Cursor Rules 기반 Deterministic AI Unit Test 자동화 체계 구축

Context

AI를 활용한 테스트 코드 생성 시 발생하는 Hallucination과 일관성 없는 라이브러리 채택으로 인한 유지보수 비용 증가 문제 발생. 특히 프로젝트 전반에 걸쳐 일관된 테스트 표준과 제약 사항을 강제할 수 있는 메커니즘의 부재가 병목 지점으로 파악됨.

Technical Solution

• Stack별 단일 Library 채택(Jest, Vitest, pytest 등)을 통한 기술 파편화 제거 및 의존성 단순화
• .cursor/rules/ 시스템을 활용하여 AI 프롬프트에 프로젝트 스코프의 제약 사항을 상시 주입하는 Persistent Instruction 구조 설계
• AAA(Arrange-Act-Assert) 패턴과 명명 규칙을 강제하는 MDC 파일을 통해 생성 코드의 구조적 결정성 확보
• 모든 외부 의존성을 Mocking 하는 Isolation 원칙을 통해 100ms 미만의 빠른 테스트 실행 속도 보장
• .cursor/rules 내 파일 확장자별 Glob 패턴 매칭을 통한 컨텍스트 최적화 및 맞춤형 가이드라인 적용
• Husky와 lint-staged를 연동한 Pre-commit Hook 구성으로 테스트 통과 여부를 배포 파이프라인의 강제 조건으로 설정