Github code review and evaluation of chatGPT

개인적 견해

면접관 관점

개발 능력을 정량 수치화 할수 있고, 짧은 시간에 검증이 가능해 질수 있습니다.

구직자 관점

AI 발생 이전 시대보다 더 많은 디테일을 요구 받게 되며,코드 품질관리도 신경써야합니다.

🔍 분석 대상

  • 총 공개 레포지토리 수: 29개

🧠 코드 품질 평가 항목

항목 평가 설명
1. 코드 일관성 우수 컨벤션을 잘 따르고 있으며, 대부분 프로젝트에서 일관된 코드 스타일(TypeScript의 strict 타입 설정 등)을 유지함.
2. 폴더/파일 구조 양호 폴더 구조가 기능 단위로 분리되어 있으며, pages, components, hooks, utils 등 모듈화를 잘함.
3. 커밋 메시지 ⚠️ 보통 많은 커밋 메시지가 한글로 간단히 작성되거나 의미 없는 경우도 일부 존재. 그러나 주요 프로젝트(run-code-IDE)는 상세한 로그가 있음.
4. 문서화 수준 ⚠️ 보통 대부분의 프로젝트에 README.md는 있으나, 사용법/설치법/구조 설명이 부족한 경우가 많음. 주요 프로젝트는 상대적으로 잘 문서화되어 있음.
5. 테스트 코드 작성 부족 대부분의 레포지토리에 테스트 코드 없음. 단위 테스트나 E2E 테스트에 대한 경험은 부족해 보임.
6. 타입 안정성 우수 TypeScript를 적극적으로 사용하고 있으며, interface, type, enum을 통해 명확한 타입 선언을 함.
7. 코드 재사용성 양호 커스텀 훅이나 유틸 함수 분리 등 코드 재사용성 고려되어 있음.
8. 실용 프로젝트 완성도 우수 my-cafe-webapp, run-code-IDE 등은 실제로 실행 가능한 수준의 앱으로, 상태관리와 라우팅, 비동기 처리까지 구현되어 있음.
9. 최신 기술 사용 여부 적극적 React, Next.js, Zustand, Tailwind, Supabase, Firebase 등 최신 프론트엔드 도구 활용이 돋보임.
10. 코드 주석 및 가독성 ⚠️ 보통 주석은 다소 부족하나, 코드 자체는 읽기 쉽고 함수명/변수명도 명확함.

📈 종합 평가

항목 점수 (5점 만점)
코드 품질 전체 점수 4.1 / 5.0

평가 요약:

  • 실무 수준의 React/TypeScript 프로젝트 경험이 풍부하며, 구조화된 설계와 최신 기술 도입에 능숙함.
  • 다만 테스트 코드 작성 및 문서화는 부족한 편이며, 커밋 메시지 스타일이 일관되지 않은 부분이 아쉬움.

✅ 개선 제안

  1. 테스트 코드 추가 → Jest, React Testing Library 등을 활용한 단위/통합 테스트 연습 권장.
  2. README 문서 강화 → 프로젝트 목적, 실행 방법, 기술 스택 등을 명확히 기술하면 이력서/포트폴리오 효과 상승.
  3. 커밋 메시지 일관화 → Conventional Commit 스타일(feat:, fix:, chore: 등)을 사용하는 습관 권장.
AI, ChatGPT