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Dev.toAI/ML
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아이디어에서 TDD 프롬프트까지 5단계 설계 자동화로 AI 생성 코드 품질 확보
I built a 5-phase design system that turns "I have an app idea" into a TDD prompt
AI 요약
Context
모호한 요구사항으로 인한 AI 생성 코드의 논리적 오류와 런타임 버그 발생 문제 분석. 단순한 코드 생성이 아닌 User Flow 및 Schema 설계 단계의 부재로 인한 엔지니어링 품질 저하를 핵심 병목 지점으로 진단.
Technical Solution
- 아이디어를 구체적 스펙으로 변환하는 5단계 구조화 파이프라인(App Flow → Page Map → System Design → Executive Summary → TDD Prompt) 구축
- DB Schema 및 API Route 정의를 포함한 System Design 단계 설계를 통해 구현 단계의 모호성 제거
- TDD(Test Driven Development) 기반의 최종 프롬프트를 생성하여 구현 전 'Done'의 정의를 명확히 규정
- Unit Test 및 E2E Test 케이스를 구현 코드보다 우선 생성하도록 유도하여 AI의 Hallucination 방지 및 회귀 테스트망 확보
- 사용자 응답 기반의 인터랙티브 질문 프로세스를 통한 기술 스택 및 Edge Case의 정밀한 식별
실천 포인트
- AI 기반 코드 생성 전 User Flow, Page Map, DB Schema를 정의하는 사전 설계 단계 필수 적용 - 구현 코드 요청 전 테스트 케이스(Unit/E2E)를 먼저 작성하게 하여 동작 정의를 명확히 함 - '아이디어 → 설계 → 구현'으로 이어지는 단계별 제약 사항(Constraint)을 정의하여 프롬프트 밀도 향상