Cursor Rules 기반 Deterministic AI Unit Test 자동화 체계 구축

Context

AI 생성 테스트 코드의 Hallucination으로 인한 낮은 신뢰도와 스택별 파편화된 테스트 라이브러리 운용 방식의 한계 노출. 일관성 없는 테스트 구조와 외부 의존성 누출로 인한 Unit Test의 본질적 격리 실패 문제 해결 필요.

Technical Solution

• .cursor/rules/ 시스템을 통한 프로젝트 스코프의 Persistent Instruction 주입으로 AI Hallucination 원천 차단
• Stack별 단일 표준 라이브러리(Jest, Vitest, Pytest, Pest 등) 강제 적용을 통한 기술 부채 방지 및 결정론적 환경 구축
• AAA(Arrange-Act-Assert) 패턴과 명시적 Naming Convention을 Rule-set으로 정의하여 AI 생성 코드의 구조적 일관성 확보
• Mocking 전략의 강제화를 통해 DB, HTTP, File System 등 외부 의존성을 완전히 배제한 Pure Unit Test 환경 설계
• .mdc 파일 기반의 File-type별 맞춤형 가이드라인 적용으로 도메인 특성에 맞는 테스트 케이스(Happy, Null, Error, Edge) 자동 생성
• Pre-commit hook 및 CI Workflow 연동을 통한 테스트 커버리지 하한선(Baseline) 관리 및 점진적 상향 체계 구축