저장소 리팩터링용 LLM API

운영 앱의 저장소 리팩터링

개발팀이 하나의 앱에서 결제 로직을 분리하면서 기존 HTTP·이벤트 규약을 유지합니다. Sol이 먼저 담당자, 호출부, 데이터 쓰기, 마이그레이션, 테스트와 복구 지점을 정리합니다. 이 영향 범위를 승인한 뒤에 코드를 요청합니다.

그다음 구현을 여러 작은 요청으로 나눕니다. 각 요청은 의존 경계 하나를 변경하고 패치를 만든 뒤 호환성 확인 명령을 제공합니다.

저장소 리팩터링 처리 흐름

• 영향 범위 작성·승인.
• 공개 인터페이스·기준 동작 테스트 확정.
• 요청당 의존 경계 하나 구현.
• 패치마다 호환성·마이그레이션 확인.
• 목록에 없는 의존 관계가 나오면 중단하고 재계획.

LLMFly AI로 gpt-5.6-sol 호출

서버에서 요청하세요. 예시 내용과 임시 도구 스키마를 앱의 데이터·도구로 바꾸세요.

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Plan a repository refactor before editing. Preserve the listed public contracts. First return an impact map and reversible checkpoints; do not produce code until a checkpoint is selected."},
      {"role": "user", "content": "Extract billing from the monolith while preserving the attached HTTP and event contracts."}
    ]
  }'

gpt-5.6-sol를 기본 모델로 고른 이유

저장소 전체 리팩터링은 넓은 의존 관계와 단계별 일관된 판단이 필요하므로 Sol이 적합합니다.

Sol이 계획을 만든 뒤에는 범위가 정해진 각 구현 단계에 Terra를 쓰세요. 검토하지 않은 구조 경계를 바꾸는 작업에는 하위 모델을 쓰지 않습니다.

저장소 리팩터링 합격 기준

배포 전 처리할 오류

• 필요한 부분을 찾지 않고 저장소 전체 전송
• 리팩터링과 기능 개발 혼합
• 중간 테스트 생략
• diff 크기만으로 품질 판단

출력·실행 기록

승인된 영향 범위와 단계마다 되돌릴 수 있는 unified diff 하나를 반환합니다.

운영 실행마다 모델 ID, 요청 ID, 토큰 사용량, 재시도, 검증 결과와 최종 처리를 기록하세요.