CodeBoarding: AI와 정적 분석을 결합한 오픈소스 코드베이스 분석 및 시각화 도구

9bow · 1월 31, 2026, 3:30오전

CodeBoarding 소개

소프트웨어 개발 과정에서 가장 큰 병목 중 하나는 복잡한 레거시 코드를 이해하는 것입니다. CodeBoarding은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 오픈소스 코드베이스 분석 도구로, 정적 분석(Static Analysis)과 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 결합하여 코드의 구조를 시각적인 다이어그램으로 변환해 줍니다.

CodeBoarding은 단순히 코드를 읽어주는 것을 넘어, 프로젝트의 제어 흐름(Control Flow)을 분석하여 모듈 간의 관계를 파악하고, 이를 AI가 해석하여 인간과 에이전트 모두가 이해하기 쉬운 높은 수준의 추상화된 시각 자료(Mermaid.js 기반)로 만들어냅니다. 개발자의 온보딩(Onboarding), 문서화, 그리고 시스템 구조 파악에 특화되어 있으며, VS Code 확장 프로그램이나 GitHub Actions와 같은 워크플로우에 직접 통합하여 사용할 수 있습니다.

기존의 "코드와 대화하기(Chat with Code)" 방식이나 RAG(검색 증강 생성) 기반 도구들은 주로 텍스트 기반의 질의응답에 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 사용자가 "이 함수가 무슨 일을 해?"라고 물으면 텍스트로 설명해 주는 방식으로 동작하며, 전체적인 구조보다는 국소적인 설명에 강합니다.

이에 비해, CodeBoarding은 프로젝트 전체의 구조적 지도(Map) 를 생성합니다. 정적 분석을 통해 코드의 실행 흐름을 정확하게 추출한 뒤, LLM을 통해 이를 요약하고 시각화합니다. 즉, 숲과 나무를 동시에 볼 수 있는 인터랙티브 다이어그램(Interactive Diagram)을 제공한다는 점에서 차별화됩니다.

CodeBoarding의 주요 기능

CodeBoarding은 복잡한 시스템을 이해하기 위해 다음과 같은 단계적 접근 방식을 사용합니다.

하이브리드 분석 엔진 (Static Analysis + LLM)

정적 분석 (Static Analysis): 코드를 실행하지 않고도 프로젝트의 제어 흐름 그래프(Control Flow Graph)를 기반으로 모듈과 그 관계를 정확하게 추출합니다. 이는 LLM의 환각(Hallucination) 현상을 방지하고 기술적 정확성을 보장합니다.
AI 해석 레이어 (AI Interpretation Layer): 추출된 기술적 데이터를 바탕으로 LLM 에이전트(Gemini 2.5-flash 등 지원)가 각 컴포넌트의 역할과 의미를 추상화하여 설명합니다. 로컬 또는 원격 추론을 모두 지원합니다.

인터랙티브 다이어그램 생성

분석 결과는 Mermaid.js 형식의 다이어그램으로 출력되어, 문서나 IDE 내에서 바로 렌더링하고 상호작용할 수 있습니다. 단순한 그림이 아니라, 사용자가 시스템의 구조를 탐색할 수 있는 '지도' 역할을 수행합니다.

다음은 PyTorch 프로젝트를 분석한 예시 결과입니다:

graph LR
    Tensor_Operations_Core["Tensor Operations & Core"]
    Automatic_Differentiation_Autograd_Engine_["Automatic Differentiation (Autograd Engine)"]
    Neural_Network_Modules_torch_nn_["Neural Network Modules (torch.nn)"]
    Optimizers_torch_optim_["Optimizers (torch.optim)"]
    Data_Utilities_torch_utils_data_["Data Utilities (torch.utils.data)"]
    JIT_Compiler_Scripting_TorchScript_["JIT Compiler & Scripting (TorchScript)"]
    Hardware_Backends["Hardware Backends"]
    Data_Utilities_torch_utils_data_ -- " provides data to " --> Tensor_Operations_Core
    Tensor_Operations_Core -- " provides primitives for " --> Neural_Network_Modules_torch_nn_
    Tensor_Operations_Core -- " leverages " --> Hardware_Backends
    Neural_Network_Modules_torch_nn_ -- " performs operations on " --> Tensor_Operations_Core
    Neural_Network_Modules_torch_nn_ -- " operations recorded by " --> Automatic_Differentiation_Autograd_Engine_
    Neural_Network_Modules_torch_nn_ -- " exported to " --> JIT_Compiler_Scripting_TorchScript_
    Automatic_Differentiation_Autograd_Engine_ -- " computes gradients for " --> Optimizers_torch_optim_
    Optimizers_torch_optim_ -- " updates parameters of " --> Neural_Network_Modules_torch_nn_
    Hardware_Backends -- " executes computations for " --> Tensor_Operations_Core
    click Tensor_Operations_Core href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Tensor_Operations_Core.md" "Details"
    click Automatic_Differentiation_Autograd_Engine_ href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Automatic_Differentiation_Autograd_Engine_.md" "Details"
    click Neural_Network_Modules_torch_nn_ href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Neural_Network_Modules_torch_nn_.md" "Details"
    click Optimizers_torch_optim_ href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Optimizers_torch_optim_.md" "Details"
    click Data_Utilities_torch_utils_data_ href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Data_Utilities_torch_utils_data_.md" "Details"
    click JIT_Compiler_Scripting_TorchScript_ href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/JIT_Compiler_Scripting_TorchScript_.md" "Details"
    click Hardware_Backends href "https://github.com/CodeBoarding/GeneratedOnBoardings/blob/main/pytorch/Hardware_Backends.md" "Details"

다양한 개발 환경 통합

CodeBoarding은 개발자가 사용하는 도구에 자연스럽게 녹아듭니다.

VS Code 확장 프로그램: IDE 내에서 코드를 작성하며 실시간으로 구조 다이어그램을 확인하고 상호작용할 수 있습니다.
GitHub Actions: CI/CD 파이프라인에 통합하여, 코드가 변경될 때마다 아키텍처 문서를 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
MCP (Model Context Protocol) 서버: Claude, Cursor와 같은 AI 어시스턴트에게 프로젝트의 압축된 문서 정보를 제공하는 서버 역할을 수행합니다.

설치 및 사용 (Python 기반)

Python 환경에서 uv 패키지 매니저를 사용하여 간편하게 설치하고 실행할 수 있습니다.

# uv 설치 확인 후 환경 설정
uv sync --frozen
source .venv/bin/activate

# 설정 스크립트 실행 (Language Server 등 설치)
python setup.py

# .env 파일 설정 후 분석 시작
# (구체적인 실행 명령은 저장소 가이드 참조)

라이선스

CodeBoarding 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 개인적 용도 및 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.

CodeBoarding 공식 홈페이지

CodeBoarding 프로젝트 GitHub 저장소

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