Jazzberry

Jazzberry의 핵심 발상은 읽는 것보다 돌려 보는 게 낫다는 것이다. 풀 리퀘스트가 들어올 때마다 AI 에이전트는 복제된 저장소 안에서 작업하며, 결함이 있는지 확인하려고 코드 조각을 쓰고 실행한다. 에이전트는 실제 동작을 지켜보기 때문에, 이 자동 버그 탐지는 정적 스캐너가 놓치는 논리 오류와 런타임 문제를 짚어 낼 수 있다. 팀은 이를 의심스러운 문제 목록이 아니라 무엇이 어떻게 깨졌는지에 대한 구체적 증거로 내세운다.

각 리뷰는 저마다 잠긴 microVM에서 돌아간다. 저장소는 그 격리된 기계로 복제되고, 에이전트는 그 안에서 일하고, 끝나면 환경은 사라진다. 한 프로젝트의 실행이 다른 것과 섞이지 않고, 한 작업이 건드릴 수 있는 범위도 좁아진다. 대신 검사가 도는 동안에는 코드가 회사 인프라를 떠난다.

따로 들여다볼 대시보드가 없다. GitHub 앱을 설치하고 나면 Jazzberry는 풀 리퀘스트를 감지해 스스로 움직인다. 지적은 풀 리퀘스트 자체의 댓글로 도착해, 리뷰어가 이미 읽고 있는 자리에 뜬다. GitHub에서 일을 끝내고 다른 탭을 열고 싶지 않은 팀에 맞는다.

결과물은 풀 리퀘스트에 올라가는 Markdown 표다. 각 줄에 버그 이름, 치명적부터 낮음까지의 심각도, 테스트 케이스 예시, 무엇이 잘못되는지에 대한 설명이 담긴다. 이 구조 덕분에 리뷰어는 표를 훑고 대응을 정할 수 있다. 로그를 뒤질 필요는 없다. 초기 사용자들은 SQL 인젝션 결함과 API 키 검증 오류를 잡았다고 보고했다.

Jazzberry는 한 스택에 묶여 있지 않다. 에이전트가 샌드박스 안에서 패키지를 설치하고 인터프리터를 띄우므로, Python, JavaScript, TypeScript, Go, Java, Ruby 같은 주요 언어를 넘나든다. 언어가 섞인 코드베이스라도 언어마다 도구를 따로 둘 필요가 없다. 아주 특이한 빌드 구성이라면 설정을 좀 더 손봐야 할 정도다.