피드로 돌아가기
Dev.toBackend
원문 읽기
AI Agent 기반 ERP 개발 시 5가지 Silent Failure 방지 전략
Five silent failure modes I codified after 35 effective days of solo ERP coding
AI 요약
Context
AI Agent를 활용한 대규모 ERP 구축 과정에서 코드 정적 분석과 테스트 통과 여부만으로는 식별 불가능한 'Silent Failure' 발생. 단순한 Crash가 아닌, 데이터 오염과 논리적 불일치가 시스템 전반으로 전파되는 구조적 한계 노출.
Technical Solution
- Symptom 제거가 아닌 원인 해결을 위해 Input $\rightarrow$ Output 전체 파이프라인 검증 프로세스 도입
- Tautology 테스트 방지를 위해 의도적 실패 케이스를 포함한 Negative Case 필수 설계
- AI Agent의 환각(Hallucination) 제어를 위해 기억 기반 확언 대신 ADR 및 최신 코드 기반의 즉시 Read 트리거 적용
- DB Enum과 코드 상의 정의 불일치로 인한 데이터 누락 방지를 위해 Quarterly DB $\leftrightarrow$ Code Audit 수행
- Fix 범위 제한 및 Adjacent Refactor 분리를 통한 변경 영향도 최소화 전략 수립
실천 포인트
- [ ] 모든 Contract Test Suite에 최소 1개 이상의 `.rejects.toThrow()` Negative Case가 포함되어 있는가? - [ ] AI Agent에게 특정 설계를 질문할 때 "기억하는가"가 아닌 "관련 ADR/코드를 읽고 확인하라"고 요청하는가? - [ ] 공유 Enum 컬럼에 대해 `SELECT DISTINCT`를 활용한 정기적 정합성 체크 스크립트를 운영 중인가? - [ ] 버그 수정 티켓 내에 기능 개선 목적의 Adjacent Refactor가 섞여 있지 않은가?