실제로 확인된 문제
실행 결과나 객관적 증거로 문제가 확인됐습니다.
N-Layer의 오픈소스 프로젝트 v0.3.0-alpha
떼껄룩Take a Look
AI로 프로그램은 만들었는데,
정말 제대로 만든 걸까요?
떼껄룩은 AI가 발견한 문제를 그대로 믿지 않습니다.
의심하고, 반박하고, 가능한 것은 실제로 확인합니다.
현재는 사용자의 PC에서 실행하는 오픈소스 로컬 도구입니다.
WHY TAKE A LOOK
“AI가 문제라고 했어요.”
그런데 정말 문제일까요?
AI 코드 리뷰는 유용하지만, 틀린 의심이나 과도한 경고도 만들 수 있습니다. 경고가 많다고 더 안전해지는 것은 아닙니다.
떼껄룩은 문제를 많이 찾아내는 것보다 근거 없는 의심을 실제 문제라고 부르지 않는 것을 중요하게 생각합니다.
HOW IT WORKS
의심에서 끝내지 않고,
한 번 더 확인합니다.
AI의 의견과 실제 확인된 사실을 구분하기 위한 네 단계입니다.
- 01
의심
AI와 규칙이 코드에서 수상한 부분을 찾습니다.
- 02
반박
다른 관점에서 “정말 문제인가?”를 다시 따져봅니다.
- 03
실제 확인
가능한 경우 테스트와 실행 결과 등 객관적인 증거를 확인합니다.
- 04
결과
확인된 사실과 아직 의심뿐인 내용을 나눠 보여줍니다.
A REAL EXAMPLE
수상해 보인다고
모두 문제가 되지는 않습니다.
SearchLens 비공개 프로젝트에 대한 오프라인 규칙 기반 벤치마크 사례입니다. 대상 소스와 내부 코드는 공개하지 않습니다.
“21개가 수상해 보였지만,
6개는 문제가 아닌 것으로 반증됐습니다.”
떼껄룩 검사 결과SearchLens benchmark
사례처음 의심한 항목21개
- 실제로 확인된 문제
- 0
- 아직 확인하지 못한 의심
- 15
- 검사해보니 문제가 아니었던 의심
- 6
이 사례에서 확인된 문제가 0개라는 것은 프로그램 전체가 안전하다는 뜻이 아닙니다. 실제 LLM 성능도 이 수치로 평가한 것은 아닙니다.
THE DIFFERENCE
왜 또 다른 AI 코드 리뷰 도구가 필요한가요?
일반적인 흐름
AI → 문제 발견 → 경고
떼껄룩의 흐름
AI·규칙 → 의심 → 반박 → 증거 → 판정
떼껄룩은 AI의 판단도 검증 대상이라고 생각합니다.
FOUR VERDICTS
결과는 네 가지로 나눠 전합니다.
모른다면 모른다고 말합니다. 색깔뿐 아니라 이름과 설명으로 구분합니다.
아직 확인하지 못한 의심
수상한 점은 있지만 현재 증거로 문제라고 단정할 수 없습니다.
검사해보니 문제가 아니었던 의심
처음에는 수상했지만 추가 확인 결과 반증됐습니다.
사람이 판단해야 하는 항목
UX, 제품 의도, 정책처럼 자동 검증만으로 판단하기 어렵습니다.
WHO IT'S FOR
이런 분을 위해 만들었습니다.
01
ChatGPT, Codex, Claude 등으로
프로그램을 만들어본 비개발자
02
“돌아가기는 하는데 제대로 만든 건지
모르겠다”고 느낀 사람
03
AI 코드 리뷰의 수십 개 경고 중
무엇을 믿어야 할지 모르겠는 사람
HONESTLY, WE'RE IN ALPHA
현재는 Alpha입니다.
할 수 있는 것과 아직 확인하지 못한 것을 함께 공개합니다. 검증 도구 자신에게도 같은 기준을 적용합니다.
지금 할 수 있어요
- 내 PC에서 로컬 실행
- Python과 제한된 Node·TypeScript 검증
- 규칙 기반 탐색과 선택적 LLM provider adapter
- 의심·반박·증거·판정 흐름
- 읽기 쉬운 한국어 결과
아직 한계가 있어요
- 실제 LLM 성능 평가는 충분하지 않습니다
- Docker 격리 실행은 검증 진행 중입니다
- 모든 언어·프레임워크를 지원하지 않습니다
- 전문 보안 감사 도구가 아닙니다
- 프로그램의 안전을 보증하지 않습니다
현재 떼껄룩은 웹에서 검사하는 서비스가 아닙니다. 사용자의 PC에서 실행하는 오픈소스 로컬 도구입니다.
OPEN SOURCE · MIT LICENSE
떼껄룩은 아직 배우는 중입니다.
실제 프로젝트에서 틀린 판정이나 놓친 문제를 발견했다면 알려주세요.
특히 “정상 코드를 문제라고 판단했어요”라는 제보를 환영합니다.