핵심 요약
무신사에서 AI 코딩 에이전트를 도입해 테스트 코드 작성 시간과 품질을 크게 개선했습니다. 과거 1–2일 걸리던 작업이 30분 이내에 완료되었고, 488줄의 테스트가 95% 커버리지를 달성했습니다.
주요 경험
- Plan-Act-Review 사이클로 맥락 유지 및 품질 향상
- Claude Code의 사고 과정(CoT) 투명성으로 예외까지 반영
- 리팩토링과 커밋/PR 자동화로 협업 효율화
얻은 인사이트
- 도메인 시나리오 위주 테스트가 품질을 올림
- 맥락 인식 기반 협업으로 피드백 루프가 빨라짐
- AI 도구의 조직 확산과 투명성 확보가 생산성에 기여
