AI가 추천한 패키지가 진짜 있는지 확인하기: requirements·package.json 검증 스크립트

AI 코딩 도구에게 “JWT 인증이 있는 API 서버를 만들어 줘”라고 시키면 requirements.txt나 package.json까지 같이 써 준다. 그 목록의 이름이 모두 실제 패키지라는 보장은 없다. 설치하기 전에 이름이 레지스트리에 있는지 확인하는 일은 몇 줄이면 된다. 이 글은 그 확인 스크립트를 만들고, 실제로 돌린 결과와 한계를 적는다.

확인한 환경은 macOS의 Python 3.9.6, pip 25.0, npm 11.19.1이다. 조회는 2026-11-11에 PyPI와 npm 공개 레지스트리에 직접 했다.

왜 이름부터 확인하나

AI는 그럴듯한 이름을 만들어 낼 수 있다. fastapi-easy-auth-helper처럼 라이브러리 이름 규칙에 맞는 문자열은 실재 여부와 무관하게 자연스럽게 나온다. 이름이 없으면 설치가 실패해서 바로 알 수 있다. 위험한 쪽은 반대다. 누군가 그럴듯한 이름을 미리 등록해 두었다면 설치가 성공한다. 그래서 설치 명령을 실행하기 전에 이름을 따로 조회해 본다.

없는 이름을 설치하려고 하면 실제로는 이렇게 끝난다.

$ python3 -m pip install --dry-run fastapi-easy-auth-helper
ERROR: No matching distribution found for fastapi-easy-auth-helper

$ npm view express-rate-limit-redis-lite version
npm error code E404
npm error 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/express-rate-limit-redis-lite - Not found

확인 스크립트

PyPI는 https://pypi.org/pypi/<이름>/json, npm은 https://registry.npmjs.org/<이름>이 JSON을 돌려준다. 없는 이름이면 404다. 표준 라이브러리만 쓴다.

#!/usr/bin/env python3
"""requirements.txt / package.json 의존성이 레지스트리에 실제로 있는지, 얼마나 오래됐는지 확인한다."""
import json, sys, re, urllib.request, urllib.error
from datetime import datetime, timezone

def get(url):
    req = urllib.request.Request(url, headers={"User-Agent": "pkg-check/0.1"})
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as r:
            return r.status, json.load(r)
    except urllib.error.HTTPError as e:
        return e.code, None

def age_days(iso):
    t = datetime.fromisoformat(iso.replace("Z", "+00:00"))
    return (datetime.now(timezone.utc) - t).days

def pypi(name):
    st, d = get(f"https://pypi.org/pypi/{name}/json")
    if st != 200:
        return st, None
    files = [f for fs in d["releases"].values() for f in fs]
    first = min(f["upload_time_iso_8601"] for f in files) if files else None
    return 200, {"versions": len(d["releases"]), "latest": d["info"]["version"],
                 "first_upload_days": age_days(first) if first else None}

def npm(name):
    st, d = get(f"https://registry.npmjs.org/{name.replace('/', '%2F')}")
    if st != 200:
        return st, None
    return 200, {"versions": len(d["versions"]), "latest": d["dist-tags"].get("latest"),
                 "first_upload_days": age_days(d["time"]["created"])}

def main(path):
    if path.endswith("package.json"):
        j = json.load(open(path)); names = list({**j.get("dependencies", {}), **j.get("devDependencies", {})})
        look = npm
    else:
        names = [re.split(r"[=<>~!\[; ]", l.strip())[0] for l in open(path) if l.strip() and not l.startswith("#")]
        look = pypi
    for n in names:
        st, info = look(n)
        if info is None:
            print(f"{n:35s} 없음 (HTTP {st})")
        else:
            print(f"{n:35s} 있음 버전 {info['versions']}개, 최신 {info['latest']}, 첫 업로드 {info['first_upload_days']}일 전")

main(sys.argv[1])

실행 결과

requirements.txt에는 실제 패키지 4개와, 내가 지어낸 이름 2개, 철자를 틀린 이름 1개를 섞었다. 지어낸 이름은 AI가 만든 것이 아니라 이 실험을 위해 내가 만든 문자열이다.

$ python3 check_pkgs.py requirements.txt
requests                            있음 버전 163개, 최신 2.34.2, 첫 업로드 5748일 전
flask                               있음 버전 64개, 최신 3.1.3, 첫 업로드 6052일 전
flask-jwt-extended                  있음 버전 92개, 최신 4.7.4, 첫 업로드 3702일 전
python-dotenv                       있음 버전 52개, 최신 1.2.4, 첫 업로드 4446일 전
fastapi-easy-auth-helper            없음 (HTTP 404)
pydantic-settings-vault-loader      없음 (HTTP 404)
reqeusts                            없음 (HTTP 404)

package.json도 같은 방식으로 돌렸다.

$ python3 check_pkgs.py package.json
express                             있음 버전 290개, 최신 5.3.0, 첫 업로드 5795일 전
zod                                 있음 버전 1013개, 최신 4.6.7, 첫 업로드 2439일 전
express-rate-limit-redis-lite       없음 (HTTP 404)
@types/node                         있음 버전 2382개, 최신 26.6.6, 첫 업로드 3829일 전

스코프 패키지(@types/node)는 슬래시를 %2F로 바꿔야 조회된다. 위 코드에서 name.replace('/', '%2F')가 그 일을 한다.

결과를 읽는 방법

• 없음이 나온 이름은 설치하지 않는다. AI에게 어떤 라이브러리를 의도했는지 물어서 실제 이름을 받거나, 공식 문서에서 직접 찾는다.
• 있음이어도 버전 수와 첫 업로드 시점을 본다. 설치하려는 라이브러리가 오래 쓰이던 것이라면 버전이 수십 개이고 첫 업로드가 몇 년 전이다. 버전이 1~2개이고 첫 업로드가 며칠 전인 이름은 이름만 선점한 것일 수 있어서 따로 확인한다.
• 위 출력에서 reqeusts는 requests의 철자 오타인데 PyPI에 없었다. 이 이름이 앞으로도 비어 있을지는 알 수 없다. 오타 이름은 언제든 누군가 등록할 수 있다.

한계

• 이 스크립트는 이름의 실재 여부와 업로드 이력만 본다. 그 패키지가 내가 원한 라이브러리인지, 악성 코드가 들어 있는지는 판별하지 못한다.
• 버전 수가 많고 오래된 이름도 하이재킹 등으로 나중에 바뀔 수 있다. 의존성을 고정(lock 파일)하고 변경 시 검토하는 절차가 따로 필요하다.
• 사설 레지스트리에만 있는 패키지는 공개 레지스트리에서 없음으로 나온다. 사내 패키지는 대상에서 빼야 한다.
• 이 실험에서 AI가 실제로 존재하지 않는 이름을 얼마나 자주 내놓는지는 측정하지 않았다. 빈도는 모델과 프롬프트에 따라 다를 것이고, 이 글은 그 수치를 주장하지 않는다.

쓰는 순서

1. AI가 만든 requirements.txt나 package.json을 설치하기 전에 스크립트를 돌린다.
2. 없음이 하나라도 있으면 그 이름만 AI에게 되물어 실제 이름을 정한다.
3. 처음 보는 이름은 공식 문서나 저장소 링크로 대조한다.
4. 설치 후에는 lock 파일을 커밋해서 같은 버전이 다시 설치되게 한다.

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