내 GitHub 코드를 제대로 설명할 수 있는지 테스트해보는 서비스를 만들었습니다
안녕하세요.
AI 에이전트를 활용하면 코드는 빠르게 만들 수 있지만, 막상 기술면접이나 코드리뷰에서 “이 함수는 왜 이렇게 구현했나요?”, “데이터가 어떤 흐름으로 이동하나요?”라는 질문을 받으면 제대로 설명하기 어려운 경우가 많다고 느꼈습니다.
특히 포트폴리오 프로젝트를 AI와 함께 만든 뒤, 내가 작성한 코드를 실제로 얼마나 이해하고 있는지 확인할 방법이 마땅하지 않았습니다.
그래서 GitHub 저장소나 특정 커밋을 분석해 실제 코드 근거가 있는 질문을 만들고, 직접 작성한 답변까지 평가해주는 서비스를 만들어봤습니다.
KnowYourCode
사용 방법은 간단합니다.
1. GitHub 저장소 또는 커밋 URL을 입력합니다.
2. 빌더·취업·실무 중 분석 목적을 선택합니다.
3. 실제 파일과 코드 조각을 바탕으로 생성된 질문에 답합니다.
4. 부족했던 설명과 다시 확인할 코드를 결과에서 확인합니다.
현재 두 가지 분석 방식을 지원합니다.
- Project Mode: 저장소 구조, 요청·데이터 흐름, 주요 함수의 역할과 변경 영향도를 질문합니다.
- Commit Mode: 특정 커밋의 변경 의도, 영향 범위, diff 근거와 테스트 리스크를 질문합니다.
질문 옆에서 관련 파일과 코드 조각을 함께 볼 수 있고, 결과에서는 가장 약했던 문항과 다시 확인할 파일·함수를 정리해줍니다. 취업 목적에서는 면접 설명과 설계 선택 이유를, 실무 목적에서는 장애 추적과 영향 범위를 더 중점적으로 묻도록 구성했습니다.
특히 아래 부분이 궁금합니다.
1. 질문이 실제로 제공된 코드만 보고 답할 수 있는 수준인가요?
2. 구체적으로 답했을 때 평가와 피드백이 납득되나요?
3. 포트폴리오 기술면접 전에 다시 사용해볼 의향이 있나요?
특히 기술면접을 준비 중인 주니어 개발자분들이 실제 포트폴리오 저장소로 테스트해주시면 큰 도움이 될 것 같습니다.
아직 초기 버전이라 운영 비용상 분석은 하루 3회로 제한하고 있습니다. 이상한 질문이나 어색한 평가, 불편한 흐름을 발견하시면 댓글이나 서비스 내 피드백 버튼으로 알려주세요. 짧은 의견도 개선하는 데 큰 도움이 됩니다.
참고로 분석에 선택된 코드 조각과 작성한 답변은 AI 평가를 위해 외부 AI 모델로 전송될 수 있으며, secret 형태의 값은 먼저 마스킹합니다. 코드와 분석 결과는 서버 DB에 저장하지 않습니다.
감사합니다.
