AI 생성 코드의 유지보수 비용 급증을 막는 Domain-Driven Design의 재발견

Context

AI 도구의 확산으로 코드 생산 속도는 비약적으로 상승했으나, 작성된 코드의 의도를 파악하는 이해 비용(Understanding Cost)이 새로운 병목 지점으로 부상함. 특히 구현 세부 사항이 비즈니스 로직과 섞여 있을 때, 장애 발생 시 AI에 다시 의존하는 악순환으로 인해 시스템 제어력을 상실하는 리스크가 존재함.

Technical Solution

• 코드 생산 비용의 제로화에 따른 DDD(Domain-Driven Design) 및 Clean Architecture의 가치 재정의
• 비즈니스 언어를 코드에 투영하여 AI가 생성하는 코드의 가독성과 예측 가능성을 높이는 구조 설계
• 모호한 지시어 대신 명확한 Domain Concept 기반의 Prompting을 통해 코드의 일관성 확보
• 기능 구현 전 Intent(의도)를 명문화하여 AI와의 대화가 아닌 Domain 모델 기반의 디버깅 환경 구축
• Hexagonal Architecture 적용을 통한 비즈니스 핵심 로직과 외부 인프라의 분리로 코드 분석 범위 축소