AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다
Summary
AI에게 테스트 코드를 맡겼더니, 커버리지가 9%에서 80%로 수직 상승했습니다!
무신사 iOS 팀이 52일 만에 테스트 불모지에서 안정적인 개발 환경을 구축한 비결과 프롬프트 설계 전략
단순한 코드 생성을 넘어 AI와 개발자의 역할 분담을 명확히 하여 단기간에 폭발적인 테스트 커버리지 성장을 이뤄낸 실제 사례를 다룹니다. ReactorKit 아키텍처에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 기법과 AI 코드 리뷰 자동화 워크플로우를 통해 기술 부채를 해결하는 실질적인 로드맵을 제시합니다.
- 019.82%에서 79.04%까지, 3개월 만에 달성한 압도적인 테스트 커버리지 성장 수치
- 02AI의 일관성을 보장하는 목적별 프롬프트 분할 관리 전략과 4가지 핵심 원칙
- 03빌드 실패를 예방하는 grep 기반의 자동 품질 검토 체크리스트 도입
- 04테스트를 살아있는 문서로 만든 한글 기반 Given-When-Then 패턴 표준화
- 05Claude Code를 활용해 리뷰부터 수정 커밋까지 자동화한 효율적인 PR 프로세스
RECOMMENDATION
테스트 커버리지 부족으로 리팩터링이 두려운 팀이나 AI를 실무 생산성 도구로 내재화하고 싶은 조직에게 강력 추천합니다. 특히 ReactorKit 등 단방향 데이터 흐름 아키텍처를 사용하는 모바일 팀에게 구체적인 영감을 제공합니다.
The Problem
iOS 프로젝트의 테스트 커버리지가 9.82%로 업계 평균에 비해 매우 낮아 리팩터링 시 사이드 이펙트 위험이 컸으며, 수동 회귀 테스트로 인해 QA 기간이 길어지는 문제가 있었다.
The Solution
AI를 활용한 대규모 테스트 코드 자동 생성 전략을 도입하고, 목적별로 분리된 프롬프트 문서 체계(TEST_PLAN, QUALITY_CHECK 등)와 품질 체크리스트를 설계하여 3단계에 걸쳐 Reactor 및 Service 계층의 테스트를 확장했다.
The Result
약 3개월 만에 테스트 커버리지를 9.82%에서 79.04%로 약 8배 이상 끌어올렸으며, AI 코드 리뷰 자동화 시스템을 통해 개발자의 컨텍스트 스위칭 비용을 최소화하며 96개 이상의 파일을 안정적으로 테스트했다.
Trade-off
프로덕션 코드 수정 금지 원칙을 고수했으나, CoreData와 같은 외부 의존성 격리를 위해 예외적으로 추상화 작업을 위한 프로덕션 코드 수정이 필요했으며, AI의 오작동을 막기 위해 프롬프트 문서를 작게 쪼개어 관리하는 운영 공수가 발생했다.
Key Concepts
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