adversarial-review

구현한 코드를 레드팀(공격자 관점)과 블루팀(방어자 관점)으로 이중 검토한다.

레드팀 (공격 관점) — 취약점 탐색

다음 질문으로 허점을 찾는다:

1. 예외 케이스: 입력값이 None, 빈 리스트, 음수일 때 어떻게 되는가?
2. 경계 조건: 최대/최소값, 빈 파일, 대용량 데이터에서 동작하는가?
3. 상태 오염: 전역 변수, 클래스 변수가 다른 호출에 영향을 주는가?
4. type safety: mypy --strict 통과 여부
5. ADK 패턴 위반: tool이 파일 경로를 인자로 받는가? (금지)
6. DRY 위반: 같은 로직이 3곳 이상 반복되는가?
7. SRP 위반: 함수/클래스가 2개 이상의 책임을 지는가?

상황 1:

load_data(file_path=None)

→

AttributeError

발생 → type hint + None 처리 추가 상황 2: 대용량 CSV (1GB) → 메모리 초과 → chunked reading 또는 lazy loading 도입

블루팀 (방어 관점) — 개선 적용

레드팀이 발견한 허점에 대해 최소 변경으로 방어한다:

1. 취약점별 우선순위: Critical > High > Medium > Low
2. 최소 수정: 다른 기능에 영향을 주지 않는 수정만
3. 테스트 추가: 발견된 케이스에 대한 단위 테스트 작성

출력 형식

## 레드팀 발견 사항 (우선순위 15개)
1. [Critical] {허점 설명}
2. [High] {허점 설명}
...

## 블루팀 수정 계획
1. {수정 방법} → {예상 라인 수}

## 최상의 버전
{수정된 코드}

Gotchas (실패 포인트)

• 너무 많은 지적: 15개 우선순위에 집중, 완벽주의 금지
• 범위 이탈: 요청받은 코드만 검토, 인접 코드 개선 금지 (Boy Scout는 별도)
• ADK 검토 시: ToolContext state 접근 패턴, tool function 시그니처를 반드시 확인
• false negative: mypy strict 통과해도 런타임 오류 가능 — 경계값 테스트 필수

관련 CLAUDE.md 규칙

규칙	위치	내용
구현 시 필수 스킬	CLAUDE.md	마지막 단계로 반드시 실행
@AW-007	team-operations.md	모든 구현 ralph + verifier 검증
Goal-Driven Execution	CLAUDE.md § LLM 행동지침	success criteria → 검증 → 반복

참조

• /quality/check/anti-patterns

  — 안티패턴 먼저 탐지

• /reference/python

  — Python 컨벤션 기준
• team-operations.md § AW-007