AI 테스트 케이스 생성

요구사항에서 테스트까지, 몇 분 만에

테스트 케이스 작성은 QA에서 가장 시간 소모적인 부분 중 하나예요. 10개 인수 기준이 있는 일반적 기능은 해피 패스, 엣지 케이스, 경계값, 에러 시나리오를 포함해 40-60개 테스트 케이스가 필요할 수 있어요. 수동 작성에 며칠.

AI 테스트 생성 도구는 몇 분에 해요.

AI 테스트 생성의 작동 방식

1. 입력: 자연어로 요구사항 제공 — 유저 스토리, 인수 기준, API 스펙, UI 스크린샷

2. 분석: AI가 요구사항을 파싱, 테스트 가능한 행동 식별, 패턴에서 엣지 케이스 추론, 테스트 시나리오 매핑

3. 출력: 실행 가능한 테스트 케이스 생성 — 자연어(testRigor), 코드 스크립트(Katalon), 비주얼 테스트 플로우(mabl)

입력 예시 (유저 스토리):

온라인 쇼핑객으로서, 결제 시 할인 코드를 적용해서 절약하고 싶어요.

규칙:
- 코드는 대소문자 구분 없음
- 각 코드는 계정당 1회만 사용 가능
- 만료된 코드는 에러 메시지 표시
- 코드 결합 불가 (주문당 최대 1개)

AI 생성 테스트 케이스:

1. 유효한 할인 코드 적용 → 가격 정확히 할인 확인
2. 다른 대소문자로 같은 코드 적용 → 여전히 작동 확인
3. 같은 계정에서 유효한 코드 두 번 적용 → "이미 사용됨" 에러 확인
4. 만료된 코드 적용 → 에러 메시지 표시 확인
5. 두 개의 다른 유효 코드 적용 → 하나만 활성화 확인
6. 빈 장바구니에 코드 적용 → 적절한 에러 확인
7. 코드 적용 후 최소 금액 아래로 항목 제거 → 코드 동작 확인
8. 코드 적용 후 페이지 새로고침 → 코드 유지 확인

4줄의 요구사항에서 AI가 8개 테스트 시나리오를 만들었어요 — 많은 테스터가 첫 번째 패스에서 놓칠 엣지 케이스(빈 장바구니, 페이지 새로고침)까지 포함.

✅ Quick Check: AI 테스트 생성이 엣지 케이스에 뛰어난 이유는? AI가 모든 규칙을 체계적으로 분석하고 유효한 경우와 그 규칙의 위반 양쪽에 대한 테스트를 생성하기 때문이에요.

주요 도구들

testRigor: 자연어 테스팅

testRigor는 자연어로 테스트를 작성하면 실제 브라우저에서 실행돼요. 코드 없이, 셀렉터 없이, XPath 없이. AI가 요소의 외관과 기능에 기반해 상호작용할 요소를 파악해요.

최적 용도: 깊은 자동화 전문성이 없는 팀, 비즈니스 이해관계자가 테스트를 읽고 검증하길 원하는 팀.

mabl: 에이전틱 테스터

mabl은 앱 사용을 관찰하고 행동에서 테스트를 생성해요. 사용자 플로우를 한 번 클릭하면 mabl이 재사용 가능하고 자가 유지보수되는 테스트를 만들어요.

최적 용도: AI가 사전 정의 시나리오를 검증하는 게 아니라 능동적으로 문제를 발견하길 원하는 팀.

Katalon AI Assist

Katalon은 전통적 테스트 자동화에 AI 기반 생성을 결합해요. StudioAssist 기능으로 테스트하고 싶은 걸 설명하면 선호하는 프레임워크로 스크립트를 생성해요.

RBCE 프레임워크

AI 테스트 생성은 입력 품질에 비례해요. 포괄적 테스트 케이스를 얻는 프레임워크:

R — Requirements (요구사항): 기능이 정확히 뭘 하는지 명시 B — Boundaries (경계): 한계, 최소, 최대, 임계값 정의 C — Constraints (제약): 비즈니스 규칙, 의존성, 전제 조건 나열 E — Exceptions (예외): 뭐가 잘못될 때 어떤 일이 일어나야 하는지 설명

약한 입력은 3-5개 기본 테스트. 강한 입력(RBCE)은 20-30개 테스트를 생성해요.

생성에서 실행까지

AI 생성 테스트는 완성된 테스트가 아니에요 — 초안이에요:

생성: 요구사항을 AI에 입력 → 테스트 케이스 받기
검토: QA 엔지니어가 도메인 특화 갭 검토
보강: AI가 놓친 시나리오 추가 (복잡한 비즈니스 로직, 크로스 시스템 워크플로우)
우선순위: 스모크/리그레션/딥으로 태그 (AI가 이것도 도와요)
실행: CI/CD 파이프라인에서 실행
유지보수: 앱이 바뀌면 AI가 테스트 업데이트 (레슨 4에서 더 다뤄요)

인간의 역할이 “모든 테스트를 처음부터 작성"에서 “검토, 보강, 검증"으로 전환돼요.

핵심 정리

AI가 자연어 요구사항에서 며칠이 아닌 몇 분 만에 테스트 케이스 생성
RBCE 프레임워크(Requirements, Boundaries, Constraints, Exceptions)가 가장 포괄적 테스트 스위트 생성
testRigor는 자연어, mabl은 사용자 행동에서 학습, Katalon은 AI 보조로 전통적 스크립트 생성
AI 생성 테스트가 필요한 것의 60-80%를 커버 — 인간 검토가 프로덕션 준비를 위한 도메인 특화 시나리오 추가
워크플로우가 “모든 것 작성"에서 “생성, 검토, 보강, 우선순위"로 전환

Up next: 다음 레슨에서 AI 기반 코드 리뷰가 개발 주기에서 가장 저렴한 시점에 — 코드가 QA 환경에 도달하기 전에 — 어떻게 버그를 잡는지 배워요.