AI로 QA 업무를 자동화한 방법: n8n부터 E2E 테스트 자동화까지
QA 업무의 반복 검증을 AI와 자동화 도구로 줄이는 방법을 소개한 글입니다. n8n부터 E2E 테스트 자동화까지의 흐름을 중심으로 살펴봅니다.
#test#자동화#n8n
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(2)
구조화된 동시성을 활용해 병렬 API 호출 코드를 리팩토링하는 과정을 다뤘습니다.\n기존 스레드 풀과 CompletableFuture를 정리하고 예외 처리와 테스트까지 확인했습니다.
#Java#동시성#test
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)
게시판 프로젝트의 병렬 API 호출을 CompletableFuture에서 Java 25 구조화된 동시성으로 바꾸는 설계 과정을 다뤘습니다. 취소 전파 문제와 스레드 관리 한계를 테스트로 확인하고 개선 방향을 정리했습니다.
#Java#동시성#비동기
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토스의 속도와 품질, 상용 도구로 충분한가 — 토션(Tossion)
토스 QA 팀이 흩어진 테스트 정보와 상용 TCM의 한계를 해결하기 위해 토션 플랫폼을 만들었습니다. 또한 AI와 에이전트를 결합해 PR 분석, 테스트 케이스 생성, 자동화 실행을 빠르게 연결했습니다.
#test#자동화#QA
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개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation이 AIDD 워크숍을 통해 개인의 AI 활용을 조직 차원으로 확장할 조건을 살펴보았습니다. 핵심은 컨텍스트 정비와 팀 단위 협업, 의사결정자 참여였습니다.
#LLM#자동화#test
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2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기
Mock 의존을 줄이기 위해 유스케이스 분리, 리포지토리 포트화, 트랜잭션 정리를 단계적으로 진행했습니다. 문서보다 lint·타입·CI 같은 강제 규칙으로 사람과 AI의 관성을 막았습니다.
#Lint#TypeScript#mock
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1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
통합 테스트가 없던 코드베이스에서 Mock이 급증한 원인과, AI가 그 관성을 더 키우는 구조를 정리했습니다. 실제 DB와 기록형 대역, 스냅샷, lint로 검증 기반을 바꿔 Mock 의존을 줄인 과정을 공유했습니다.
#TypeScript#test#Mock
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통합테스트 시나리오 설계와 관리
통합 테스트를 TS/TC 구조로 재설계해 역할별 흐름과 예외 케이스를 체계화했습니다.\n환경별 검증과 ID 관리 원칙으로 회귀 테스트와 추적성을 높였습니다.
#test#QA#회귀 테스트
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감독자의 언어
좋은 프롬프트는 단순한 지시가 아니라 요구사항 명세로 다뤄야 한다고 설명했습니다. 결과물의 경계, 위임 기준, 검증 방법을 미리 적어 재작업을 줄이는 방법을 제안했습니다.
#prompt#LLM#test
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AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724
AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#RAG#test
2200
AI가 하한선을 올린 순간, 저희는 직무를 다시 그리기로 했습니다
AI로 직무 경계가 낮아진 상황에서 FE·BE 통합 실험을 통해 프로덕트 엔지니어 역할을 재정의하려고 했습니다.교차 온보딩, 페어링, 회고로 가능성과 한계를 점검하며 기술이 제품의 경계를 막지 않게 하려 했습니다.
#FE#BE#프로덕트 엔지니어
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[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀
여섯 축의 공통 원리를 하나의 표로 정리하며 인프라를 소프트웨어처럼 다루는 관점을 설명했습니다. 사람과 AI 에이전트가 안전하게 변경하고 되돌릴 수 있는 피드백 루프의 중요성을 강조했습니다.
#AWS#Kubernetes#CI/CD
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기획부터 테스트까지, 개발 사이클 경험기
기획부터 테스트까지의 개발 사이클을 직접 경험하며 각 단계의 연결성을 회고했습니다. 사용자 흐름 정리와 협업 정보 전달, 테스트 자동화의 필요성을 체감했습니다.
#test#낙관적 업데이트#Storybook
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MSA 품질관리 CI게이트로 풀어내기
MSA 품질관리를 CI 게이트로 옮겨 일관된 기준으로 강제하는 방법을 정리했습니다. 변경 범위 검증, 차단 강도 분리, immutable artifact 승격을 통해 운영 신뢰성을 높였습니다.
#MSA#CI/CD#Kotlin
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Fixture 기반 테스트 데이터 구성
Fixture 기반으로 통합 테스트 데이터를 재사용 가능하게 정리한 경험을 공유했습니다. 공통 데이터는 `create`, 커스터마이징은 `gen`, 복수 시나리오는 `genMore`로 분리해 테스트 가독성과 유지보수성을 높였습니다.
#Spring Boot#H2#test
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AI 시대에 테스트 코드를 잘 쓰는 기준이 달라진다.
AI 협업 시대에는 테스트 코드가 미래 세션의 AI가 읽는 실행 가능한 프롬프트라는 관점이 중요합니다. @DisplayName과 실패 케이스로 비즈니스 의도를 남기고, 인간 검토와 교차 검증으로 맥락을 보완했습니다.
#test#Claude#LLM
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누군가는 토스를 테스트하는 동안, 우리는 테스트하는 법을 만듭니다.
토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.
#test#자동화#CI/CD
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AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
AI 코딩 시대에는 빠른 생성보다 빠른 검증이 더 중요하다고 설명했습니다. 스펙 주도 개발과 로컬 검증 환경으로 에이전트의 실수를 줄인 사례를 공유했습니다.
#OpenAPI#REST API#Git
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AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
AI 코딩의 병목을 코드 생성이 아닌 조율과 검증 과정으로 보고, 제안자·도전자·조율자로 나눈 멀티 에이전트 개발 파이프라인을 소개했습니다. 복잡도와 리스크에 따라 토론 강도를 조절하며, 사람은 최종 판단에 집중하는 방식을 설명했습니다.
#CI/CD#test#스펙 주도 개발
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LLM 코딩 에이전트 작업 관리 방법
LLM 코딩 에이전트를 프롬프트만으로 쓰면 문맥 누적과 임의 판단 문제가 생겼습니다. Task/Plan 하네스로 작업을 분할하고 기록해 안정성과 리뷰 가능성을 높였습니다.
#LLM#prompt#컨텍스트 윈도우
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