Markdown 기반 스펙의 파편화 해결을 위한 Gherkin 기반 Living Spec 도입

Context

AI 기반 워크플로우에서 Markdown을 Spec 언어로 활용하며 문서와 실제 코드 간의 정렬 불일치 발생. 문법적 강제성이 없는 단순 문서 포맷의 한계로 인해 요구사항 변경 시 검증되지 않는 Specification Drift 현상 심화.

Technical Solution

• Markdown의 모호한 서술 방식을 Given/When/Then 구조의 Gherkin 문법으로 대체하여 명확한 Contract 정의
• 가독성 높은 Prose 형태를 유지하면서 각 Step을 실제 테스트 코드로 매핑하는 Living Spec 아키텍처 설계
• Scenario Outline 및 Examples 테이블을 활용하여 단순 데이터 나열을 실행 가능한 Test Case로 변환
• LLM에 고정된 Grammar를 제공함으로써 모델의 구조적 추론 비용 감소 및 생성 결과물의 일관성 확보
• 'Spec-Code-Test'의 Round Trip 루프를 구축하여 AI 생성 코드의 즉각적인 정적/동적 검증 체계 마련