Fallow: Claude 사용자라면 반드시 써야 할 코드 인텔리전스 도구

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Transcript

00:00:00이것은 TypeScript와 JavaScript를 위한 코드 기반 지능형 도구인 Fallo입니다. 코드 전체를 분석하여 데드 코드, 중복, 불필요한 복잡성 등을 찾아내죠.

00:00:10즉, 에이전트가 좋지 않은 코드를 배포하는 것을 막기 위해 NIP, JSC, PD, ESLint를 조합해서 사용할 필요가 없다는 뜻입니다.

00:00:17Rust로 구축되었으며 90개 이상의 플러그인을 지원하므로, 대부분의 프레임워크 및 인기 패키지에서 별도 설정 없이 바로 작동합니다.

00:00:23하지만 JavaScript와 TypeScript만 지원한다는 점은 AI 보조 코더들에게 조금 덜 매력적일 수도 있겠네요.

00:00:29구독 버튼을 누르시고 함께 확인해 보시죠.

00:00:30자, 여기 제가 작업 중인 프로젝트가 있는데, 비디오와 이미지에 시네마틱한 필름 룩을 더해주는 도구입니다.

00:00:39대부분 Claude Code로 빌드되었기 때문에 어느 정도 AI의 흔적이 남아 있을 겁니다.

00:00:43여기 새로운 기능을 위한 PR도 있는데, GitHub이 실수로 삭제하지만 않는다면 나중에 다시 이야기해 보겠습니다.

00:00:51시작하기 위해 BunX를 사용해 summary 플래그와 함께 Fallo를 실행하겠습니다. 설치할 필요가 없어서 편하죠.

00:00:56그러면 프로젝트의 스냅샷이 제공되는데, 데드 코드 요약, 중복 코드, 그리고 복잡도 건강 상태 요약을 보여줍니다.

00:01:02git 상태를 확인해 보면 캐시가 포함된 새로운 .fallo 디렉토리가 추가된 것을 볼 수 있습니다.

00:01:07이는 다음에 이 명령을 실행할 때 속도가 더 빨라진다는 것을 의미하며, 스냅샷과 플러그인 정보도 포함됩니다.

00:01:12여기 보시면 건강 상태(Health) 점수가 임계값보다 41만큼 높게 나왔습니다.

00:01:16이게 정확히 무슨 뜻일까요?

00:01:17Fallo의 건강 점수는 순환 복잡도(Cyclomatic Complexity)와 인지 복잡도(Cognitive Complexity)를 계산하여 산출됩니다.

00:01:24그리고 몇 가지 공식을 사용하여 복잡도 밀도를 계산하죠.

00:01:27아래쪽을 보면 이 모든 데이터가 유지보수 지수(Maintainability Index)를 산출하는 데 사용되며, 이것이 우리가 보는 점수입니다.

00:01:33이 점수를 바탕으로 제 파일 중 41개가 리팩토링이 필요하다고 감지되었습니다.

00:01:38여기서 특정 영역에 대한 더 자세한 보고서를 얻기 위해 다음 명령어들을 실행할 수 있습니다.

00:01:43예를 들어 건강 상태에 집중하고 싶다면 이 명령어를 실행하면 됩니다.

00:01:46잠시 후, 다양한 건강 문제를 가진 모든 파일의 목록이 나타납니다.

00:01:49참고로 CRAP이 무엇의 약자인지 궁금하시다면, 이것은 "변경 위험 안티 패턴(Change Risk Anti-Patterns)"의 줄임말입니다.

00:01:55이에 대한 자세한 내용은 문서에서 확인하실 수 있습니다.

00:01:57이 정도 수준의 상세 정보라면 에이전트가 무엇을 수정해야 할지 따라가기가 매우 쉽습니다.

00:02:00사실 중복 코드 확인은 정확한 파일 위치와 구체적인 라인 번호를 알려주기 때문에 훨씬 더 따라하기 쉽다고 봅니다.

00:02:06그러니 일단 중복 코드 수정에 집중해 보죠.

00:02:07원한다면 fallo 설정 파일을 추가해서 무시하고 싶은 특정 패턴이나 종속성 정보를 Fallo에 제공할 수 있습니다.

00:02:14또한 사용자 정의 중복 설정, 건강 점수 설정, 그리고 경계(Boundaries) 설정도 가능합니다.

00:02:18경계 설정은 어떤 디렉토리가 다른 디렉토리로부터 임포트할 수 있는지 선언하는 아주 멋진 방법이죠.

00:02:23하지만 제 요구사항에는 너무 복잡하니 지금은 기본 설정을 유지하겠습니다.

00:02:27이제 여기서 fallo fix 명령을 실행하거나, dry run 플래그를 추가해 수정 가능한 이슈들에 대해 정확히 무엇을 할지 미리 볼 수 있습니다.

00:02:32수정 가능한 모든 이슈 유형을 해결하려고 시도할 것입니다.

00:02:35여기 보시면 여러 export 구문들을 제거하려는 것을 확인할 수 있습니다.

00:02:38하지만 사실 저는 Fallo의 자동 수정을 완전히 신뢰하지는 않는데, 제 코드의 문맥을 충분히 알지 못하기 때문입니다.

00:02:43각 함수가 무엇을 하는지, 전체적으로 어떻게 맞물려 돌아가는지 말이죠.

00:02:46그래서 fix 플래그를 쓰는 대신 Fallo를 제 에이전트에 연결해 보겠습니다.

00:02:49MCP 서버를 이용하거나 VS Code 플러그인을 쓰면 되는데, 아마 Cursor에서도 작동할 겁니다.

00:02:55저는 간단하게 몇 가지 가드레일, 에이전트 규칙, 공통적인 실수 방지책이 포함된 fallo skill을 설치하겠습니다.

00:03:03스킬이 설치된 상태에서 Claude Code를 실행하고, 코드가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 이 프로젝트를 공부하라는 프롬프트를 주겠습니다.

00:03:10그 다음 Fallo를 실행해 중복 코드를 처리하되, 코드를 제거해도 핵심 기능이 망가지지 않도록 주의하라고 시켰습니다.

00:03:16작업이 끝나면 변경 사항을 피처 브랜치에 넣고 테스트를 실행해 앱이 예상대로 작동하는지 확인하라고 했습니다.

00:03:22보시는 것처럼 fallo skill을 로드합니다.

00:03:24그런 다음 fallo dupes 명령을 실행하고 머신 친화적인 포맷인 JSON으로 결과를 내보냅니다.

00:03:29약 4분 후, Claude는 Fallo가 제안한 모든 파일 대신 3개의 파일을 수정하는 것으로 작업을 마쳤습니다.

00:03:34주로 나머지 파일들이 테스트 파일이었기 때문인데, 테스트 코드는 때때로 중복이 허용되기도 하니까요.

00:03:39PR을 생성하라고도 시켰는데 확인해 보면 54라인이 추가되고 43라인이 삭제되었습니다.

00:03:46이는 향후 보고서에서 모든 테스트 파일을 무시하도록 약 20라인 정도의 fallo 설정 파일을 추가하라고 요청했기 때문입니다.

00:03:54물론 Claude Code나 다른 에이전트를 계속 사용해서 복잡성 문제나 데드 코드를 수정해 나갈 수 있습니다.

00:04:00하지만 Fallo는 PR 리뷰 기능도 제공합니다.

00:04:02아까 보여드린 PR을 보면, fallo audit 명령을 실행해 현재 브랜치와 main을 비교하여 특정 이슈만 수정할 수 있게 해줍니다.

00:04:12만약 다른 브랜치를 기준으로 삼고 싶다면 base 플래그를 사용하면 됩니다.

00:04:16매번 Claude에게 Fallo를 쓰라고 프롬프트를 입력하기 번거롭다면 setup hooks 명령을 실행해 Claude Code용 후킹 설정을 생성할 수 있습니다.

00:04:24Fallo는 PR 주석 기능을 포함한 GitHub Action으로도 실행 가능합니다.

00:04:28워크스페이스(Workspaces)도 지원하고요.

00:04:30건강 상태 배지를 내보낼 수 있고 베이스라인(Baselines)을 지원하여, 현재 이슈들을 시간을 두고 천천히 해결할 수 있게 해줍니다.

00:04:35CI에서는 새로운 이슈만 잡아내는데, 이슈가 많은 대규모 프로젝트를 수정할 때 매우 유용합니다.

00:04:41기본적으로 많은 기능을 가지고 있지만, 대부분 정적 코드 분석이므로 실제로 함수를 실행하지는 않습니다.

00:04:49런타임 분석이 필요하다면, Fallo는 프로덕션 앱이 실제 트래픽을 만났을 때 어떤 함수가 실행되는지 알려주는 런타임 인텔리전스 기능을 지원합니다.

00:04:59V8 런타임 커버리지를 사용하며, 로컬이나 어디든 배포 가능한 사이드카를 통해 결과를 기존 건강 보고서에 통합합니다.

00:05:08물론 이것은 유료 기능인데, 충분히 납득이 가는 부분입니다.

00:05:11전반적으로 Fallo는 기능이 매우 많고 JavaScript 스택만 지원함에도 불구하고, 제가 앞으로 훨씬 더 많이 사용하게 될 훌륭한 도구입니다.

00:05:19다른 언어들도 각자의 도구가 있겠지만 Fallo만큼 모든 것을 잘 통합한 도구는 모르겠네요. 제작자인 Bart가 아주 잘 만든 것 같습니다. OXC를 사용해 의미 분석과 모듈 해석을 마친 뒤 그래프 기반 분석을 시작하죠.

00:05:36기본적으로 JavaScript를 벗어나지 않을 텐데, 이는 Evan You를 매우 기쁘게 할 겁니다. JavaScript 때문이 아니라 본인이 Void Zero로 후원하는 OXC를 사용하기 때문이죠.

00:05:46Evan You 이야기가 나와서 말인데, 그에게 Void Zero와 Vite, React 서버 컴포넌트 등에 대해 심도 있게 질문한 1시간 분량의 팟캐스트 영상이 있으니 꼭 확인해 보세요. 제가 가장 좋아하는 에피소드 중 하나입니다.

Key Takeaway

Fallo는 OXC 엔진 기반의 정적 및 런타임 분석을 통해 JavaScript 프로젝트의 복잡도와 중복 코드를 수치화하고, Claude Code와 같은 AI 에이전트와 결합하여 코드 유지보수를 자동화합니다.

Highlights

Fallo는 TypeScript 및 JavaScript 프로젝트를 위해 Rust로 구축되었으며 90개 이상의 플러그인을 즉시 지원합니다.
순환 복잡도와 인지 복잡도를 기반으로 산출하는 유지보수 지수(Maintainability Index)를 통해 리팩토링이 필요한 파일을 수치로 식별합니다.
BunX를 사용해 별도의 설치 과정 없이 `fallo summary` 명령어로 프로젝트의 데드 코드와 중복 코드 스냅샷을 즉시 생성합니다.
Fallo Skill을 Claude Code에 연결하면 AI 에이전트가 중복 코드를 자동으로 분석하고 수정하여 PR(Pull Request)까지 생성하는 워크플로우가 가능합니다.
V8 런타임 커버리지를 활용한 유료 기능을 통해 실제 트래픽 환경에서 실행되는 함수를 추적하는 런타임 인텔리전스를 제공합니다.

Timeline

TypeScript 프로젝트를 위한 Rust 기반 분석 도구

Fallo는 데드 코드, 중복, 불필요한 복잡성을 찾아내는 지능형 코드 분석 도구입니다.
Rust 언어로 개발되었으며 90개 이상의 플러그인을 통해 주요 프레임워크와 즉시 호환됩니다.
NIP, JSC, ESLint 등 여러 도구를 개별적으로 조합할 필요 없이 하나의 도구로 통합 관리가 가능합니다.

이 도구는 에이전트가 품질이 낮은 코드를 배포하는 것을 방지하는 가드레일 역할을 수행합니다. JavaScript와 TypeScript 환경에 최적화되어 있으며, 대부분의 인기 패키지에서 별도의 설정 과정 없이 바로 작동하는 높은 편의성을 갖추고 있습니다.

유지보수 지수 및 복잡도 분석 메커니즘

BunX를 활용해 설치 없이 실행하며 생성된 캐시는 이후 실행 속도를 단축합니다.
순환 복잡도와 인지 복잡도를 수식에 대입하여 프로젝트의 전체 건강 점수를 산출합니다.
CRAP(변경 위험 안티 패턴) 지표를 통해 수정이 시급한 파일 목록을 상세히 제공합니다.

`.fallo` 디렉토리에 저장되는 캐시 데이터에는 프로젝트 스냅샷과 플러그인 정보가 포함됩니다. 건강 점수가 임계값을 초과할 경우 구체적인 파일 위치와 라인 번호를 명시하여 리팩토링의 우선순위를 정할 수 있게 돕습니다. 사용자는 설정 파일을 통해 특정 패턴을 무시하거나 디렉토리 간 임포트 규칙인 경계(Boundaries)를 설정할 수도 있습니다.

Claude Code 및 AI 에이전트와의 통합 워크플로우

Fallo의 자동 수정 기능(`fix`) 대신 AI 에이전트에게 맥락 기반 수정을 맡길 수 있습니다.
MCP 서버나 전용 스킬 설치를 통해 Claude Code가 Fallo의 분석 데이터를 직접 읽도록 구성합니다.
에이전트는 JSON 포맷의 분석 결과를 바탕으로 테스트 코드를 제외한 실제 기능 코드의 중복만 선별하여 수정합니다.

Fallo의 자동 수정은 코드 전체의 문맥을 완벽히 파악하지 못할 위험이 있으므로 AI 에이전트를 활용하는 것이 효율적입니다. 실제 사례에서 Claude는 Fallo가 제안한 수많은 파일 중 핵심 기능에 영향을 주지 않는 3개의 파일만 골라 수정하고, 향후 보고서에서 테스트 파일을 제외하도록 설정 파일까지 업데이트하는 정교함을 보여줍니다.

지속적 통합(CI) 및 런타임 인텔리전스 확장성

GitHub Actions 연동을 통해 PR 단계에서 변경 사항에 대한 코드 오딧(Audit)을 수행합니다.
베이스라인 기능을 사용하면 기존에 쌓인 이슈를 제외하고 새로 발생하는 문제만 CI에서 탐지할 수 있습니다.
실제 운영 환경의 트래픽을 분석하여 함수 실행 여부를 판단하는 런타임 인텔리전스를 지원합니다.

대규모 레거시 프로젝트에서는 모든 이슈를 한 번에 해결하기 어렵기 때문에 베이스라인 설정이 유용하게 작용합니다. 정적 분석의 한계를 넘기 위해 V8 엔진의 커버리지 데이터를 활용한 사이드카 방식의 분석을 제공하며, 이는 실제 사용되지 않는 코드를 정확히 식별하는 데 기여합니다. 내부적으로는 OXC를 사용하여 빠른 속도의 의미 분석과 그래프 기반 분석을 수행합니다.

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