00:00:00최근에 CodeRabbit이라는 도구를 알게 되었는데요, 기본적으로 AI 기반의 코드 리뷰
00:00:05어시스턴트입니다. GitHub 같은 플랫폼과 연동되어 풀 리퀘스트에 대해
00:00:10한 줄씩 피드백을 제공하죠. 아이디어는 꽤 간단하지만 매우 강력합니다. 풀 리퀘스트를 생성할 때마다
00:00:16AI가 자동으로 코드를 검토하고 개선 사항을 제안하거나 버그를 찾아내고
00:00:22잠재적인 문제들을 짚어줍니다. 하지만 요즘 대부분의 AI 도구들과 마찬가지로 무료 버전은 꽤
00:00:28제한적이고 모든 기능을 사용하려면 유료 구독이 필요합니다. 그래서 대부분의 개발자들이
00:00:33멋진 제품을 보았을 때 그러하듯, 직접 만들어 보기로 했습니다. 하지만 이번에는
00:00:38수백 줄의 코드를 직접 짜는 대신, 강력한 워크플로우 자동화 플랫폼인
00:00:44n8n을 사용해 시스템 전체를 구축해 볼 겁니다. 그럼 시작해 보죠. 먼저 n8n을 설정해야 합니다.
00:00:51기본적으로 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째는 간단한 명령어를 사용해
00:00:56본인의 컴퓨터에서 로컬로 실행하는 것인데, 실험용이나 워크플로우 테스트용으로 좋습니다.
00:01:01하지만 자동화가 백그라운드에서 실제로 돌아가고 24시간 내내 사용 가능하게 하려면
00:01:06결국 어딘가에 호스팅을 해야 합니다. 공식 관리형 호스팅 플랫폼인
00:01:12n8n Cloud를 사용할 수도 있습니다. 하지만 개인적으로 가격이 월 20달러 정도부터 시작하고
00:01:17자동화 사용량에 따라 늘어날 수 있어서 조금 비싸다는 생각이 들었습니다.
00:01:23게다가 서버 설정에 익숙하지 않다면 서버에 n8n을 처음부터 설치하는 것이
00:01:28다소 복잡할 수 있습니다. 그래서 더 저렴하고 설정하기 훨씬 쉬운 방법을 원하신다면
00:01:33오늘 영상의 후원사이기도 한 Hostinger를 이용하시면 됩니다. 먼저
00:01:39설명란의 첫 번째 링크를 클릭하세요. 그러면 Hostinger의 n8n 셀프 호스팅
00:01:44페이지로 바로 연결됩니다. 아래 가격 섹션으로 내려가 보시면
00:01:50n8n Cloud에 비해 요금제가 매우 저렴하다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 가격만이 장점은 아닙니다.
00:01:56Hostinger의 VPS에서 n8n을 셀프 호스팅하면 워크플로우 개수 제한이 없고 데이터에 대한 완전한 소유권을 가지며,
00:02:03사용량에 따라 결제하는 방식이 아니어서 비용 예측이 가능합니다. 또 다른 큰 장점은
00:02:08Hostinger가 원클릭 설정을 제공하므로 복잡한 설치 단계 없이 몇 분 만에
00:02:14n8n 인스턴스를 실행할 수 있다는 점입니다. 이번 튜토리얼에서는 가장 인기 있는 옵션이자
00:02:20여러 워크플로우를 여유롭게 돌릴 수 있는 자원을 제공하는 KVM 2 플랜을 추천합니다.
00:02:25플랜을 선택하면 결제 페이지로 이동하여 청구 기간을 선택할 수 있습니다.
00:02:31보통 12개월이나 24개월을 선택하는 것이 가성비가 가장 좋습니다. 더 아래로 내려가면
00:02:37서버 지역을 선택할 수 있고, 운영체제 섹션에서 n8n이
00:02:42이미 사전에 선택되어 있는 것을 확인하실 수 있습니다. 그리고 참고로 추가 할인을 원하신다면
00:02:48제 쿠폰 코드인 "DECODINGCOALATEN"을 사용하여 10% 추가 할인을 받으실 수 있습니다. 그 후
00:02:54계정이 없다면 생성하고, 결제 정보를 입력한 뒤 결제를 완료하면 됩니다.
00:02:58결제가 완료되면 VPS 설정 페이지로 리다이렉트되는데, 여기서 서버의
00:03:04루트 비밀번호를 입력해야 합니다. 잠시 후 VPS 준비가 완료되면 Hostinger
00:03:10대시보드에 나타날 겁니다. 이제 끝입니다. 이제 드디어 흥미로운 부분인
00:03:16워크플로우 구축에 집중해 보겠습니다. VPS가 준비되면 "Manage App"을 클릭하고
00:03:22계정이 없다면 n8n 계정을 생성하세요. 그러면 대시보드로 이동하게 됩니다.
00:03:27대시보드에서 워크플로우를 만드는 방법은 크게 두 가지입니다. 완전히
00:03:33처음부터 시작하거나, 다른 사람이 이미 만들어 놓은 기존 템플릿을 사용하는 것입니다.
00:03:38사실 이번 AI GitHub 코드 리뷰 시스템도 기존 템플릿에서 시작해서
00:03:44필요에 맞게 커스터마이징할 예정입니다. 그럼 템플릿을 가져와 보죠. 인스턴스로
00:03:50직접 가져오거나 클립보드에 템플릿을 복사해서 워크플로우 에디터에 붙여넣을 수 있습니다.
00:03:55저는 클립보드 옵션을 사용하겠습니다. 이제 워크플로우 작업을 시작해 봅시다.
00:04:01첫 번째 노드부터 시작하죠. 첫 번째는 GitHub 트리거 노드인데, GitHub 저장소에서
00:04:06발생하는 이벤트를 감시하는 역할을 합니다. 설정을 위해 노드를 더블 클릭하고
00:04:11새 자격 증명을 생성하세요. GitHub 계정을 연결하는 두 가지 옵션이 보이는데,
00:04:17저는 OAuth2 옵션을 사용하겠습니다. 필요한 정보를 얻으려면 GitHub 설정으로 가서
00:04:23Developer settings로 내려가 OAuth apps를 열고 새 OAuth 애플리케이션을 생성합니다.
00:04:30이름을 정해주고 Callback URL에는 n8n에서 제공하는 리다이렉트 URL을 복사해서 붙여넣습니다.
00:04:36애플리케이션을 등록하면 GitHub에서 Client ID를 생성해주고 Client Secret도 만들 수 있습니다.
00:04:42이 두 값을 복사해서 n8n의 자격 증명 필드에 붙여넣으세요. 그다음 Connect를 누르고
00:04:48애플리케이션을 승인합니다. 연결되면 저장소 소유자와 이름을 입력하고
00:04:54이벤트 유형이 Pull Request로 설정되어 있는지 확인합니다. 이제 워크플로우가 해당 저장소에 생성되는
00:05:00풀 리퀘스트를 자동으로 감시하게 됩니다. 워크플로우의 다음 노드는 풀 리퀘스트에서
00:05:06파일 변경 사항(diff)을 가져오는 역할을 합니다. 풀 리퀘스트가 생성될 때마다
00:05:11이전 코드와 새 코드 사이에 변경이 생기는데, 이 노드가 그 변경 사항을 가져와 AI가 분석할 수 있게 합니다.
00:05:17그다음에는 "create target prompt"라는 자바스크립트 노드가 있습니다. 이 노드는
00:05:23AI 모델로 보낼 프롬프트를 준비합니다. 코드 내부를 보면 AI에게 줄
00:05:29지침이 담긴 "user message" 변수가 있습니다. 좋은 점은 코드 리뷰를
00:05:34얼마나 엄격하거나 상세하게 할지에 따라 이 프롬프트를 원하는 대로 수정할 수 있다는 것입니다.
00:05:40다음은 코드 리뷰 에이전트 노드로, 실제로 AI 모델에 요청을 보내는
00:05:45역할을 합니다. 원래 템플릿은 OpenAI 모델에 연결되어 있고
00:05:51코딩 가이드라인을 위해 Google Sheets를 사용합니다. 하지만 이번 튜토리얼에서는
00:05:57Google Gemini 모델을 사용할 것이므로 Google Sheets 노드를 제거하고 OpenAI 모델을
00:06:04Gemini 채팅 모델로 교체하겠습니다. Gemini API 키를 붙여넣기만 하면
00:06:10이제 Gemini가 코드 리뷰를 처리하게 됩니다. 이 시점에서 워크플로우는 이미 핵심적인 일들을 다 하고 있습니다.
00:06:16풀 리퀘스트를 감시하고, 변경된 코드를 가져와 프롬프트를 만들고 분석을 위해 AI에 보냅니다.
00:06:22이제 결과만 GitHub에 다시 게시하면 됩니다. 다음 노드는 "GitHub robot"으로,
00:06:27풀 리퀘스트에 직접 댓글을 다는 역할을 합니다. 다시 한번 이전에 설정한
00:06:32GitHub 자격 증명을 사용하고 저장소 세부 정보를 입력한 뒤 Comment 이벤트 유형을 선택합니다.
00:06:39마지막으로 이 댓글이 AI 리뷰에 의해 생성되었음을 나타내는 라벨을 추가하는
00:06:44GitHub 노드가 하나 더 있습니다. 더블 클릭해서 이전과 같은 정보를 채워 넣으세요.
00:06:50라벨 이름도 원하는 대로 수정할 수 있습니다. 이제 끝입니다. 워크플로우가 완성되었습니다.
00:06:56테스트하기 전에 워크플로우를 먼저 활성화합시다. 상단의 Publish를 누르고 이름을 정해주면 됩니다.
00:07:03이제 테스트해 보죠. 저는 AI 퀴즈 생성기 프로젝트인 "Quizify"라는 저장소를
00:07:09사용하고 있습니다. 워크플로우 테스트를 위해 AI가 지적할 거리가 있도록
00:07:16의도적으로 안 좋은 코드를 몇 줄 추가하겠습니다. 변경 사항을 푸시하기 전에 별도의 브랜치를 생성하여
00:07:21풀 리퀘스트를 열 수 있도록 하세요. 브랜치를 푸시한 뒤 풀 리퀘스트를 생성합니다.
00:07:30이제 모든 설정이 올바르다면 워크플로우가 자동으로 실행될 것입니다. 보시다시피
00:07:36AI가 이미 코드를 분석했고 풀 리퀘스트에 직접 댓글을 남기기 시작했습니다.
00:07:43앞으로 새 PR을 열 때마다 이 워크플로우가 자동으로 실행되어 코드를 검토할 것입니다.
00:07:49n8n 내부의 실행 로그를 확인하여 워크플로우가 성공적으로 돌아갔는지 볼 수도 있습니다.
00:07:55지금까지 Hostinger에 호스팅된 n8n을 사용하여 자신만의 AI GitHub 코드 리뷰어를 만들고
00:08:00단 몇 분 만에 코드 리뷰를 자동화하는 방법을 알아보았습니다. 멋진 점은 이것이
00:08:06n8n으로 만들 수 있는 것들의 극히 일부일 뿐이라는 것입니다. 실험을 시작해 보면
00:08:12배포 파이프라인부터 AI 에이전트, 생산성 워크플로우까지 모든 것을 자동화할 수 있습니다.
00:08:17이번 영상은 여기까지입니다. 후원해주신 Hostinger에 감사드리고 꼭 한번 확인해 보세요.
00:08:23영상이 도움이 되셨다면 좋아요와 구독 부탁드립니다. 다음 영상에서 뵙겠습니다.