AI
코드에서 화면 지도를 그리고, AI와 함께 회귀 테스트의 빈 곳을 채우다
두줄요약
Claude Code와 Playwright로 467개 웹 화면의 테스트 지도를 만들고 회귀 테스트 공백을 분석했습니다. 사람 검토와 고장 주입 검증을 거쳐 3.5일 동안 신규 테스트 114개를 추가했습니다.
문제 상황
- 웹 PC·모바일웹의 실제 화면 범위와 기존 회귀 테스트 커버리지 미파악
- 테스트되지 않은 화면에서 배포 결함을 고객이 먼저 발견할 수 있는 공백
구조와 흐름
- 3개 프론트 레포의 라우트 467개를 코드 기준으로 수집하고 진입 경로·근거를 CSV, 마인드맵, 검토 시트로 관리
- 코드 역추적, Playwright 크롤러 실측, 기존 E2E 테스트 분석을 결합한 화면 지도 작성
- 담당자 검토로 제외·제약·기구현·구현 대상을 분류하고 플랫폼·도메인별 작업 티켓 생성
해결 방법
- Claude Code와 서브에이전트로 화면 조사, 시나리오 제안, Jira·Kase 등록 등 반복 작업 자동화
- Playwright 공통 유틸과 DOM 실측을 기반으로 모바일웹 35개·PC 34개 화면에 신규 테스트 114개 추가
- 고장 주입과 다중 에이전트 리뷰로 항상 통과하는 판정, 잘못된 선택자, 플랫폼 간 누락 보완
성능/운영 포인트
- 신규 테스트 114개를 3.5일 만에 구현하고 전체 테스트 수 111개 순증
- 12개 러너 병렬 실행으로 568개 테스트를 13분 44초에 수행
- 코드·절차·인벤토리 기반의 분기별 라우트 변화 점검과 테스트 지도 최신화 계획
