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Dev.toAI/ML
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AI 개발 속도보다 중요한 '제품 방향성' 검증을 위한 9단계 하드 게이트 시스템 구축
I built a product in one AI session. Here's the system that made it ship right.
AI 요약
Context
AI 코딩 에이전트의 비약적인 발전으로 개발 속도는 증가했으나, 잘못된 제품 방향성으로 인한 스타트업 실패율 43%라는 시장 리스크가 존재함. 실행력(Execution) 중심의 AI 워크플로우가 제품 판단(Product Judgment) 단계를 생략하여 발생하는 리소스 낭비와 '빠른 실패'가 아닌 '빠른 오답' 생성 문제를 해결하고자 함.
Technical Solution
- Claude Code, Codex CLI, OpenClaw와 통합 가능한 /product-init 커맨드 기반의 가드레일 설계
- JTBD(Jobs To Be Done) 및 PR-FAQ 기반의 제품 정의를 강제하는 Discovery Constitution 게이트 구현
- AC(Acceptance Criteria)와 커밋 메시지를 연동하여 구현 누락을 방지하는 Build Orphan 검증 로직 적용
- HTTP 200 응답 및 Rollback 드릴 수행 여부를 확인하는 배포 자동화 검증 단계 구성
- Runbook 및 DEBT.md 작성을 필수화하여 운영 가능성을 확보하는 Handoff 게이트 설계
- 조건 미충족 시 --skip 플래그 없이 프로세스를 즉시 중단하는 Hard-gated 파이프라인 아키텍처 채택
실천 포인트
- AI 에이전트 도입 전 제품의 성공/실패를 정의하는 수치 기반의 Kill Criteria 설정 여부 확인 - 기능 구현 전 PR-FAQ 작성을 통해 제품의 가치 제안과 사용자 페르소나를 명확히 정의 - 코드 생성 단계에서 각 작업 단위(Task)가 수락 기준(AC)과 직접 연결되어 있는지 검증 - 배포 완료 후 72시간의 모니터링 윈도우를 설정하여 운영 안정성 지표를 확인하는 Warranty 프로세스 도입