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title: 와인 호환성 오류 자동 수정 및 DLL 관리 도구 출시
url: https://www.elseif.net/ko/dll
published: 2026-11-11T02:05:15+00:00
language: ko
section: 에이전트
source: https://habr.com/ru/articles/1105036/?utm_campaign=1105036&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: wine, dllmgr, fix-it-in-wine, far2l, f4, navigator
publisher: elseif
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# 와인 호환성 오류 자동 수정 및 DLL 관리 도구 출시

이반 소로킨이 와인 환경에서 윈도우 애플리케이션의 호환성 오류를 인공지능 에이전트가 자동으로 수정하도록 하는 새로운 프로젝트를 발표했다. 이 프로젝트는 fix-it-in-wine과 dllmgr라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. fix-it-in-wine은 인공지능 에이전트에게 윈도우 애플리케이션의 와인 호환성 오류 수정 작업을 위임하는 기능을 제공한다. dllmgr는 동적 링크 라이브러리를 위한 패키지 관리 시스템으로, 수정된 라이브러리를 메인 와인 프로젝트와 독립적으로 설치하고 공유하며 다른 개발자의 솔루션을 사용할 수 있게 한다.

이 프로젝트의 핵심 목표는 호환성 패치의 개발 및 배포 모델을 근본적으로 변화시키는 것이다. 현재 와인의 오류 수정 작업은 높은 전문성을 요구하는 프로그래머들의 전유물이며, 인공지능이 생성한 코드는 프로젝트의 위험 요소로 간주되어 메인 코드베이스에 통합되지 않는다. 또한 오류가 발견된 후 실제 사용자가 수정 사항을 적용하기까지의 과정은 과부하 상태인 소수의 개발자 및 유지 관리자를 거치기 때문에 매우 긴 시간이 소요된다. 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 사용자들이 직접 문제를 해결할 수 있는 새로운 생태계 구축이 필요하다.

fix-it-in-wine 에이전트는 특정 문제를 해결하기 위해 단계적인 접근 방식을 취한다. 에이전트는 애플리케이션을 실행하여 와인의 로그를 수집하고, 와인HQ 버그질라에서 관련 오류 메시지를 검색한다. 그런 다음 잘못된 동작의 원인이 되는 동적 링크 라이브러리나 윈도우 API 함수를 식별한다. 에이전트는 필요한 라이브러리를 메인 와인에서 분리하여 빌드하고, 특정 애플리케이션에 대한 수정안을 준비한 후 이를 테스트한다. 수정된 동적 링크 라이브러리는 시스템 전체의 와인에 영향을 주지 않고 선택된 애플리케이션에만 설치되며, 필요시 변경 사항을 되돌릴 수 있다. 이 과정은 와인의 코드베이스에 익숙한 사람의 직접적인 개입 없이도 상당 부분 자동화될 수 있다.

dllmgr는 이미 발견된 수정 사항을 관리하고 공유하기 위한 도구이다. 이 도구는 와인을 위한 대체 동적 링크 라이브러리 구현체 및 개별 수정 사항을 관리한다. 라이브러리는 메인 와인 프로젝트와 독립적으로 배포될 수 있는 자체적인 구성 요소로 간주된다. 사용자는 자신의 와인 버전의 표준 라이브러리, 배포판 저장소에 아직 없는 다른 와인 버전의 최신 라이브러리, 독립 개발자가 유지 관리하는 대체 라이브러리, 또는 특정 오류에 대한 구체적인 수정 사항이 포함된 원본 라이브러리 변형본을 사용할 수 있다. dllmgr는 이러한 라이브러리들의 사용 및 롤백을 위한 진단 도구와 함께 제공된다.

와인은 수십 년간 발전해 왔으며 수많은 윈도우 애플리케이션의 복잡한 동작과 의존성, 오류를 처리하는 매우 어려운 과제를 해결하고 있다. 그러나 와인의 수정 사항을 개발하고 유지 관리할 수 있는 충분한 전문성을 가진 인력은 제한적이다. 이로 인해 수정 사항이 메인 프로젝트에 통합되기 위해서는 구현의 품질, 프로젝트 아키텍처 준수, 개발 규칙 준수, 코드 검토 및 지속적인 유지 관리에 대한 엄격한 검증 과정이 필요하다. 이러한 요구 사항은 프로젝트가 유지 관리 불가능한 특수 사례의 집합으로 변하는 것을 방지하기 위해 정당화된다. 그러나 특정 윈도우 프로그램이 필요한 사용자에게는 필요한 수정 사항이 메인 프로젝트 및 해당 릴리스에 도달할 때까지 사용할 수 없는 결과가 초래된다. 인공지능 에이전트를 사용하는 수천 명의 사용자가 수정 사항을 생성한다면 이러한 개발 속도의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.