AI가 만든 위기, AI가 수습하다: Git 브랜치 소동 사후 분석

지침 문서의 빈틈 + 모델의 판단 실수 + 외부 서비스 장애가 겹쳤을 때 무슨 일이 일어나는가

사건의 시작

우리 팀은 AI 에이전트를 활용한 개발 파이프라인을 운영 중이다. 기능 구현부터 코드 리뷰, 테스트, PR 생성까지 AI가 각 역할을 맡아 순서대로 진행하는 방식이다. 평소처럼 여러 이슈를 연달아 처리하던 중, 아무도 눈치채지 못한 채 작은 실수 하나가 조용히 시작됐다.

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무엇이 잘못됐나

문제 1 — 잘못된 base 브랜치

AI가 PR을 생성할 때 --base main을 명시하지 않았다. gh pr create는 base를 자동으로 추론하는데, 이 과정에서 오래전에 만들어진 채 닫히지 않은 feature 브랜치를 base로 잡았다. 이 브랜치는 main보다 수십 개의 커밋이 뒤처진 상태였다.

첫 번째 PR이 잘못된 base에 머지되자, 이후 PR들도 그 브랜치를 base로 연쇄 생성됐다. 결과적으로 3개의 PR이 main이 아닌 오래된 feature 브랜치 위에 쌓였다.

잘못된 브랜치 구조

main ──●──●──●──●  ← 정상 커밋들이 여기 쌓이고 있었음
        \
         ●──●──●   ← PR 3개가 여기 잘못 머지됨

문제 2 — 지침 문서의 누락

파이프라인 지침에는 브랜치를 main에서 만들라는 규칙은 있었다. 그러나 PR 생성 시 --base main을 반드시 명시하라는 규칙은 없었다. AI는 명시되지 않은 규칙을 스스로 채워 넣지 못했다.

인간 개발자라면 “당연히 main이겠지”라고 문맥에서 유추했을 것이다. AI는 그렇지 않았다.

문제 3 — GitHub 인시던트가 원인 파악을 흐렸다

문제를 발견하고 원인을 추적하던 중, 마침 GitHub에서 PR 인덱싱 관련 인시던트가 진행 중이었다. Elasticsearch 손상으로 일부 PR이 저장소 목록에 표시되지 않는 현상이었다. 이 때문에 “GitHub 버그로 main에 반영이 안 보이는 것 아닐까?”라는 오해가 잠시 생겼다.

그러나 gh api로 각 PR의 base.ref를 직접 조회한 결과, 명확히 잘못된 브랜치를 가리키고 있었고 GitHub 인시던트와는 무관한 것으로 확인됐다. 외부 노이즈에 흔들리지 않고 1차 데이터를 직접 확인한 것이 빠른 원인 규명으로 이어졌다.

얼마나 위험했나

가장 큰 우려는 소스코드 퇴행이었다. 오래된 브랜치를 base로 쓴 뒤 main과 머지하면, 충돌 해소 과정에서 최신 코드가 이전 버전으로 덮일 수 있다.

실제로 머지 커밋의 diff를 파일 단위로 전수 검사한 결과:

두 줄기가 서로 다른 파일과 함수 영역을 수정했다
충돌이 전혀 발생하지 않았고, Git의 자동 3-way merge가 양쪽 변경사항을 모두 온전히 포함했다
소스코드 퇴행 없음 확인

3-way merge 안전 확인

운이 좋았다. 만약 두 줄기가 같은 파일을 건드렸다면 훨씬 복잡한 상황이 됐을 것이다.

어떻게 수습했나

상황 파악: gh api로 각 PR의 base.ref를 직접 조회해 정확한 구조 확인
동기화 PR 생성: 잘못 쌓인 feature 브랜치 → main으로의 동기화 PR을 새로 생성
코드 검증: 머지 커밋 diff 전수 검사로 소스코드 퇴행 여부 확인
배포 진행: 안전 확인 후 전체 서비스 순차 배포

수습 과정

재발 방지

지침 문서에 추가된 규칙

PR 생성 시 반드시 --base main 을 명시할 것.
gh pr create 에서 base 자동 추론에 의존하지 않는다.
PR 생성 직후 gh pr view {번호} --json base 로 base 브랜치를 반드시 검증한다.

오래된 브랜치 정리

닫히지 않은 feature 브랜치는 자동 추론 오탐의 원인이 된다. 머지된 브랜치는 즉시 삭제하는 것을 원칙으로 한다.

교훈

AI는 명시된 규칙만 따른다. “당연히 main이겠지”라는 암묵적 전제는 규칙이 아니다. 파이프라인 지침은 “왜 실패했는가”를 역추적하며 계속 보완해야 한다.

외부 장애는 원인 분석을 방해한다. GitHub 인시던트처럼 무관한 노이즈가 끼어들 때, gh api 같은 1차 데이터 직접 조회가 빠른 판단의 기준이 된다.

AI가 만든 문제는 AI가 함께 분석한다. 이번 사후 분석도 AI와 함께 진행했다. git 그래프를 그리고, PR base를 추적하고, merge diff를 전수 검사하는 과정을 AI가 수행했다. 실수의 원인도 AI가 스스로 진단했다.