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Dev.toAI/ML
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AI MVP의 가짜 완성도 제거를 위한 5단계 Fallback Matrix 검증 체계
The fallback matrix I use when an AI MVP looks done too early
AI 요약
Context
NxCode 등 AI 도구를 통한 빠른 MVP 생성으로 인해 실제 워크플로우 검증 전 제품이 완성되었다고 착각하는 '가짜 완성도' 문제 발생. Happy Path 위주의 프로토타입이 가진 구조적 취약성과 실제 사용자 경로의 불일치 해결 필요.
Technical Solution
- User Trigger-Decision-Outcome 중심의 단일 문장 재정의를 통한 핵심 워크플로우 유효성 검증
- UI 이전 단계에서 Source of Truth가 될 최소 데이터 오브젝트 매핑을 통한 데이터 모델 정합성 확보
- Duplicate Request 및 Wrong Role Update 등 Edge Case 강제 주입을 통한 시스템 회복력 테스트
- Manual Correction 및 Retry State 설계를 통한 메인 플로우 실패 시의 Fallback 경로 확보
- 분석 위젯 및 설정 화면 등 비핵심 기능의 20% 강제 제거를 통한 Scope 최적화 및 개발 비용 절감
- AI 생성 구조물을 검토 대상으로 활용하여 Scope Decision과 Handoff State 설계에 집중하는 루프 구축
실천 포인트
1. 프로토타입의 UI가 아닌 Source of Truth 데이터 오브젝트가 명확히 정의되었는가?
2. Happy Path 외에 '가장 추한 사례(Ugly Case)'에 대한 처리 로직이 포함되었는가?
3. 자동화 실패 시 사용자가 개입할 수 있는 Manual Correction 경로가 설계되었는가?
4. 전체 기능 중 20%를 즉시 제거해도 핵심 가치 전달에 문제가 없는가?