AI 개발을 위한 유닛 테스트 재고: 정확성에서 계약 보호까지

Source: Dev.to

AI가 생성한 코드를 테스트하는 역설

AI가 코드를 작성하면 전통적인 단위 테스트 가정이 무너진다.

• 전통적인 개발에서는 인간이 실수를 하기 때문에 먼저 테스트를 작성한다(TDD).
  테스트는 계약 역할을 하며, 구현이 충족해야 할 사양이다.
• AI는 같은 실수를 하지 않는다. 클래스나 메서드 수준에서 AI가 생성한 코드는 보통 올바르다.
  내가 AI가 작성한 코드에 대해 세밀한 단위 테스트를 실행했을 때, 거의 항상 첫 시도에 통과했다.

그렇다면 왜 신경 써야 할까?
문제는 정확성이 아니라 변경 감지이다.

AI가 코드베이스를 리팩터링하면 내부 일관성을 아름답게 유지하지만, 명시적으로 표시하지 않은 경계에서 계약을 조용히 깨뜨릴 수 있다:

• 내부 클래스 인터페이스가 변경된다.
• 네임스페이스의 공개 인터페이스가 바뀐다.
• 코드는 여전히 컴파일되고 논리는 타당해 보이지만, 하위에서 무언가가 깨진다.

Git diff가 여기서는 도움이 되지 않는다. 변경이 수십 개 파일에 걸쳐 있을 때, 계약 위반을 찾는 일은 바늘 찾기와 같다.

테스트 분류 시스템

AI 지원 개발에서 실제로 가치를 제공하는 테스트가 무엇인지 이해하기 위해 테스트 분류 시스템을 설계했습니다.

각 테스트 클래스는 해당 레벨로 태그되었습니다, 예:

[Trait("Level", "L3")] // namespace boundary test

여러 AI 리팩토링 사이클 후 관찰

• L1 및 L2 테스트가 사라짐 – 의도적으로 삭제된 것은 아니지만 의미가 없어졌음. AI가 내부를 다시 작성했고, 테스트는 다음 중 하나였음:
  • 사소하게 통과 (이미 올바른 코드를 테스트)
  • 지속적인 업데이트 필요 (구현 변경을 따라감)
  • 더 이상 존재하지 않는 코드를 테스트
• L3 및 L4 테스트는 살아남음 – 실제 문제를 포착함: 의도된 범위를 넘어 퍼지는 인터페이스 변경, API 경계에서의 행동 변화, 그리고 외부 의존성을 이해하지 못한 채 AI가 “개선”한 계약들.

AI 개발을 위한 단위 테스트 재고

전통적인 단위 테스트는 묻는다: “이 코드가 올바른가?”
AI 시대의 테스트는 묻는다: “계약 경계가 위반되었는가?”

이는 빅뱅 테스트나 고전적인 통합 테스트가 아니다. 경계 테스트—변경이 조용히 전파되지 않아야 할 아키텍처의 이음새를 명시적으로 표시하고 보호하는 방식이다.

실용적인 가이드라인

1. 테스트 레벨을 명시적으로 태그 – 이 속성은 테스트 필터링과 AI 인식 두 가지 목적을 수행한다.
2. 네임스페이스 경계에 집중 – 내부 클래스는 자유롭게 변경될 수 있지만, 그 집합 인터페이스는 안정적으로 유지되어야 한다.
3. 공개 API는 절대적으로 보호 – 이것이 외부 계약이다.
4. L1/L2는 포기 – 신호를 제공하지 않는 테스트를 유지하려고 애쓰지 말라.
5. 태그 활용 – AI가 L3/L4 테스트를 만나면, 태그 자체가 “이 경계는 중요합니다. 여기서의 변경은 검증이 필요합니다.” 라는 메시지를 전달한다.

세밀한 테스트가 아직도 중요한 경우

• 예외 처리 및 엣지 케이스 – AI는 정상 흐름에 강하지만 미묘한 오류 조건을 놓칠 수 있다.
• 예외 시나리오, 경계 조건, 실패 모드를 명시적으로 실행하는 테스트는 여전히 신호를 제공한다—AI가 코드를 잘못 작성해서가 아니라, 이러한 경로가 일반적인 AI 주도 개발 과정에서 충분히 실행되지 않을 수 있기 때문이다.

결론

AI‑지원 개발에서 단위 테스트는 정확성 검증에서 변경 감지로 변모합니다. 살아남는 테스트는 의미 있는 경계—네임스페이스와 공개 API 수준—에서 계약을 보호하는 테스트입니다.

AI가 올바른 코드를 작성했는지 테스트를 멈추세요. AI가 여러분의 계약을 유지했는지 테스트를 시작하세요.

구현 예시는 Ksql.Linq의 테스트 구조를 확인하세요—이러한 패턴이 실천을 통해 발전한 AI‑지원 오픈‑소스 프로젝트입니다.