Part 2: AI 시대의 TDD와 개발 사고 방식
강의 개요
이 강의는 AI 코딩 도구가 보편화된 시대에 테스트가 왜 더 중요해졌는지를 다룹니다.
TDD를 형식적인 방법론이 아니라, AI가 생성한 코드를 검증하고 안전하게 사용하기 위한 실용적 도구로 접근합니다.
학습 목표
- AI 생성 코드가 왜 더 위험할 수 있는지 이해
- 테스트를 “검증 도구"가 아닌 “설계 도구"로 인식 전환
- 최소한의 노력으로 최대 효과를 내는 테스트 전략 습득
- AI + 테스트 조합으로 개발 속도와 안전성 동시 확보
강의 구성
1부: AI 코드가 더 위험해지는 이유
- AI 코딩 도구의 동작 방식과 한계
- “그럴듯해 보이지만 틀린 코드"의 사례들
- 복사-붙여넣기 개발의 누적 리스크
- 왜 “돌아가니까 괜찮아"가 위험한가
2부: 테스트 없는 자동완성의 한계
- 버그가 발견되는 시점과 수정 비용의 관계
- AI가 생성한 코드의 숨겨진 가정들
- 실제 프로젝트에서 발생한 문제 사례 분석
- “나중에 테스트 작성"이 실패하는 이유
3부: TDD의 핵심 — 테스트가 설계를 이끈다
- Red-Green-Refactor 사이클 이해
- 테스트 먼저 작성하면 달라지는 것들
- 작은 단위로 생각하는 습관
- AI에게 테스트 케이스로 요구사항 전달하기
4부: 최소 테스트 전략
- 모든 것을 테스트할 필요는 없다
- 핵심 경로(Happy Path)와 경계 조건 테스트
- pytest 기본 사용법
- 테스트 커버리지: 숫자에 집착하지 않기
5부: AI + 테스트로 개발 속도 올리기
- AI로 테스트 코드 생성하기
- 테스트 통과를 목표로 AI에게 코드 요청하기
- 리팩토링 시 테스트가 주는 자신감
- 실습: AI와 함께 TDD 사이클 경험하기
강의 방식
- 온라인/오프라인: Zoom 또는 대면 강의
- 실습 중심: 실패 사례 분석 + 직접 테스트 작성
수강 대상
- 코드를 작성할 줄 알지만 테스트는 해본 적 없는 학부생
- 팀 프로젝트를 시작하는 개발자
- 연구실에 합류하여 코드를 다루기 시작한 인원
- AI 코딩 도구를 사용하지만 불안함을 느끼는 분
선수 지식
- Python 기본 문법 (변수, 함수, 조건문, 반복문)
- 간단한 프로그램을 작성해본 경험
주요 실습 예제
- 버그가 숨어있는 AI 생성 코드 분석하기
- pytest로 첫 테스트 작성하기
- 실패하는 테스트 → 통과하는 코드 작성 사이클 체험
- AI와 함께 테스트 주도 개발 실습
핵심 개념 정리
| 개념 | 전통적 관점 | AI 시대 관점 |
|---|---|---|
| 테스트 목적 | 버그 발견 | 코드 검증 + 설계 도구 |
| 작성 시점 | 코드 작성 후 | 코드 작성 전/중 |
| 대상 | 내가 작성한 코드 | 내가 작성한 코드 + AI 생성 코드 |
| 역할 | 품질 보증 | 안전장치 + AI 커뮤니케이션 도구 |
이 강의 이후의 다음 단계
이 강의를 수료한 후에는 GitFlow + AI 협업 실습 강의로 이어지며, 개인 개발에서 팀 개발로 전환하는 방법을 배울 수 있습니다.
문의
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