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[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다
두줄요약
AI가 만든 PR의 동작 검증을 E2E와 데모 녹화로 자동화해 리뷰의 초점을 설계 판단으로 옮겼습니다. 또한 반복 실행 가능한 Acceptance 인프라와 그 한계까지 함께 정리했습니다.
핵심 내용
- AI가 만든 PR의 리뷰 병목을 "이거 돌아가?" 확인에서 설계 판단으로 이동시키는 Acceptance 증명 우선 워크플로우 소개
- E2E 테스트 통과 결과와 데모 녹화물을 PR에 첨부해 동작 검증을 자동화하고, 리뷰어는 설계 품질에 집중하는 구조
- Gradle 태스크로 E2E 서버 시작·정리·테스트·데모 녹화를 묶어 반복 실행과 자율적 수정 루프를 지원
구조와 흐름
- startE2EServer, e2eTest, stopE2EServer를 묶은 전체 E2E 라이프사이클 설계
- recordDemoWithServer로 시각적 증거를 생성하고 로컬에서만 동작하도록 분리
- 빌드 가드레일 → standalone 검증 → E2E acceptance → 설계 리뷰로 이어지는 협업 단계
주의할 점
- E2E 통과만으로 성능, 보안, 데이터 일관성, 가독성까지 보장되지는 않음
- 자동화된 동작 확인과 사람의 설계 판단을 분리하는 역할 구분 필요
