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Summary of ChangesHello, I'm Gemini Code Assist1! I'm currently reviewing this pull request and will post my feedback shortly. In the meantime, here's a summary to help you and other reviewers quickly get up to speed! 이 PR은 AI 면접 질문 생성 시스템의 정확성과 유연성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 한국어 질문의 자연스러운 표현을 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 질문 유효성 검사 로직을 개선했습니다. 또한, 문서에서 질문을 생성할 때 어떤 정보가 더 중요한지 판단하여 우선순위를 부여하는 새로운 정책을 도입하여, AI가 지원자의 핵심 역량과 경험에 초점을 맞춘 질문을 생성하도록 돕습니다. 이는 전반적인 질문 품질을 높이고, 면접 경험을 더욱 효과적으로 만듭니다. Highlights
🧠 New Feature in Public Preview: You can now enable Memory to help Gemini Code Assist learn from your team's feedback. This makes future code reviews more consistent and personalized to your project's style. Click here to enable Memory in your admin console. Changelog
Using Gemini Code AssistThe full guide for Gemini Code Assist can be found on our documentation page, here are some quick tips. Invoking Gemini You can request assistance from Gemini at any point by creating a comment using either
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![gemini-code-assist[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/956858?s=60&v=4){kind=small}
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Code Review
이번 PR은 문서 기반 면접 질문 생성 기능을 크게 개선했습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다:
- 문서 스니펫의 우선순위를 정하는 새로운 점수 정책을 도입하여 AI가 생성하는 질문의 품질을 향상시켰습니다.
- 생성된 질문에 대한 검증 로직을 강화하여, 물음표 외에 더 자연스러운 한국어 질문 종결 어미를 지원합니다.
- 질문 검증 과정에서 거절 사유를 수집하고 요약하여 로깅함으로써, 모니터링과 디버깅에 큰 도움이 될 것입니다.
코드는 잘 구조화되어 있으며, 새로운 기능에 대한 테스트도 추가되었습니다. 유지보수성 향상을 위해 한 가지 제안 사항이 있습니다.
| private fun promptSnippetScore(fileType: FileType, snippet: String): Int { | ||
| val lowered = snippet.lowercase() | ||
| return when (fileType) { | ||
| FileType.RESUME -> { | ||
| val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * 18 | ||
| val noiseHits = resumeNoiseSignals.count { lowered.contains(it) } * 16 | ||
| val numberBonus = if (Regex("""\d+[%건명배회]""").containsMatchIn(snippet)) 12 else 0 | ||
| val lengthBonus = min(20, snippet.length / 40) | ||
| signalHits + numberBonus + lengthBonus - noiseHits | ||
| } | ||
| FileType.INTRODUCE -> { | ||
| val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * 10 | ||
| val aspirationHits = introduceAspirationSignals.count { lowered.contains(it) } * 14 | ||
| signalHits + aspirationHits + min(16, snippet.length / 50) | ||
| } | ||
| FileType.PORTFOLIO -> { | ||
| val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * 15 | ||
| val numberBonus = if (Regex("""\d+[%건명배회]""").containsMatchIn(snippet)) 10 else 0 | ||
| signalHits + numberBonus + min(18, snippet.length / 45) | ||
| } | ||
| FileType.PROFILE_IMAGE -> snippet.length / 10 | ||
| } | ||
| } |
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promptSnippetScore 함수 내에 가독성과 유지보수성을 저해할 수 있는 여러 매직 넘버(magic number)가 사용되었습니다. 각 숫자의 의미를 명확히 하고 향후 가중치 튜닝을 용이하게 하기 위해, 이 값들을 의미 있는 이름의 지역 상수로 선언하는 것을 권장합니다.
private fun promptSnippetScore(fileType: FileType, snippet: String): Int {
val lowered = snippet.lowercase()
return when (fileType) {
FileType.RESUME -> {
val signalWeight = 18
val noiseWeight = 16
val numberBonusValue = 12
val maxLengthBonus = 20
val lengthBonusDivisor = 40
val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * signalWeight
val noiseHits = resumeNoiseSignals.count { lowered.contains(it) } * noiseWeight
val numberBonus = if (Regex("""\d+[%건명배회]""").containsMatchIn(snippet)) numberBonusValue else 0
val lengthBonus = min(maxLengthBonus, snippet.length / lengthBonusDivisor)
signalHits + numberBonus + lengthBonus - noiseHits
}
FileType.INTRODUCE -> {
val signalWeight = 10
val aspirationWeight = 14
val maxLengthBonus = 16
val lengthBonusDivisor = 50
val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * signalWeight
val aspirationHits = introduceAspirationSignals.count { lowered.contains(it) } * aspirationWeight
signalHits + aspirationHits + min(maxLengthBonus, snippet.length / lengthBonusDivisor)
}
FileType.PORTFOLIO -> {
val signalWeight = 15
val numberBonusValue = 10
val maxLengthBonus = 18
val lengthBonusDivisor = 45
val signalHits = resumeRoleSignals.count { lowered.contains(it) } * signalWeight
val numberBonus = if (Regex("""\d+[%건명배회]""").containsMatchIn(snippet)) numberBonusValue else 0
signalHits + numberBonus + min(maxLengthBonus, snippet.length / lengthBonusDivisor)
}
FileType.PROFILE_IMAGE -> {
val lengthBonusDivisor = 10
snippet.length / lengthBonusDivisor
}
}
}
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