결함이 자주 발생하거나 PR 되돌리기 비율이 높거나 테스트 커버리지가 낮은 리포지토리를 한두 개 선택하세요. 이들 리포지토리가 품질 및 유지 관리성 개선을 위한 명확한 신호를 제공합니다.
ASOS AMD GM Duolingo Accenture Carlsberg Group 로고
릴리스 후 프로덕션 문제가 계속 발생하고 있습니다. 취약한 코드는 모든 변경 작업을 지연시킵니다.
빈번한 프로덕션 문제
검토 과정에서 놓친 결함이 프로덕션에서 드러나면 핫픽스, 원상 복구, 서비스 중단으로 이어집니다.
기술 부채 증가
리팩토링과 코드 정리 작업은 항상 뒷전으로 밀려나 릴리스가 거듭될수록 코드베이스 변경이 점점 더 어려워집니다.
느리고 위험한 릴리스
테스트 커버리지가 낮고 테스트에 결함이 있으면 신뢰도가 떨어져 팀은 신중하게 진행하거나 나중에 재작업을 감수해야 합니다.
일상적인 워크플로에 직접 품질을 내재화하세요. Copilot을 사용하는 팀은 코드 검토, 리팩토링, 테스트 생성을 자동화하여 품질과 유지 관리성을 개선합니다. 문제가 더 일찍 발견되고, 표준이 일관되게 적용되고, 시간 경과에 따라 코드 발전이 더 안전해집니다.
유출 결함 감소
자동화된 코드 검토로 코드가 실제 프로덕션에 배포되기 전에 버그와 취약성을 발견하세요.
시간이 지남에 따라 더 건강한 코드베이스
에이전트 중심의 리팩토링과 정리를 통해 지속적으로 기술 부채를 줄이고 유지 관리성을 개선하세요.
릴리스에 대한 신뢰도 향상
Copilot으로 테스트를 자동으로 작성, 실행, 수정해 신뢰성 저하 없이 빠르게 배포하세요.
시작하세요. Copilot 에이전트를 함께 사용해 코드 품질과 유지 관리성을 개선하는 동시에 결함, 검토 주기, 제공 신뢰도에 미치는 영향을 측정하세요.
GitHub Copilot 에이전트를 함께 사용하여 코드 품질과 유지 관리성을 개선하는 동시에 결함, 검토 주기 및 제공 신뢰도에 미치는 영향을 측정하세요.
2. GitHub rulesets를 사용하여 Copilot을 필수 검토자로 지정
GitHub rulesets를 사용하여 모든 pull request에 대해 Copilot 코드 검토를 필수로 지정하세요. 이를 통해 수동적인 시행에 의존하지 않고 자동화된 품질 검사, 일관된 표준, 문제 조기 탐지가 보장됩니다.
3. 에이전트 중심의 리팩토링 및 테스트 생성 적용
Copilot 클라우드 에이전트를 사용해 취약한 코드를 리팩토링하고, 사용되지 않는 코드를 제거하고, 누락된 유닛 테스트를 생성하세요. 유지 관리성이 개선되고 향후 변경 사항에 대한 신뢰도가 높아집니다.
4. 2번의 스프린트 동안 품질 개선 정도 측정
결함 유출, PR 되돌리기 또는 테스트 커버리지의 기준선을 정하세요. 2번의 스프린트 후 결과를 비교하여 재작업 및 위험 감소 정도를 정량화하세요.
