AI 에이전트를 통한 90% Test Coverage 달성 및 소프트웨어 복잡도 상한선 확장

Context

인적 인지 능력의 한계로 인한 시스템 복잡도 상한선과 고비용의 테스트 작성 공정으로 인한 품질 저하 문제 발생. 기존의 에러 예방 중심 프로세스는 개발 속도와 품질 사이의 Trade-off를 강제하는 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• 테스트, 문서, 평가 결과의 지속적 축적을 통한 Complexity Ratchet 구조 설계
• AI 에이전트의 Context Window에 축적된 지식을 로드하여 회귀 오류를 원천 차단하는 피드백 루프 구축
• 인간의 비용 부담이 컸던 엣지 케이스 테스트 작성을 AI 에이전트에게 위임하여 90% 이상의 Coverage 확보
• Bun의 의사 터미널 기능을 활용해 AI 에이전트의 행동 패턴까지 검증하는 TTY 테스트 도입
• 정적 문서와 동적 테스트를 결합해 팀원의 교체와 관계없이 유지되는 제도적 기억(Institutional Memory) 구현

Impact

• 97만 줄의 코드 및 665개 테스트 파일의 AI 기반 자동 생성
• Test Coverage 85~95% 구간 진입을 통한 결함 제거율 92~97% 달성
• GBrain 프로젝트 내 신념 추출 오인율 35% 문제를 17개의 테스트 고정으로 해결

Key Takeaway

AI 시대의 엔지니어링 핵심은 단순한 생산성 향상이 아닌, 과거 비용 문제로 포기했던 초고밀도 검증 체계를 구축하여 시스템 복잡도의 임계치를 높이는 설계 전략에 있음.