Page History
🧭 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 |
...
2️⃣ 새로운 AI 기반 방법론 제안
🔹 1. Augmented Coding (확장형 코딩)
...
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.
...
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 |
...
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
...
1️⃣ 서문: Agile에서 Architected로
AI가 코드를 자동으로 작성하는 시대,
개발자는 이제 단순한 “코더”가 아니라 **시스템 설계자(Architect)**가 되어야 합니다.
Agile은 빠른 실행을 가능하게 했지만,
AI와 함께 일하기에는 구조적 일관성과 설계 중심의 사고가 부족합니다.
AAD는 속도(Agile)와 구조(Architecture)를 결합한
“AI 협업 중심의 설계 지향 개발 방법론”입니다.
...
2️⃣ 핵심 철학
“AI는 엔진, 아키텍처는 핸들, 개발자는 조타수”
AI는 엔진처럼 빠르게 구동하지만,
방향을 제시하는 것은 개발자입니다.
┌────────────────────┐ │ 개발자 (조타수) │ │ ──────────────── │ │ 설계, 판단, 피드백 │ └────────┬─────────┘ │ ▼ ┌────────────────────┐ │ 아키텍처 (핸들) │ │ 시스템 구조 설계 │ └────────┬─────────┘ │ ▼ ┌────────────────────┐ │ AI (엔진) │ │ 코드 생성 / 실행 담당 │ └────────────────────┘
...
3️⃣ AAD 5단계 프로세스
AAD는 아키텍처 중심의 순환형 프로세스를 따릅니다.
┌────────────┐ │ Architect │ ←─ 시스템 경계 정의 └──────┬─────┘ │ ▼ ┌────────────┐ │ Design │ ←─ 모듈, 인터페이스, ADR 작성 └──────┬─────┘ │ ▼ ┌────────────┐ │ Prompt │ ←─ 설계 기반으로 AI 지시 └──────┬─────┘ │ ▼ ┌────────────┐ │ Verify │ ←─ 테스트 및 구조 검증 └──────┬─────┘ │ ▼ ┌────────────┐ │ Evolve │ ←─ 개선 및 재설계 └────────────┘ ↑ │ └──── 반복 순환 ──────▶
...
4️⃣ 실행 워크플로우
AAD는 기존 툴 체인과 자연스럽게 연계됩니다.
┌─────────────┐ │ Developer │ └──────┬──────┘ │ 프롬프트 작성 ▼ ┌─────────────┐ │ Claude / Copilot / Cursor │ │ AI 코드 생성 및 리팩토링 │ └──────┬──────┘ │ 코드 실행 ▼ ┌─────────────┐ │ Test & Verify │ │ 품질 및 구조 검증 │ └──────┬──────┘ │ 결과 분석 ▼ ┌─────────────┐ │ CI/CD System │ │ AI 품질 메트릭 반영 │ └──────┬──────┘ │ 개선 피드백 ▼ ┌─────────────┐ │ Developer │ └─────────────┘
핵심 특징:
Claude/Copilot을 통한 구조 기반 코드 생성
Crew AI로 역할 기반 멀티 에이전트 협업
CI/CD 파이프라인에서 품질 메트릭 자동 반영
테스트 중심의 안전한 반복 개발(TDD 결합)
...
5️⃣ 품질 지표 및 메트릭
AAD는 코드 실행보다 구조적 품질에 초점을 맞춥니다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| AC (Architectural Consistency) | 모듈 간 결합도 및 구조적 일관성 |
| PP (Prompt Precision) | 프롬프트 명확도 및 재현성 |
| CS (Code Sustainability) | 리팩토링 가능성 및 기술부채 수준 |
| TAH (Team-AI Harmony) | 인간-에이전트 협업 효율성 |
품질 기여도 (가중치) +--------------------------------------------+ | AC (구조 일관성) | ████████████ 35% | | PP (프롬프트 명확성) | ████████ 25% | | CS (코드 지속성) | ████████ 25% | | TAH (협업 조화) | ████ 15% | +--------------------------------------------+
...
6️⃣ 조직 적용 전략
AAD는 개인 → 팀 → 조직으로 점진적 확장이 가능합니다.
개인 개발자 └─ 프롬프트 최적화 / 품질 습관화 ↓ AI 협업 팀 └─ ADR 표준화 / AI 리뷰 자동화 ↓ 조직 차원 └─ Chief Architect Officer (CArchO) 신설 ↓ AI 네이티브 설계 문화 정착
...
7️⃣ 결론: AI 협업의 중심은 인간의 설계력
AI는 빠르지만, “좋은 설계”를 이해하지는 못합니다.
Architected AI Development는 단순한 코딩 기술이 아니라
AI 시대의 개발 철학이자 조직 문화 전략입니다.
“빠른 코드보다 바른 구조가 오래간다.”
┌───────────────────────────────┐ │ AI가 만드는 세상은 빠르다 │ │ 하지만 설계 없는 속도는 위험하다 │ ├───────────────────────────────┤ │ Architected AI Development │ │ → 속도와 품질의 균형점 │ └───────────────────────────────┘
...
📘 요약 키워드
AI-Development · Architecture-Driven · TDD · AgileClaude · Crew AI · System Design · CArchO