AI MVP 검증을 위한 5단계 Scoring Loop 기반 설계 최적화

Context

AI 생성 MVP의 외형적 완성도에 의존하는 기존 방식의 낮은 신뢰성 문제 발생. 프롬프트 최적화보다 출력물에 대한 구조적 검증 루프 부재로 인한 엔지니어링 리소스 낭비가 핵심 한계점으로 분석됨.

Technical Solution

• User Move 정의를 통한 핵심 워크플로우의 단일 문장 명세화 및 테스트 기준 수립
• UI 이전 단계에서 데이터 모델 객체 리스트와 실제 흐름의 일치 여부를 검증하는 Data Model Matching 수행
• 상태 전이의 명확성 확보를 위해 레코드 생성, 업데이트, 승인 주체 및 완료 정의를 포함한 Handoff State 명시화
• 빈 입력값, 중복 레코드 등 Edge Case 조기 테스트를 통한 워크플로우 실효성 검증
• 불필요한 기능 제거를 통해 초기 Scope의 20~30%를 삭감하는 Lean Scope 최적화 전략 적용
• NxCode를 활용한 자연어 기반 워크플로우의 구체적 구현물 생성 및 신속한 Review Loop 구축