 유저는 주로 컨텍스트를 이해하는 어시스턴트이자 보조 사용자로 활용됩니다. 어시스턴트로서 어떤 인터페이스에서든 아이콘을 클릭하고 대화를 시작하는 방식으로 사용할 수 있습니다.
② 코드베이스 이해
파일을 탐색하는 동안 코드베이스에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든지 AI에게 질문할 수 있습니다.
또한 코드의 특정 부분을 선택한 뒤, 해당 코드에 대한 설명을 AI에게 요청할 수도 있습니다.
AI 유저의 도움을 받아 CI/CD 설정을 수정하여 작업(Job)을 변경하거나 새로운 작업을 추가할 수도 있습니다. 만약 빌드가 실패한 경우 AI 유저에게 실패 원인을 분석해달라고 요청할 수도 있습니다.
Pull Request 페이지에서는 AI 유저가 전체 변경 사항이나 일부 변경 사항(예: 마지막 리뷰 이후 변경된 내용)을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한 Pull Request 페이지에서 AI 유저를 멘션하여 특정 작업을 할당할 수도 있으며, 해당 작업의 결과는 댓글 형태로 추가됩니다.
마무리
정리하자면, 최신 GitOn 버전에서는 다양한 AI 기능이 도입되어 개발 과정과 코드베이스, CI/CD 설정에 대한 이해를 보다 쉽게 만들고, 팀 전체의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 기본 제공 기능 외에도 MCP 서버를 함께 제공하여, 다양한 도구와 프롬프트를 통해 AI 어시스턴트와 보다 지능적이고 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
GitOn의 새로운 기능의 설정 방법이나 실무 활용 사례가 궁금하시다면 슬렉슨의 도움을 받아보세요. 환경에 가장 적합한 최적의 활용 방안을 함께 찾아드리겠습니다.
