AI
AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
두줄요약
AI 구현 전 요구사항에 숨은 기술 결정을 코드 기반 인터뷰로 명시하는 방식을 제안했습니다. 확정한 결정을 스펙과 리뷰 기준으로 활용해 검증 부담을 낮춥니다.
문제 상황
- 자연어 요구사항만으로 AI 구현을 맡길 때 트랜잭션, 실패 처리, 중복 방지 등 기술 결정의 암묵적 위임
- 구현 후 리뷰에서 설계 의도와 고려한 실패 모드를 역추적해야 하는 높은 인지 부하
해결 방법
- 기능 요구사항 뒤의 Atomicity, Idempotency, Failure-mode, Observability, Compatibility 등 결정 축의 명시화
- 코드베이스와 기존 컨벤션을 근거로 AI가 선택지와 추천안을 제시하는 스펙 단계 인터뷰
- 확정한 결정과 구현 결과를 대조하는 검증 기준으로 스펙 활용
구조와 흐름
- AI가 현재 코드와 관례를 읽고 작업별로 의미 있는 결정 슬롯 선별
grill-me방식으로 관련 코드, 추천 답, 하나의 질문을 순서대로 제시- 사용자 확정 결정의 스펙 반영 후 구현과 리뷰의 공통 기준으로 활용
적용해볼 점
- 구현 프롬프트 전에 기술 결정 축을 발굴하는 인터뷰 단계 구성
- 리뷰에서 코드 전체의 의도 추정보다 합의된 트랜잭션 경계·중복 방지·관측 지점 우선 검증
