LetMeCheck.ai

저장소마다 숫자 하나가 나와 엔지니어링 품질을 한데 요약한다. 신용 점수나 검사 결과에 가깝다. 대시보드는 이를 유지보수성, 보안 위험, 기술 부채, AI 슬롭의 하위 점수로 나눈다. 80퍼센트를 넘으면 건강한 편으로 읽는다. 60퍼센트 아래면 팀을 느리게 만들거나 장애를 일으키기 전에 손볼 일이 있다는 신호다.

팀이 간판 기능으로 내세우는 게 이것이다. AI 코딩 도구는 잘 돌아가지만 프로젝트에 어울리지 않는 코드를 자주 만들고, 그 상처는 테스트에서 좀처럼 드러나지 않는다. LetMeCheck.ai는 눈에 띄는 패턴을 찾는다. 불필요한 추상화 계층, 중복된 비즈니스 로직, 겉치레용 엔터프라이즈 뼈대, 불어난 서비스 계층, 아키텍처 이탈, 죽은 유틸리티다. 한 탐지 사례는 단순한 CRUD 작업 주위에 불필요한 추상화 계층을 11개나 둘러쌓은 저장소를 짚는다. 제품에는 아무것도 보태지 않고 다음에 손대는 개발자만 늦추는 복잡함의 흔적이다.

스캔은 프로 개발자가 매일 쓰는 것과 같은 계열의 도구로 돌아간다. 버그, 코드 스멜, 중복 코드, 보안 핫스팟, 복잡도 문제, 커버리지 빈틈을 잡는다. 엔진이 원클릭 클라우드 컨테이너에서 돌기 때문에 직접 호스팅하는 SonarQube에 필요한 설치와 유지보수를 건너뛴다.

$5를 내면 딥 다이브 리포트가 주요 문제를 각각 완전한 내역으로 풀어준다. 알기 쉬운 설명, 근본 원인, 방치하면 무엇이 깨지는지에 대한 위험 분석, 우선순위, 시간 단위 공수 추정이 나온다. 목표는 단순하다. 경고의 벽을 위에서부터 차례로 처리할 수 있는 짧은 목록으로 바꾼다.

리커버리 팩은 최상위 단계로, 진단이라기보다 치료 계획에 가깝다. 근거가 붙은 수정 제안, 단계별 리팩터링 계획, 자기 스택에 맞춘 모범 사례, Claude Code나 Cursor, Devin에 바로 넘길 수 있는 프롬프트를 묶는다. 문제 목록을 멍하니 바라보는 일은 끝난다. 팀에 곧바로 넘길 수 있는 결과물이 손에 남는다.

스킬 파일은 자기 구체적인 문제를 겨냥해 쓴 AI 프롬프트다. 각 파일이 문제가 무엇인지, 해당 코드 조각, 수정 중 지킬 규칙, 기존 동작을 유지하는 절차를 적는다. 지시서를 AI 코딩 에이전트에 넣으면 된다. 추측하게 만들 필요가 없다.