🧭 AI 시대의 새로운 개발 방법론 전략 제안

1️⃣ 기존 주요 방법론과 AI의 접점

2️⃣ 새로운 AI 기반 방법론 제안

🔹 1. Augmented Coding (확장형 코딩)

기존 TDD + AI 협업 기반의 품질 중심 개발 모델

• 개발자 주도, AI 보조

• 테스트 기반 안전한 자동화

• “작동하는 깔끔한 코드” 철학

적합 사례: 복잡한 비즈니스 로직, 제품형 서비스 개발

🔹 2. Architected AI Development (AAD)

“AI가 만드는 코드의 방향을 설계가 통제해야 한다.”

• Agile의 속도 + Architecture의 방향성 결합

• AI가 코드를 생성하기 전에 도메인 모델과 시스템 흐름 정의

• AI는 이를 기반으로 구체 구현만 담당

핵심 구성요소:

• ADR(Architecture Decision Record) 자동화

• System Boundary Mapping

• Guardrail Prompting (AI 제한 규칙)

🔹 3. Synergetic DevOps (SynOps)

DevOps에 AI를 융합한 지속적 학습-배포 파이프라인

• CI/CD 단계마다 AI가 품질 메트릭 예측

• 배포 오류를 ML 기반으로 예측 및 복구

• 운영 로그로부터 학습하여 자동 개선

핵심 기능:

• Predictive Rollback

• Auto QA Feedback Loop

• AI-driven Infra Orchestrator

🔹 4. Collaborative Intelligence Programming (CIP)

“AI + 인간 + 멀티에이전트 협력 코딩”

• Crew AI 개념을 응용: 역할별 AI(테스터, 아키텍트, 문서화 담당 등)가 협업

• 개발자는 팀 리더처럼 역할을 조율

• 각 에이전트는 LLM별 특화 능력을 가짐

핵심 구조:

• 역할 기반 에이전트 시스템

• Delegation 및 검증 체계

• Human-in-the-Loop 품질관리

🔹 5. Agile Intelligence Framework (AIF)

Agile + AI를 결합한 하이브리드 워크플로우

• 스프린트마다 AI가 자동으로 작업량, 테스트, 품질 점수 예측

• 팀 회고 시 AI가 개선 포인트 리포트 생성

장점:

• AI가 Velocity 예측 → 계획 정확도 향상

• AI 회고 리포트로 팀 학습 가속화

🔹 6. Cognitive Architecture Design (CAD)

시스템 설계를 “AI 학습 가능한 형태”로 모델링

• 문서, 다이어그램, 예제 코드가 모두 벡터화되어 AI 학습 가능

• “문서 품질 = AI 품질”이라는 원칙 적용

• 아키텍처 중심의 AI 패턴 학습 방식

핵심 결과:

• 시스템적 일관성 강화

• AI 프롬프트 효율 극대화

🔹 7. Human-AI Symbiosis Methodology (HAS)

개발자와 AI가 상호 보완적으로 성장하는 구조

• 인간은 철학과 방향을 제시

• AI는 반복과 최적화를 담당

• 지속적 피드백 루프를 통해 성숙도 향상

핵심 철학:

“AI는 도구, 인간은 조타수”

• 인간이 없는 자동화는 무의미

• 인간의 의도를 명시적으로 설계하는 것이 핵심

3️⃣ 종합 전략 프레임워크: AIxMethod Matrix

각 조직은 이 매트릭스를 기반으로 AI 방법론 포트폴리오를 구성할 수 있음.

4️⃣ 새로운 이름 제안 🌐

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

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.

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.

graph LR
A[개발자 (조타수)] -->|설계, 판단| B[아키텍처 (핸들)]
B -->|방향 제시| C[AI (엔진)]
C -->|코드 생성, 실행| A

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

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

5️⃣ 품질 지표 및 메트릭

AAD는 코드 실행의 “정확성”보다 구조의 품질을 중점적으로 평가합니다.

pie showData title AAD 품질 지표 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 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

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

📘 요약 키워드

AI-Development · Architecture-Driven · TDD · Agile · Claude · Crew AI · System Design · CArchO