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7일 빌드 플랜
GitHub PR 자동 코드 리뷰 봇
GitHub Pull Request가 생성되면 변경된 파일을 분석해 버그·보안 이슈·스타일 개선점을 LLM으로 찾아 PR 댓글로 자동 남겨주는 에이전트를 만듭니다. hermes-agent의 파일 읽기/쓰기·LLM 호출 패턴을 최소 단위로 따라 하며 AI 에이전트 기초를 익힙니다.
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완성 목표
작게라도 배포 가능한 MVP를 만들고 README에 문제 정의, 핵심 기능, 배운 점을 정리합니다.
추천 수준
초급 개발자가 7일 안에 따라 만들 수 있게 범위를 줄여 시작합니다.
포트폴리오 포인트
실제 저장소에 배포 가능한 코드 리뷰 봇을 직접 구현·운영해본 경험, CI/CD 파이프라인에 LLM을 녹이는 엔드투엔드 흐름 이해
추천 도구
PythonGitHub ActionsOpenAI API 또는 Anthropic Claude APIhermes-agent (참조용)pytestSupabaseOpenRouterVercel 또는 Cloudflare
따라 만들기 플랜
Day 1
Day 1: hermes-agent 핵심 모듈(파일 읽기·LLM 호출) 분석 및 로컬 테스트
기능 범위를 줄이고 데이터 구조를 먼저 정리하세요.
Day 2
Day 2: GitHub Actions 워크플로 작성(PR 이벤트 트리거, 체크아웃, Python 환경)
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 3
Day 3: 변경 파일 diff 추출 → 프롬프트 템플릿 설계(버그/스타일/보안 카테고리)
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 4
Day 4: LLM 호출 래퍼 구현(토큰 제한·재시도·비용 로깅)
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 5
Day 5: 리뷰 결과를 PR 코멘트로 게시하는 GitHub API 연동
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 6
Day 6: 단위 테스트·샘플 PR로 통합 테스트, 프롬프트 튜닝
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 7
Day 7: README·아키텍처 다이어그램 작성, 배포 가이드 정리, 포트폴리오용 데모 영상 녹화
배포 후 README와 회고를 남기면 포트폴리오 완성도가 올라갑니다.