AI 생성 코드를 Third Party Code로 정의한 신뢰 프레임워크 설계

Context

AI 생성 코드를 전수 검토하는 현재의 접근 방식은 개발 효율성을 저하시키는 병목 지점으로 작용. 오픈소스 라이브러리를 신뢰하는 기존의 Trust Stack을 AI 생성 코드 관리 체계로 전이하여 검토 비용을 최적화하려는 시도.

Technical Solution

• Traceability 확보를 통해 AI 생성 마커, 승인자, 요청 문서(Ticket/RFC)를 연결한 감사 추적 구조 설계
• Decision Log 도입으로 구현 코드의 동작 방식이 아닌 생성 당시의 제약 조건과 의도(Intent)를 기록하는 메타데이터 계층 구축
• Behavioral Contracts 정의를 통해 Type Signature와 API 명세를 기반으로 AI 코드의 약속된 동작을 검증하는 경계 설정
• Automated Verification 체계를 통해 Linter와 Security Scanner를 CI 단계의 강제적 게이트로 배치하여 반복적 검증 수행
• Isolation 전략을 적용하여 모듈 또는 서비스 단위로 경계를 설정함으로써 AI 코드 오류 발생 시 Blast Radius를 최소화하는 구조 채택