핵심 요약
마이리얼트립이 셀프힐링 로케이터를 도입해 회귀 테스트의 유지보수 부담을 줄이고 테스트가 중단 없이 이어지도록 자동화의 회복성을 구축한 사례를 공유합니다.
주요 경험
- AI Lab과 연결돼 문제를 실험적으로 풀고, 테스트 실패 시 자동으로 로케이터를 복구하는 셀프힐링 로케이터를 구현했습니다.
- description 한 줄로 로케이터를 제안하고 검증하도록 해 DOM 탐색과 XPath 수작업을 크게 줄였습니다.
- 작성 시간은 수 시간에서 십수 분으로 감소했고, 유지보수 대신 창의적 탐구에 집중할 수 있게 됐습니다.
얻은 인사이트
- 자동화의 목적은 사람을 대체하는 것이 아니라 의사 결정을 돕는 도구임을 확인했습니다.
- 전처리/재시도/어설션/로그 추적 등의 가드가 필요하며 AI의 한계를 이해해야 합니다.
- AI와 함께 문제를 해결하는 팀 문화가 확산될 가능성이 큽니다.
