AI 코드 리뷰를 400번 돌린 경험을 공유하며 최적 회수에 대한 통찰을 제공합니다.
AI 코드 리뷰를 반복적으로 진행하는 과정에서 얻은 경험과 인사이트를 공유합니다. 약 400번의 LLM 호출을 통해 문제 해결의 최적 회수를 측정했습니다. 반복적인 리뷰와 수정을 통해 결국 올바른 피드백을 도출하는 방법에 대한 논의가 이루어집니다.
Insights from running AI code reviews 400 times to determine the optimal number of iterations.
This article shares insights gained from repeatedly conducting AI code reviews. After around 400 LLM calls, the author examines the optimal number of iterations required to draw effective feedback. The process of reviewing, modifying, and re-reviewing highlights the nuances involved in using AI for code evaluation.