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Dev.toAI/ML
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AI 개발 시대의 병목 현상을 해결하는 Domain Terminology 표준화 전략
It’s AI coding era but naming is still hard
AI 요약
Context
레거시 코드베이스의 일관성 없는 Naming Convention으로 인한 AI 모델의 추론 오류 발생. 다양한 개발자가 참여한 프로젝트 내 동일 개념의 다중 명칭 사용으로 AI 생성 코드의 논리적 결함 초래.
Technical Solution
- 코드 생성 전 Domain Model 재정립을 통한 전역 용어 표준화 수행
- 모호한 표현을 제거하고 정밀한 Semantic Definition을 구축하여 AI의 추론 Drift 방지
- '구현 우선' 방식에서 '정의 우선' 방식으로 개발 워크플로우 전환
- AI가 시스템 정의를 위해 사용자에게 역질문하도록 유도하는 Interrogation Process 도입
- 명시적인 Entity 관계 정의 및 Naming Convention 락킹을 통한 일관성 확보
- 구현 단계 이전의 비즈니스 분석 과정을 통한 잠재적 가설의 외부화 수행
실천 포인트
1. AI 코드 생성 전 전역 용어 사전(Glossary)을 작성했는가?
2. 동일 개념에 대해 코드 전반에 걸쳐 단일한 명칭을 사용하는가?
3. 구현 요청 전 AI에게 시스템 정의를 위한 역질문을 요청했는가?
4. 모호한 형용사 대신 정밀한 기술 용어로 Prompt를 구성했는가?