AI 생성 코드의 Comprehension Debt 제거를 위한 Deterministic Backend 설계

Context

LLM 기반의 Vibe Coding으로 인한 확률적 코드 생성은 비즈니스 로직의 결정론적 실행을 방해함. 특히 Backend 아키텍처 없이 구축된 프로토타입은 데이터 무결성 결여와 유지보수 불가능한 Comprehension Debt를 초래함.

Technical Solution

• Probabilistic AI 생성 로직을 배제하고 PostgreSQL 기반의 Relational Schema를 도입하여 데이터 무결성 확보
• JSONB 등 Unstructured Data 사용을 지양하고 ACID 준수 트랜잭션을 통한 동시성 제어 구현
• UI 레이어는 AI 생성 도구로 신속히 구축하되 Backend는 Headless하게 연결하는 Decoupled Architecture 채택
• Visual Node-based Logic 및 2-way Translatability 프레임워크를 통해 시스템 가시성 확보 및 AI Copilot에 구조화된 Context 제공
• Row Level Security(RLS)와 같은 엄격한 권한 제어 로직을 결정론적 엔진으로 강제하여 보안 취약점 제거