AI 기반 Test Generation으로 테스트 작성 공수 75% 절감 및 Self-healing 구현

Context

복잡한 테스트 요구사항으로 인한 manual test case 작성 부담과 UI 변경에 따른 Flaky tests 발생 문제를 해결하기 위한 AI 기반 자동화 도입 사례. 기존 Playwright 및 Cypress 대비 높은 학습 곡선과 유지보수 비용을 AI-powered automation으로 최적화하려는 시도.

Technical Solution

• AI Test Generation을 통한 전체 24개 테스트 케이스 중 18개(75%)의 자동 생성으로 Boilerplate 코드 제거
• UI Refactor 발생 시 Selector를 자동 갱신하는 Self-healing 메커니즘 적용을 통한 유지보수 오버헤드 감소
• UTF-8 Encoding 기반의 Non-ASCII Character 처리 설계로 다국어 입력 값의 정밀한 검증 수행
• GitHub Actions 연동을 통한 CI/CD Pipeline 통합으로 10분 이내의 빠른 초기 셋업 환경 구축
• Locale-independent한 기본 설계를 통한 범용성 확보 및 특정 국가(인도네시아)의 Locale Handling 한계 노출

Impact

• 테스트 케이스 생성 자동화율 75% 달성
• UI 변경에 따른 Selector 자동 업데이트 3건 수행
• 초기 환경 구축 및 테스트 실행 시간 18.4초 기록

Key Takeaway

AI 기반 자동화 도구 도입 시 단순 기능 검증을 넘어 Locale(날짜, 통화 형식)과 같은 환경적 제약 사항이 Assertion 결과에 미치는 영향을 사전에 정의하는 설정 인터페이스 설계가 필수적임.