

AI 시대, 요즘 테스트 – UI 에서 API 중심으로
AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.


AI 시대에는 UI 중심 테스트보다 API 중심 테스트와 시나리오 기반 검증이 중요해졌습니다. 핵심 플로우만 UI로 확인하고, 나머지는 자동화와 Observability로 품질을 보장해야 했습니다.


빅뱅 배포 기반 GMS 구축에서 QA가 기능, 동시성, E2E, UAT를 단계적으로 설계한 사례를 다뤘습니다. 운영 이후에는 Datadog 모니터링으로 조용한 실패까지 감시하며 안정성을 높였습니다.


DSPy를 활용한 프롬프트 최적화와 자동화 방법을 소개했습니다. 반복 평가와 비교 실험을 코드로 줄여 LLM 품질 관리에 적용할 수 있었습니다.


NOL 앱 홈 리브랜딩에 SwiftUI와 TCA, 클린 아키텍처를 도입한 과정을 소개했습니다. 상태 분리와 모듈화로 유지보수성과 안정성을 높인 사례입니다.

Cursor와 Git worktree를 함께 써서 단일 레포 병렬 개발의 브랜치 충돌과 인덱싱 부담을 줄였습니다.\nPLAN and ACT 규칙과 이슈 분해로 AI IDE 작업의 컨텍스트 전환 비용도 낮추는 방법을 소개했습니다.


프론트엔드 테스트의 비용과 효용을 배송 정보 렌더링 사례로 살펴본 글입니다. 테스트 기준 시각 고정, 공통화, 순서 검증으로 커버리지를 높인 과정을 정리했습니다.

헥사고날 아키텍처를 결제 후처리와 외부 시스템 연동 서비스에 도입한 경험을 정리했습니다. 핵심 도메인 분리로 확장성과 유지보수성을 높였지만, 초기 설계와 팀 합의에 비용이 들었습니다.

접근성을 별도 비용이 드는 작업이 아니라 텍스트 기반 인터페이스 설계로 바라보는 관점을 설명했습니다. 스크린리더와 테스트코드에서 같은 구조를 활용하는 예시도 함께 제시했습니다.
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배너 링크 검증 자동화를 UI가 아닌 API 상태 코드 기반으로 전환했습니다. 병렬 처리와 Slack 알림으로 100여 개 배너를 약 10초에 점검했습니다.


QA를 사후 검수가 아닌 장애 예방과 신뢰 설계를 위한 전략으로 설명했습니다. 리스크 기반 테스트와 전 주기 장애 대응 체계를 사례와 함께 정리했습니다.

제주/도서산간 배송비를 주문부터 정산까지 반영하도록 시스템을 재구축했습니다. 6자리 우편번호 마이그레이션과 클레임 로직까지 함께 처리해 고객 경험과 운영 효율을 개선했습니다.


Go의 표준 테스트 도구부터 Mocking, Integration Test, CI 자동화까지 한 흐름으로 정리했습니다. 테스트를 빠르고 자주 돌릴 수 있게 구조화해 코드 안정성을 높이는 방법을 설명했습니다.