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🧭 AI 시대의 새로운 개발 방법론 전략 제안
1️⃣ 기존 주요 방법론과 AI의 접점
| 방법론 | 핵심 가치 | AI와의 연계 포인트 |
|---|---|---|
| Waterfall | 계획과 문서화 | 설계 문서 자동 생성, 요구사항 명세 보조 |
| Agile | 속도와 피드백 | AI 기반 테스트 자동화, 사용자 스토리 생성 |
| XP (Extreme Programming) | 품질 중심 반복 | TDD 자동화, 리팩토링 제안, 페어프로그래밍 대체 |
| DevOps | 지속적 통합·배포 | AI 빌드/테스트 모니터링, 배포 오류 예측 |
| Design Thinking | 공감과 문제 정의 | AI 데이터 분석 기반 문제 재정의 및 프로토타이핑 |
| Architecture-Driven Development | 구조적 일관성 | AI 가드레일 설계, 도메인 경계 정의, ADR 생성 |
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2️⃣ 새로운 AI 기반 방법론 제안
🔹 1. Augmented Coding (확장형 코딩)
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3️⃣ 종합 전략 프레임워크: AIxMethod Matrix
| 축 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| X축: 개발 주체 | Human ↔ AI 중심의 주도권 | Augmented Coding ↔ Full AI Ops |
| Y축: 구조화 수준 | Agile (유연) ↔ Architecture (엄격) | AIF ↔ AAD |
| Z축: 협력 구조 | 단일 ↔ 멀티에이전트 협업 | CIP ↔ HAS |
각 조직은 이 매트릭스를 기반으로 AI 방법론 포트폴리오를 구성할 수 있음.
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4️⃣ 새로운 이름 제안 🌐
| 이름 | 의미 | 포지션 |
|---|---|---|
| NeoAgility | AI 시대의 새로운 민첩성 | Agile + AI |
| Symbiotech | 인간-기계 공진화 개발 모델 | HAS + AAD 융합 |
| CognitiveOps | 학습 가능한 운영·개발 방식 | DevOps + Cognitive AI |
| ArchiMind | 설계 중심의 AI 협업 프레임워크 | Architecture 기반 AI 코딩 |
| PromptOps | 프롬프트를 핵심 자산으로 관리하는 운영체계 | AIF + TDD 기반 |
| CoCraft | 인간과 AI가 함께 창작하는 제작 방식 | CIP + Augmented Coding |
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5️⃣ 결론
AI 시대의 코딩은 “속도 경쟁”이 아니라 “구조의 재정의”입니다.
AI는 엔진, Agile은 액셀, Architecture는 핸들, 그리고 개발자는 운전자입니다.
Augmented Coding을 중심으로, 이들 새로운 방법론(AAD, AIF, SynOps, CIP 등)을 결합하면
AI 주도 시대의 지속가능한 개발 생태계를 설계할 수 있습니다.
🧱 Architected AI Development (AAD)
AI 시대의 새로운 개발 패러다임 백서
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1️⃣ 서문: Agile에서 Architected로
AI는 이제 코드를 “작성하는 도구”를 넘어 “개발 과정의 중심”으로 진화했습니다.
하지만 속도만 추구하는 Agile은 복잡한 AI 협업 환경에서 한계를 드러내고 있습니다.
AAD(Architected AI Development)는 속도 중심의 Agile을 넘어
구조 중심의 AI 협업을 지향하는 새로운 방법론입니다.
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2️⃣ 핵심 철학
“AI는 엔진, 아키텍처는 핸들, 개발자는 조타수”
AI는 속도와 효율성을 담당하는 엔진이지만,
방향과 의도를 설계하는 것은 인간입니다.
AAD는 AI를 완전 자동화가 아닌 **‘의식 있는 협력자’**로 규정합니다.
| Code Block | ||
|---|---|---|
| ||
graph LR
A[개발자 (조타수)] -->|설계, 판단| B[아키텍처 (핸들)]
B -->|방향 제시| C[AI (엔진)]
C -->|코드 생성, 실행| A
|
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3️⃣ AAD 5단계 프로세스
AAD는 아키텍처 중심의 순환적 개발 프로세스로 구성됩니다.
graph TD A[Architect] --> B[Design] B --> C[Prompt] C --> D[Verify] D --> E[Evolve] E --> A
단계별 설명
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| Architect | 도메인 구조 및 시스템 경계 설계 |
| Design | 모듈, 인터페이스 정의 및 ADR 작성 |
| Prompt | 설계 기반으로 AI에게 명확한 지시 전달 |
| Verify | 테스트 및 구조 일관성 검증 |
| Evolve | 피드백 기반 재설계 및 구조 개선 |
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4️⃣ 실행 워크플로우
AAD는 기존 툴체인과 자연스럽게 통합됩니다.
flowchart LR A[Developer] --> B[Claude / Copilot / Cursor] B --> C[AI 코드 생성] C --> D[Test & Verify] D --> E[CI/CD Integration] E --> F[Feedback & Evolve] F --> A
실행 흐름 예시:
Claude / Copilot → AI 기반 코드 및 리팩토링 수행
Crew AI → 역할별 AI 협업 (테스터, 설계자, 문서화 담당 등)
CI/CD 파이프라인 → 품질 메트릭 자동 반영
TDD와 결합 → 품질 중심의 자동화된 코딩 루프 완성
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5️⃣ 품질 지표 및 메트릭
AAD는 코드 실행의 “정확성”보다 구조의 품질을 중점적으로 평가합니다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| AC (Architectural Consistency) | 모듈 간 경계 및 구조적 일관성 |
| PP (Prompt Precision) | AI 프롬프트 명확도 및 재현율 |
| CS (Code Sustainability) | 기술부채, 리팩토링 가능성 |
| TAH (Team-AI Harmony) | 인간-AI 협업 효율성 |
pie showData title AAD 품질 지표 가중치 "AC - 구조 일관성" : 35 "PP - 프롬프트 명확성" : 25 "CS - 코드 지속성" : 25 "TAH - 협업 조화" : 15
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6️⃣ 조직 적용 전략
AAD는 개인 → 팀 → 조직으로 확장 가능한 프레임워크입니다.
graph LR A[개인 개발자] --> B[AI 협업 팀] B --> C[조직 차원의 설계 문화] C --> D[CArchO (Chief Architect Officer)]
단계별 적용 전략
| 수준 | 적용 전략 |
|---|---|
| 개인 | 프롬프트 패턴화, 테스트 기반 코드 작성 |
| 팀 | ADR(Architecture Decision Record) 표준화, AI 리뷰 자동화 |
| 조직 | 설계 중심 문화 도입, Chief Architect Officer(CArchO) 신설 |
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7️⃣ 결론: AI 협업의 중심은 인간의 설계
AI는 코드를 빠르게 생성하지만, 좋은 구조를 설계하지는 못합니다.
“빠른 것보다 바른 것이 더 오래간다.”
Architected AI Development는 AI의 속도를 인간의 설계력으로 통제하여,
지속 가능한 지능형 개발 생태계를 실현하는 것을 목표로 합니다.
mindmap root((Architected AI Development)) 핵심철학 AI는 엔진 아키텍처는 핸들 개발자는 조타수 프로세스 Architect Design Prompt Verify Evolve 품질지표 구조일관성 코드지속성 협업조화 조직전략 개인 팀 조직
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📘 요약 키워드
AI-Development · Architecture-Driven · TDD · Agile · Claude · Crew AI · System Design · CArchO