낯선 GitHub 코드도 AI가 설명해준다? - AI Codebase Knowledge Builder로 오픈소스 튜토리얼 자동 생성하기

https://github.com/The-Pocket/PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge?tab=readme-ov-file

이 코드는 도대체 뭘 하는 거야?

처음 보는 GitHub 코드베이스를 열었을 때 막막함을 느껴본 적이 있다면, 이 블로그는 분명 도움이 될 것이다.
설명은 부족하고, 변수명은 애매하며, 전체 구조가 한눈에 들어오지 않는다.
개발자들이 코드 작성보다 이해에 더 많은 시간을 쓰는 이유다.

Zachary Huang은 이런 문제를 해결하기 위해 오픈소스 AI 시스템인 Codebase Knowledge Builder를 개발했다. 이 시스템은 GitHub 저장소를 자동으로 분석하고, 초보자도 이해할 수 있는 튜토리얼 형태로 재구성해 준다.
PocketFlow 프레임워크와 Gemini 2.5 Pro 모델을 활용한 이 접근법은, 복잡한 코드도 명확하게 설명할 수 있는 강력한 도구가 된다.

이 글에서는 Codebase Knowledge Builder가 어떤 문제를 해결하는지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 코드 예제를 통해 그 활용법까지 자세히 알아본다.

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코드 읽기가 어려운 이유

많은 개발자들은 새로운 프로젝트에 참여하거나 오픈소스에 기여할 때, 먼저 코드의 구조를 파악해야 한다.
하지만 대부분의 코드베이스는 다음과 같은 문제를 갖고 있다.

• 문서화 부족: README나 주석이 형식적이거나 오래되어 실제 동작과 다르다.
• 복잡한 의존성: 각 컴포넌트가 어떻게 연결되어 있는지 파악하기 어렵다.
• 이해를 위한 시간 소모: 전체 시간을 기준으로 보면, 코딩보다 분석에 더 많은 시간이 소요된다.

기존의 AI 기반 툴들도 이런 문제를 충분히 해결해주지 못한다. 예를 들어, ChatGPT를 사용해도 "오케스트레이션 계층"과 같은 추상적인 용어만 나올 뿐, 구체적인 코드 흐름을 설명해주지 않는다.

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해결책: Codebase Knowledge Builder란?

Codebase Knowledge Builder는 GitHub에 공개된 오픈소스 프로젝트로, 다음과 같은 기능을 제공한다.

• 코드베이스 전체 구조 분석
• 핵심 개념 도출 및 관계 시각화
• 초보자용 튜토리얼 자동 생성
• 예시와 비유를 활용한 설명

즉, 단순히 "이 함수는 무엇을 한다"를 넘어서, 코드가 어떤 방식으로 설계되었고 어떻게 흐름이 구성되는지를 단계적으로 설명해주는 시스템이다.

예를 들어, Flask 프로젝트를 분석할 경우 이를 “웹사이트를 만드는 레고 블록”처럼 비유하며, 각 모듈과 라우팅 구조를 직관적으로 설명해준다.

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작동 방식: 학습의 흐름을 모방한 구조

이 시스템은 사람들이 복잡한 개념을 배울 때 사용하는 방식인 '큰 그림 → 세부 설명' 구조를 그대로 따른다.

1. Eagle’s View (전체 구조 파악)

먼저 코드의 전체 구조를 조망한다. 프로젝트의 목적, 주요 컴포넌트, 각 요소가 어떻게 연결되어 있는지를 고수준에서 설명한다. 예를 들어 Flask의 경우, 전체 앱이 어떻게 구성되는지를 먼저 보여주는 것이다.

2. Deep Dive (핵심 요소 깊이 있게 분석)

그다음 각 컴포넌트(예: Flask의 App 객체, route, view function)를 하나씩 분석하며, 설계 이유와 동작 원리, 다른 요소와의 관계까지 자세히 설명한다.

이 두 단계를 통해, 개발자는 단순한 코드 설명이 아닌 이해 가능한 튜토리얼을 얻게 된다.

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핵심 기술: PocketFlow와 에이전트 기반 개발

이 프로젝트는 PocketFlow라는 100줄 이내의 간단한 워크플로우 프레임워크 위에서 작동한다.
PocketFlow는 사람도 이해하기 쉬울 만큼 단순한 구조를 갖고 있으며, AI 에이전트들이 각 역할을 수행하며 코드를 분석하고 정리한다.

PocketFlow 구조 설명

• Node: 하나의 작업 단위 (예: 코드 다운로드, 개념 추출)
• Flow: 노드들의 연결 순서 (레시피처럼 작동)
• Shared Store: 노드 간 데이터를 공유하는 공간 (공용 작업대 역할)

에이전트 기반 개발이란, 개발자가 전체 흐름을 설계하면 AI가 각 세부 단계를 구현해주는 방식이다.
개발 속도는 빨라지고, 구조는 명확해진다.

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단계별 프로세스: 전체 흐름을 따라가보자

이 시스템은 총 6단계의 흐름으로 구성된다. 각 단계는 하나의 기능을 수행하는 모듈(Node)로 설계된다.

1. FetchRepo: GitHub 저장소에서 코드 다운로드 (테스트나 빌드 파일은 제외)
2. IdentifyAbstractions: 주요 개념 5~10개 도출 (예: PocketFlow의 Flow, BaseNode)
3. AnalyzeRelationships: 함수 호출, 상속 구조 등으로 관계 파악
4. OrderChapters: 개념 간 의존성을 바탕으로 학습 순서 정리
5. WriteChapters: 예시와 비유를 활용해 각 개념 설명
6. CombineTutorial: 모든 챕터를 하나의 튜토리얼로 조합

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Codebase Knowledge Builder는 복잡한 코드를 어떻게 이해할 수 있을지에 대한 실질적인 해답을 제공한다.
AI와 워크플로우 설계의 조합을 통해, 문서화가 부족한 코드베이스도 빠르게 분석하고, 학습 순서에 맞춘 튜토리얼로 재구성할 수 있다.

이 도구는 다음과 같은 상황에서 특히 유용하다.

• 새로운 오픈소스 프로젝트에 참여할 때
• 팀원이 신규 프로젝트에 온보딩 될 때
• 문서화 없이 남겨진 레거시 코드를 분석할 때
• 학습용으로 프로젝트 구조를 공부하고 싶을 때

앞으로는 코드 그 자체만큼이나, 코드를 이해하는 시스템도 중요한 시대가 될 것이다.
Codebase Knowledge Builder는 그 가능성을 실현한 첫걸음이다.

GitHub에서 프로젝트를 직접 확인하고, 당신의 코드에도 적용해보자.

https://github.com/The-Pocket/PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge?tab=readme-ov-file

GitHub - The-Pocket/PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge: Pocket Flow: Codebase to Tutorial