테스트와 품질 보증

🔄 이전 레슨 복습: 이전 레슨에서 AI로 디버깅과 에러 해결을 배웠어요. 이제 코드가 계속 제대로 작동하도록 AI로 테스트를 작성하는 법을 다뤄요.

작성하지 않은 테스트

모든 개발자가 겪은 시나리오: 함수를 작성하고, 입력 몇 개로 수동 테스트하고, 작동하니까 배포해요. 3주 후 사용자가 버그를 발견해요. 입력? 빈 문자열. 또는 음수. 또는 항목이 하나뿐인 리스트.

그 케이스를 테스트했어야 하는 걸 알았어요. 그냥… 안 했을 뿐이에요.

AI는 엣지 케이스를 잊지 않아요. 15번째 테스트를 쓰는 데 지치지 않아요. “프로덕션에서 절대 안 일어나니까"라고 이상한 입력을 건너뛰지 않아요.

AI 테스팅 워크플로

모든 테스팅 세션에서 사용할 워크플로:

테스트할 코드를 의존성과 함께 제공
기대 동작을 설명 (코드가 하는 것이 아니라 해야 하는 것)
특정 테스트 타입 요청 (유닛, 통합, 엣지 케이스)
리뷰하고 개선
수동 테스트 추가 — AI가 놓칠 수 있는 도메인 특화 케이스

1단계: AI에게 전체 그림 제공

이 함수가 있다고 해요:

def calculate_discount(
    subtotal: float,
    coupon_code: str | None,
    is_member: bool,
    items_count: int
) -> dict:
    """여러 요소를 기반으로 주문 할인을 계산."""
    discount = 0.0
    reasons = []

    # 멤버 할인: 10%
    if is_member:
        discount += subtotal * 0.10
        reasons.append("Member discount: 10%")

    # 대량 할인: 10개 이상 5%
    if items_count >= 10:
        discount += subtotal * 0.05
        reasons.append("Bulk discount: 5%")

    # 쿠폰 코드
    if coupon_code:
        coupon_discounts = {
            "SAVE20": 0.20, "WELCOME10": 0.10, "VIP30": 0.30,
        }
        rate = coupon_discounts.get(coupon_code.upper())
        if rate:
            discount += subtotal * rate
            reasons.append(f"Coupon {coupon_code}: {int(rate*100)}%")

    # 최대 50% 캡
    max_discount = subtotal * 0.50
    if discount > max_discount:
        discount = max_discount
        reasons.append("Capped at 50% maximum")

    return {
        "subtotal": subtotal,
        "discount": round(discount, 2),
        "total": round(subtotal - discount, 2),
        "reasons": reasons,
    }

AI에게 이렇게 요청해요:

이 calculate_discount 함수에 대한 포괄적인 테스트 스위트를
pytest로 작성해줘. 포함할 것:

1. 각 할인 타입의 해피 패스 테스트
2. 조합 테스트 (멤버 + 쿠폰, 멤버 + 대량, 전부)
3. 엣지 케이스 (0 subtotal, 음수, 빈 문자열 쿠폰,
   잘못된 쿠폰, 대소문자 구분)
4. 경계 테스트 (정확히 10개, 9개)
5. 50% 캡 동작
6. 타입 엣지 케이스 (None vs 빈 문자열)

설명적인 테스트 이름. AAA 패턴 (Arrange, Act, Assert).

2단계: AI가 생성하는 것

AI가 이런 걸 만들어요 (축약):

class TestCalculateDiscount:
    # --- 해피 패스 ---
    def test_member_gets_10_percent_discount(self):
        result = calculate_discount(100.0, None, True, 1)
        assert result["discount"] == 10.0
        assert "Member discount: 10%" in result["reasons"]

    def test_bulk_order_gets_5_percent(self):
        result = calculate_discount(200.0, None, False, 10)
        assert result["discount"] == 10.0

    # --- 조합 ---
    def test_all_discounts_combined(self):
        result = calculate_discount(100.0, "VIP30", True, 15)
        # 10% + 5% + 30% = 45%, 50% 캡 이하
        assert result["discount"] == 45.0

    # --- 엣지 케이스 ---
    def test_zero_subtotal_returns_zero(self):
        result = calculate_discount(0.0, "SAVE20", True, 10)
        assert result["discount"] == 0.0

    def test_invalid_coupon_ignored(self):
        result = calculate_discount(100.0, "BOGUS", False, 1)
        assert result["discount"] == 0.0

    def test_coupon_case_insensitive(self):
        result = calculate_discount(100.0, "save20", False, 1)
        assert result["discount"] == 20.0

주목할 점: AI가 자체 테스트에서 잠재적 버그를 잡았어요 — “전체 할인 조합” 케이스에서 처음에 50(캡)을 예상했다가 다시 계산해서 45%가 캡 이하라는 걸 발견했어요.

3단계: 생성된 테스트 리뷰

AI 생성 테스트를 맹목적으로 신뢰하지 마세요. 이런 문제를 확인하세요:

동어반복 테스트 — 코드가 올바른 일을 하는지가 아니라, 코드가 하는 일을 하는지 테스트:

# 나쁨: 함수 로직을 그대로 복사
def test_discount(self):
    subtotal = 100.0
    expected = subtotal * 0.10  # 소스 로직 복사
    result = calculate_discount(subtotal, None, True, 1)
    assert result["discount"] == expected

놓친 엣지 케이스:

def test_negative_subtotal(self):
    # 이게 허용돼야 하나? 기대 동작은?
    result = calculate_discount(-50.0, None, True, 1)

def test_floating_point_precision(self):
    result = calculate_discount(33.33, "SAVE20", True, 1)
    # 33.33 * 0.30 = 9.999... 반올림이 맞나?

✅ 확인 질문: 이 AI 생성 테스트의 문제점은 뭘까요?

def test_discount_applied(self):
    result = calculate_discount(100.0, "SAVE20", False, 1)
    assert result is not None
    assert "discount" in result

함수가 뭔가를 반환하는지만 테스트하고, 값이 정확한지는 테스트하지 않아요. 할인 계산이 완전히 틀려도 이 테스트는 통과해요.

AI로 테스트 커버리지 빈틈 찾기

가장 강력한 테스팅 프롬프트 중 하나:

이 함수와 현재 테스트 스위트가 있어요.
현재 테스트되지 않는 동작, 엣지 케이스,
에러 조건이 뭐가 있을까요?

[함수 붙여넣기]
[기존 테스트 붙여넣기]

AI가 빈틈을 식별해요:

“items_count가 0일 때 테스트 없음”
“reasons 배열 순서 검증 테스트 없음”
“동시 할인 계산 테스트 없음”
“매우 큰 subtotal 테스트 없음 (오버플로?)”

시니어 QA 엔지니어가 테스트 커버리지를 리뷰하는 것과 같아요.

테스트 피라미드와 AI

AI가 테스트 피라미드 접근법을 바꿔요:

유닛 테스트: AI에게 80% 이상을 맡기세요. AI가 잡는 엣지 케이스가 진짜 값어치가 있어요. 리뷰하고 도메인 특화 케이스를 추가하세요.

통합 테스트: AI와 공동 작업. 시나리오와 인터랙션을 정의하면 AI가 테스트 코드와 모킹 설정을 작성해요.

E2E 테스트: 유저 플로를 설계하면 AI가 테스트 코드로 변환을 도와줘요 (Playwright, Cypress 등).

핵심 정리

AI는 인간이 놓치는 엣지 케이스와 경계 조건을 식별하는 데 탁월해요
함수, 의존성, 기대 동작을 제공하면 최고의 결과를 얻어요
동어반복 assertion과 잘못된 기대값이 없는지 리뷰하세요
AI로 기존 테스트 커버리지의 빈틈을 찾으세요
유닛 테스트는 AI에게 맡기고, 통합·E2E 테스트는 공동 작업하세요

다음 레슨: 코드 리뷰와 리팩토링 — AI를 지치지 않는 리뷰어로 활용해서 프로덕션에 도달하기 전에 이슈를 잡는 법을 배워요.