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AI 코드 생성 한계를 극복한 Workflow 중심 비즈니스 아키텍처 설계
AI Can Generate Code, But It Still Cannot Understand Your Small Business Workflow
AI 요약
Context
AI 기반 코드 생성 도구가 단순 UI 및 기본 기능 구현 속도를 높였으나, 실제 비즈니스 도메인의 복잡한 Workflow와 Edge Case 처리 능력 부족으로 인해 시스템 완성도 저하 및 유지보수 비용 증가 문제 발생.
Technical Solution
- 단순 CRUD 구조에서 탈피하여 비즈니스 상태 전이 기반의 Workflow-driven 설계 도입
- CRM 및 POS 등 도메인 특화 로직을 모듈화한 Lightweight Boilerplate 구축을 통한 초기 설계 일관성 확보
- PHP, MySQL, Vanilla JS 중심의 Low-overhead 스택 채택으로 호스팅 비용 절감 및 커스터마이징 유연성 극대화
- 상태 변경에 따른 후속 처리(Side Effect)를 정의하는 Event-like 로직 구현으로 데이터 정합성 유지
- 검증된 Database Schema와 Common Business Module 우선 배치를 통한 AI 생성 코드의 구조적 결함 방지
실천 포인트
1. 비즈니스 요구사항 분석 시 단순 데이터 모델링보다 상태 전이도(State Transition Diagram)를 먼저 정의했는가?
2. AI 생성 코드 도입 시 명명 규칙(Naming Convention)과 Validation 로직의 일관성을 검토했는가?
3. 도메인 특성이 강한 기능의 경우 개별 생성보다 검증된 Boilerplate 기반의 확장을 고려했는가?
4. 기술적 화려함보다 배포 용이성과 유지보수 효율성을 고려한 적정 기술 스택(Appropriate Tech Stack)을 선택했는가?