레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵 (새 탭에서 열림)
AX는 AI 도구를 개별적으로 사용하는 데서 그치지 않고, 개발 사이클 전체를 AI 중심으로 재설계하는 전환 과정이다. 성공적인 전환을 위해서는 보안·컴플라이언스 기반을 먼저 마련하고, 팀 차원의 활용 표준화와 명세 기반 개발 자동화를 단계적으로 추진해야 한다. 특히 SDD와 사람의 승인 게이트를 결합하면 AI의 생산성을 활용하면서도 품질과 통제력을 유지할 수 있다. ## AI 드리븐 프로젝트와 SDD - AI 드리븐 프로젝트는 AI를 스펙 작성, 코드 생성, 테스트, 리뷰, 머지 등 개발 전 과정에 통합하는 방식이다. - 사람은 세부 구현보다 요구사항과 방향 설정, 품질 판단에 집중한다. - 핵심 방법론은 명세 주도 개발(SDD)이다. - 요구사항, 구현 범위, 예외 상황, 검증 기준을 먼저 정의한다. - AI는 명세를 바탕으로 계획을 세우고 코드를 생성·검증한다. - AI는 패턴 완성에는 강하지만 추상적인 의도 파악에는 한계가 있으므로, 명확한 스펙이 결과 품질을 좌우한다. ## 1단계: AI-Ready — 보안과 컴플라이언스 기반 AI 도입 전 민감 정보와 핵심 자산이 외부 모델에 노출되지 않도록 안전한 사용 환경을 구축한다. - API 키, DB 비밀번호, 내부 IP 등의 하드코딩을 제거한다. - Secrets Manager 같은 전용 서비스를 사용하고 런타임에 시크릿을 주입한다. - 이름, 이메일, 전화번호 등 PII는 AI에 전달하기 전에 마스킹하거나 토큰화한다. - 핵심 알고리즘과 경쟁력 있는 아키텍처는 별도 저장소에서 관리하거나 AI 접근 권한을 제한한다. - 초기에는 모든 시스템을 한 번에 이관하기보다 다음을 우선 적용한다. - 핵심 컴플라이언스 요건 선별 - 파일 시스템·네트워크 격리를 통한 샌드박싱 - 격리 상태에서 실제 정보가 노출되지 않는지 검증 - 기대 효과: - 코드와 프로젝트 맥락을 AI에 안전하게 제공 - 디버깅, 문서화, 반복 코드 작성 속도 향상 - 팀원들이 AI를 안전하게 활용하는 경험 축적 ## 2단계: AI-Assist — 팀 단위 활용 표준화 개인별로 제각각인 AI 사용 방식을 프로젝트 공통 워크플로로 통합한다. 이 단계에서 AI는 코드를 직접 작성하기보다 사람이 작성한 코드를 검토하고 보조한다. - 프로젝트 루트에 AI용 가이드라인을 작성한다. - 프로젝트 개요 - 코딩 컨벤션 - 아키텍처 원칙 - 도메인 용어집 - 코드 리뷰, 브레인스토밍, 작업 계획 수립 등에 사용할 표준 프롬프트와 스킬을 구축한다. - `superpowers`와 같은 플러그인을 활용해 다음 작업을 표준화할 수 있다. - `brainstorming` - `writing-plans` - `subagent-driven-development` - CI/CD와 AI를 연동해 PR 생성 시 자동 코드 리뷰를 수행한다. - 스타일 위반 탐지 - 잠재적 버그 확인 - 보안 취약점 점검 - 사람 리뷰어는 반복적인 지적보다 복잡한 비즈니스 로직과 정책 판단에 집중한다. - 측정 가능한 KPI: - 사람이 직접 남기는 반복 리뷰 코멘트 수 - 테스트 커버리지 변화 - 배포 안정성 및 테스트 통과율 - 기대 효과: - 팀 전체의 AI 활용 수준 상향 평준화 - 리뷰어의 인지 부하 감소 - 코드 품질과 컨벤션의 일관성 확보 ## 3단계: AI-Development — 명세 기반 개발 자동화 사람이 작성한 스펙이 AI를 통해 구현 계획, 테스트 계획, 코드, PR로 이어지는 자동화 파이프라인을 구축한다. - 전체 흐름은 다음과 같다. 1. 사람이 요구사항과 범위, 엣지 케이스, 검증 기준을 스펙으로 정의 2. AI가 구현 계획과 테스트 계획 작성 3. AI 서브 에이전트가 계획에 따라 작업을 순차적으로 수행 4. 코드 리뷰 후 PR 생성 및 머지 - 세 개의 Human Gate를 둔다. - **Human Gate 1:** 스펙 검토 및 승인 - **Human Gate 2:** 구현 계획과 테스트 계획 검토 및 승인 - **Human Gate 3:** 최종 코드 검토 및 승인 - AI가 프로젝트에 맞는 코드를 만들 수 있도록 도메인 지식을 구조화한다. - 아키텍처 원칙 - 비즈니스 로직의 예외와 특이사항 - 시스템 구성도 - 기존 스펙 및 기술 문서 - 지식은 전용 디렉터리, AI 커스텀 스킬, RAG 시스템 등을 통해 AI가 필요할 때 조회하도록 구성한다. - `/specs` 같은 디렉터리에 새 스펙 파일이 추가되면 CI가 이를 감지해 다음 단계를 실행하도록 이벤트 트리거를 설정한다. - CI 내부에 Approval Step을 배치해 사람의 승인 없이는 AI가 다음 단계로 진행하지 못하게 한다. - 초기에는 핵심 비즈니스 로직보다 테스트 코드나 보일러플레이트처럼 위험도가 낮은 영역부터 자동화를 적용하고, 신뢰가 쌓이면 AI의 담당 범위를 확대한다. ## 단계적 도입이 필요한 이유 - AI 활용 효과는 팀의 문서화 수준, 테스트 품질, 도메인 복잡도에 크게 좌우된다. - 처음부터 모든 구현을 AI에 맡기면 프로젝트 맥락을 이해하지 못한 코드가 생성될 수 있다. - 낮은 위험도의 테스트와 반복 코드부터 시작하면 품질을 검증하면서 팀의 신뢰를 확보할 수 있다. - 각 단계는 독립적으로도 효과가 있으므로 모든 단계를 한 번에 완료할 필요는 없다. 보안 기반을 먼저 확보한 뒤 프로젝트 규칙과 지식을 문서화하고, 자동 리뷰와 테스트 생성부터 시작하는 접근이 현실적이다. 이후 명확한 스펙과 사람의 승인 게이트를 중심으로 코드 생성 범위를 점진적으로 넓히는 것이 안전한 AX 전략이다.