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Dev.toAI/ML
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AI 기반 MVP의 Scope Creep 방지를 위한 'Descarte' 검증 프레임워크
La prueba de descarte que hago antes de convertir un MVP con IA en tareas de sprint
AI 요약
Context
AI 도구를 활용한 빠른 Prototyping 과정에서 발생하는 과도한 기능 생성과 설계 모호성 문제 분석. 단순한 생성 속도에 매몰되어 시스템의 핵심 데이터 모델과 예외 처리가 누락된 채 Sprint Backlog로 전이되는 리스크 식별.
Technical Solution
- 단일 문장을 통한 Core Action 정의로 시스템의 기능적 범위 및 기준점 설정
- 필수 Data Model(User, Incident, Status 등)의 실재 여부 검증을 통한 데이터 무결성 확보
- Edge Case(빈 값, 중복 등록, 권한 외 상태 변경) 테스트를 통한 흐름의 취약점 및 Breaking Point 식별
- Security, Permission, Billing 등 고위험 영역에 대한 Human-in-the-loop 검토 프로세스 강제
- Secondary Dashboard 및 과도한 필터링 등 Non-essential 기능 제거를 통한 Scope 최적화
- NxCode를 활용한 'Idea-Prompt-Flow-Review-Cut-Handoff' 파이프라인 구축으로 시각적 검증과 범위 확정 분리
실천 포인트
1. MVP 핵심 액션을 한 문장으로 정의 가능한가?
2. 최소 데이터 모델이 흐름 내에 명확히 정의되어 있는가?
3. 비정상 케이스(Edge Case)에 대한 처리 로직이 포함되어 있는가?
4. 권한 및 보안 등 인간의 판단이 필수적인 영역을 분리했는가?
5. 불필요한 부가 기능(Secondary UI)을 제거하여 Scope를 최소화했는가?