Cursor Rules 기반 Zero Hallucination Unit Test 자동화 설계

Context

AI를 통한 테스트 코드 생성 시 발생하는 Hallucination과 스택별 일관성 없는 도구 채택이 품질 저하의 주요 원인으로 작용함. 프로젝트 전반에 걸쳐 결정론적(Deterministic)인 테스트 생성 환경 구축이 필요함.

Technical Solution

• Stack별 단일 라이브러리 채택 정책을 통해 도구 파편화 및 설정 복잡성 제거
• .cursor/rules/ 시스템을 활용한 Project-scoped 컨텍스트 주입으로 AI 생성물의 일관성 확보
• AAA(Arrange-Act-Assert) 패턴과 엄격한 Naming Convention을 강제하는 MDC 파일 설계
• 외부 의존성(DB, HTTP, FS)의 완전한 Mocking을 명시하여 100ms 미만의 실행 속도 보장
• 파일 확장자별 전용 Rule 매핑을 통해 맞춤형 AI 프롬프트 주입 최적화
• Husky 및 lint-staged를 활용한 Pre-commit 단계의 테스트 자동 검증 체계 구축