리서치 연구
F-Droid 앱 분석을 통한 LLM 생성 코드 현황 보고
How much of F-Droid is LLM generated?
Hacker News오픈소스 앱 스토어 F-Droid의 여러 애플리케이션을 분석한 결과, 상당수의 프로젝트에서 LLM 사용 흔적이나 AI 생성 코드가 발견되었습니다.
세 줄 요약
- LLM 발전이 개발 진입 장벽을 낮춘 반면, 이로 인해 코드에 대한 인간의 노력이 줄고 전반적인 품질 저하가 발생했다는 것이 핵심 문제입니다.
- 이는 오픈소스 소프트웨어의 신뢰도와 완성도에 근본적인 의문을 제기하며, 사용자가 앱의 개발 주체와 완성도를 비판적으로 검토할 필요성을 강조합니다.
- 다만, AI 코드 생성 여부는 완벽히 판별하기 어려우므로, 본 분석은 주로 최근 커밋 기록과 저장소의 전반적인 '느낌'에 기반한 주관적 평가임을 유념해야 합니다.
앱 스토어 F-Droid의 사용자들은 AI가 생성한 아이콘이나 코드가 포함된 애플리케이션에 주목하며, 현재 소프트웨어 개발 과정에서 이 차지하는 비중과 실제 상태에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 필자는 사용자가 접하는 오픈소스 소프트웨어가 얼마나 자주 'AI 코드'로 작성되었는지 그 실태를 파악하고자 했습니다.
분석을 위해 2026년 9월 12일에 F-Droid에 업데이트된 총 102개의 앱을 대상으로 실험을 진행했습니다. 코드가 AI 생성 여부를 판별하는 것은 어렵기 때문에, 저장소의 미학적 측면(aesthetics)을 기반으로 세 가지 등급 시스템을 적용했습니다. 이 기준은 '주로 AI', '판단 어려움/주로 인간', 그리고 'AI 징후 없음'으로 나뉩니다.
분석 결과, 많은 프로젝트에서 LLM의 사용 흔적이 발견되었습니다. 예를 들어, 일부 앱들은 최근 커밋 기록이나 PR 승인 과정에 나 Claude Code 같은 AI 도구의 개입이 확인되어 '주로 AI' 등급을 받았습니다. 이는 개발자가 LLM 덕분에 더 게으르게 작업할 수 있게 되었다는 경향과 관련이 있습니다.
용어 풀이
- 오픈소스
- 소스 코드를 공개해 누구나 보고 고치고 다시 배포할 수 있게 한 소프트웨어.
- LLM
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.