AI 지원 개발에서 TDD를 효과적으로 활용하기 위한 핵심 원칙과 실천 방안은 다음과 같습니다.
1. 개발자의 ‘커밋 소유권’과 책임
AI 에이전트와 협업하더라도, 모든 코드와 테스트에 대한 최종 책임은 개발자에게 있습니다. 커밋하는 코드의 ‘무엇’과 ‘왜’를 완전히 이해하고 소유하는 것이 AI 협업 환경에서 코드 품질을 보장하는 가장 중요한 원칙입니다.
2. CLAUDE.md를 통한 AI 지침 설정
AI 에이전트가 개발자의 의도에 따라 작동하도록 CLAUDE.md 파일에 명확한 지침을 제공해야 합니다.
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AI 워크플로우: 작고 반복적인 TDD 사이클(Red, Green, Refactor) 준수 및 관련 자료 학습을 지시합니다.
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테스트 및 구현: 항상 실패하는 테스트를 먼저 작성하고, 개발자 커밋 후에는 ‘단일 테스트 실패를 해결하는 최소한의 구현’만을 하도록 명확히 지시해야 합니다. 이는 한 번에 너무 많은 변경을 방지하고 점진적인 개발을 유도합니다.
3. AI 행동 교정 및 지속적인 학습
AI가 TDD 원칙을 벗어나 과도한 변경을 제안할 경우, 개발자는 해당 작업을 Stash하고 CLAUDE.md를 업데이트하여 AI의 행동을 교정해야 합니다. 업데이트된 지침을 통해 AI는 학습하고, 세분화된 단계로 작업을 진행하게 됩니다. 코드 스타일 지침 또한 CLAUDE.md에 추가하여 AI가 코드 가독성을 개선하도록 유도할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 개발자는 개발 속도를 제어하고, AI가 원하는 방식으로 작동하도록 지속적으로 학습시킬 수 있습니다.