AI 개발 방법론

• 요구사항 분석

  문서 정리, 기능 분해

• UI 개발

  컴포넌트 생성

• API 개발

  CRUD 코드 생성

• DB 설계

  ERD 초안 작성

• 테스트

  Unit Test 생성

• 문서

  README, API 문서 작성

• 코드 리뷰

  개선점 제안

• 리팩토링

  구조 개선

AI로 빨리 만드는 회사는 많습니다.
빨리 만든 것을 빨리 믿을 수 있게 만드는 노하우는 드뭅니다.

1. 01

   검증도 AI에게

   접수된 요청이 빠짐없이 처리됐는지 야간에 무인으로 대조하고, 놓친 건은 자동으로 다시 큐에 올립니다. 만드는 AI와 검증하는 AI를 나눠, 서로 다른 AI로 교차검증합니다.

2. 02

   통과 기준을 미리 못 박습니다

   무엇을 통과해야 완료인지를 시작할 때 게이트로 정의합니다. 판정 표현을 통일하고 기록하는 주체를 하나로 고정해, 「거의 다 됐어요」가 사라집니다.

3. 03

   확인한 수준을 그대로 적습니다

   검증 상태를 정적·규격·실제 실행 세 단계로 구분해 표기하고, 실행 결과는 로그·데이터·테스트 출력 같은 실측 증거와 함께 남깁니다. 어디까지 확인된 것인지가 문서에 그대로 남습니다.

4. 04

   결론 전에 독립 검증

   중대한 판단은 두 번째 경로로 교차 확인한 뒤에 내립니다. 되돌릴 수 없는 작업은 독립 검증·복구 경로 확인·사람의 승인 셋을 모두 충족해야 실행합니다.

5. 05

   품질을 앞단으로 당깁니다

   코드를 고치는 순간 자동 점검이 돌고, 커밋 전 규칙 검사와 배포 전 품질 게이트가 차례로 걸러 냅니다. QA에 닿기 전에 상당수가 사라집니다.

노하우가 사람의 감이 아니라 자동 판정 규칙·게이트·체크리스트라는 형태로 굳어 있습니다. 담당자가 바뀌어도 남고, 저희가 치른 시행착오를 고객 프로젝트에서 되풀이하지 않습니다.

• 01

  요구사항 분석

  무엇을 만들어야 하는지 명확히 정의하는 능력

• 02

  지시(프롬프트) 능력

  AI가 오해하지 않도록 구체적으로 지시하는 능력

• 03

  아키텍처 판단

  전체 구조와 기술 선택을 결정하는 능력

• 04

  코드 리뷰

  AI가 만든 코드의 품질과 안전성을 검증하는 능력

• 05

  검증 설계 능력

  무엇을 통과해야 완료인지 기준을 먼저 세우고, 그 확인을 자동화로 옮기는 능력

• 06

  도메인 지식

  비즈니스 요구사항을 기술로 연결하는 능력