AI가 테스트 코드를 써도 E2E 테스트의 실행·조합 부담은 남는다
Kuniwak은 생성형 AI가 테스트 코드 작성 속도를 높여도 E2E 테스트의 브라우저 실행 시간, 환경의 불확실성, 조합 폭발은 남는다고 설명합니다. 그는 세부 분기는 단위 테스트에 맡기고, E2E는 실제 구성요소의 연결과 대표 사용자 흐름을 검증하며 필요에 따라 상태 전이 탐색과 고정 시나리오를 결합하자고 제안합니다.
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8분 만에 공개된 앱, Cursor 덕분일까 명세 덕분일까
작성자는 Cursor에 구체적인 프롬프트를 한 번 넣어 USD/MXN 팁 계산기를 만들고 GitHub Pages에 공개하기까지 8분이 걸렸다고 기록합니다. 빠른 구현을 가능하게 한 요인은 도구만이 아니라 입력 검증, 화면 구성, 제외 기능까지 미리 정한 명세였으며, 별도 검토에서 명세의 빈틈도 발견됐습니다.
ChatGPT에 코드베이스 전체를 맡겼습니다. 결과가 무서웠던 진짜 이유
작성자는 저장소 전체를 분석시킨 결과 유용한 결함을 찾았지만, 존재하지 않는 취약점도 그럴듯하게 지어내고 실제 결제 데이터 유실 버그는 놓쳤습니다. AI를 검토자가 아니라 문제 후보를 찾는 도구로 쓰고, 실제 코드 확인과 독립적인 테스트로 판단해야 한다고 설명합니다.
AI가 자신 있게 망가진 코드를 배포하지 못하게 하는 방법 — 실제로 작동한 패턴
AI에게 작성한 코드를 스스로 검토하라고 시키면 같은 확신을 반복할 뿐입니다. 글쓴이는 30일간 AI가 모든 애플리케이션 로직을 작성하게 한 뒤, 별도 컨텍스트의 다른 검토자에게 실패 시나리오만 찾게 하는 ‘Refutation Gate’를 제안합니다.