JiT Testing 도입을 통한 버그 탐지율 4배 향상 및 테스트 유지보수 비용 제거

Context

AI 기반 코드 생성 가속화로 인해 기존 수동 유지보수 방식의 Test Suite가 유지보수 오버헤드 증가 및 테스트 유효성 저하라는 한계에 직면. 잦은 코드 변경으로 인한 Brittle Assertion 발생 및 테스트 커버리지 최신화 지연 문제 발생.

Technical Solution

• Pull Request 시점의 Code Diff 기반으로 테스트를 동적으로 생성하는 Just-in-Time(JiT) Testing 아키텍처 설계
• 단순 텍스트 비교가 아닌 Semantic Signal 분석을 통한 개발자 의도 추론 및 Change-Risk Modeling 수행
• Mutation Testing 기법을 적용하여 인위적인 결함을 주입하고 이를 탐지하는 'Catching Test' 생성 로직 구현
• LLM 기반 Test Synthesis 레이어를 통해 추론된 의도에 정렬된 테스트 케이스를 자동 생성
• 노이즈 제거 필터링 과정을 거쳐 실제 회귀 오류(Regression) 가능성이 높은 고가치 테스트만 PR에 반영
• 정적 검증에서 벗어나 변화된 코드의 동작 변경점을 추적하는 Intent-Aware Workflow로 전환