AI 생성 코드의 Black-Box Handover 방지를 통한 시스템 안정성 확보

Context

LLM 기반 코드 생성 도구의 보급으로 구현 속도는 향상되었으나, 로직 검증 없는 무분별한 수용으로 인한 기술적 부채 급증. 특히 시간 복잡도 및 시스템 전역 영향도를 무시한 부분 최적화가 Production 환경의 심각한 장애를 유발하는 구조적 한계 직면.

Technical Solution

• Verification Loop 도입을 통한 생성 코드의 데이터 경로 수동 추적 및 추상화 논리 검증
• Syntax 검증은 AI Agent에 위임하고 Semantics 검증은 인간 아키텍트가 수행하는 Manual Intercept 프로세스 구축
• Local Optimization의 전역 영향도 분석을 위한 Context Anchor(Concurrency, Latency, Consistency) 정의 및 적용
• 설계 단계에서 Paper Model을 우선 작성하여 AI 생성 로직과의 정합성을 대조하는 Logic-First 워크플로우 채택
• @Transactional 등 프레임워크 특성에 따른 런타임 동작 차이를 분석하는 호스트 기반 코드 리뷰 수행