🎯 방법론 개요
하이브리드 셰이핑은 Shape Up의 유연성, 워터폴의 구조적 안정성, AI Agentic의 협업 효율성을 결합한 중소 개발사 맞춤형 방법론입니다.
핵심 원칙
- 3층 문서 구조: PRD → BA → 구현 단계별 명확한 책임
- 4+1주 사이클: B2B SaaS에 최적화된 개발 주기
- AI 협업 중심: 문서 작성부터 코드 구현까지 AI가 능동적 지원
📋 3층 문서 구조
1단계: PRD (Product Requirements Document)
목적: "왜 만드는가?"의 심오한 간결성
작성 내용:
- 문제 정의: 고객 페인 포인트, 비즈니스 임팩트
- 핵심 사용자 스토리: 3-5개 메인 플로우
- 제약사항: 기술적/비즈니스적 제약, 성공 기준
AI 역할: 경쟁사 분석, 스토리 일관성 검증, 비즈니스 로직 검토
2단계: BA (Business Analysis Document)
목적: "어떻게 만들 것인가?"의 빈틈없는 설계
작성 내용:
- 요구사항 매트릭스: 기능별 상세 요구사항, 예외 처리, 검증 기준
- 데이터 모델: ERD, 비즈니스 규칙과 데이터 규칙 매핑
- API 스펙: OpenAPI 기반 명세, 프론트엔드-백엔드 계약
AI 역할: 누락 요구사항 탐지, 예외 상황 시나리오 생성, 데이터 모델 검증
3단계: 구현 문서
목적: "무엇을 코딩할 것인가?"의 기술적 상세
작성 내용:
- 아키텍처 설계: 컴포넌트 구조, 의존성 관리
- 테스트 케이스: 단위/통합/E2E 테스트 시나리오
- 배포 계획: CI/CD 파이프라인, 롤백 전략
AI 역할: 코드 생성, 테스트 케이스 작성, 리팩토링 제안
⏰ 4+1주 개발 사이클
📅 개발 사이클 구조
Week 1: PRD 완성 → BA 시작
├── PRD 리뷰 및 승인
├── BA 요구사항 분석 착수
└── 이전 사이클 배포 및 피드백 수집
Week 2-3: BA 완성 → 구현 시작
├── BA 문서 완성 및 검토
├── API 스펙 확정
├── 개발 환경 설정
└── 핵심 기능 구현
Week 4: 구현 완료 → 테스트
├── 기능 구현 완료
├── 통합 테스트
├── 사용자 테스트
└── 버그 수정
Week 5: 버퍼 + 다음 사이클 준비
├── 배포 준비 및 문서 정리
├── 다음 사이클 PRD 셰이핑
├── 팀 회고 및 프로세스 개선
└── 기술 부채 정리🤖 AI Agentic 협업 프로세스
PRD 단계에서의 AI 활용
AI의 능동적 역할:
- 시장 동향 분석 및 경쟁사 벤치마킹
- 사용자 스토리 일관성 자동 검증
- 비즈니스 로직의 누락 사항 탐지
- 성공 지표 및 KPI 제안
인간의 전략적 역할:
- 비즈니스 가치 판단 및 우선순위 결정
- 전략적 방향 설정 및 목표 정의
- 이해관계자 조율 및 의사결정
BA 단계에서의 AI 협업
AI의 분석적 역할:
- 요구사항 상세화 및 매트릭스 자동 생성
- 예외 상황 시나리오 도출
- 데이터 모델 및 ERD 자동 생성
- API 스펙 초안 작성
인간의 설계적 역할:
- 비즈니스 규칙 정의 및 검증
- 사용자 경험 관점에서 요구사항 검토
- 기술적 제약사항 반영
구현 단계에서의 AI 지원
AI의 생산적 역할:
- 보일러플레이트 코드 자동 생성
- 테스트 케이스 작성 및 실행
- 코드 리뷰 및 품질 체크
- 성능 최적화 제안
인간의 창조적 역할:
- 아키텍처 설계 및 기술 선택
- 복잡한 비즈니스 로직 구현
- 코드 품질 및 보안 검토
✅ 품질 관리 체크포인트
PRD 완성 기준
- 비즈니스 가치 정량화: ROI, 사용자 임팩트 측정 가능
- 핵심 사용자 스토리: 3-5개 메인 플로우 정의 완료
- AI 일관성 검증: 논리적 모순 및 누락 사항 없음
- 이해관계자 승인: 기획, 개발, 비즈니스 팀 합의
BA 완성 기준
- 요구사항 완전성: 모든 기능의 상세 요구사항 정의
- 예외 처리 커버리지: 예상 가능한 예외 상황 100% 정의
- API 스펙 검증: 프론트엔드-백엔드 계약 완성
- 데이터 모델 검증: ERD 및 비즈니스 규칙 매핑 완료
- AI 품질 검증: 누락사항 탐지 결과 반영
구현 완성 기준
- 기능 구현 완료: BA 요구사항 100% 구현
- 테스트 통과: AI 생성 테스트 케이스 전체 통과
- 코드 품질: 정적 분석 도구 기준 달성
- 성능 기준: 응답 시간, 처리량 목표 달성
- 보안 검증: 취약점 스캔 및 보안 가이드라인 준수
🚀 개발 가속화 전략
1. 동시 진행 파이프라인
병렬 처리를 통한 개발 속도 향상
현재 사이클: [구현 중]
다음 사이클: [BA 작성 중]
다다음 사이클: [PRD 셰이핑 중]2. AI 기반 자동화
- 문서 자동화: 요구사항 → API 스펙 → 테스트 케이스 자동 변환
- 코드 자동화: 반복적 CRUD 작업 AI 자동 생성
- 품질 자동화: 코드 리뷰, 테스트, 배포 자동화
3. 협업 도구 통합
- 실시간 문서 협업: Notion, Confluence 기반 동시 편집
- AI 챗봇 지원: 프로젝트 관련 질의응답 24/7 지원
- 자동 알림 시스템: 단계별 완료 시점 자동 통보
💡 중소 개발사 맞춤 포인트
리소스 효율성
- 문서 재사용: 템플릿 기반 빠른 문서 작성
- AI 활용 극대화: 반복 작업 최소화로 개발자 창조적 업무 집중
- 병렬 처리: 적은 인원으로도 여러 프로젝트 동시 진행
품질 보장
- 체계적 문서화: 인수인계 및 유지보수 용이성
- 자동화된 품질 관리: 수동 검토 부담 최소화
- 지속적 학습: AI와의 협업을 통한 팀 역량 향상
B2B SaaS 특화
- 고객 피드백 반영: 빠른 사이클로 고객 요구사항 신속 대응
- 확장 가능한 아키텍처: 중장기 성장에 대비한 설계
- 보안 및 컴플라이언스: 기업 고객 요구사항 기본 충족
📊 성공 지표 (KPI)
개발 효율성
- 개발 완료율: 계획 대비 실제 완료 비율 (목표: 95% 이상)
- 버그 발생률: 배포 후 30일 내 버그 신고 건수 (목표: 5건 미만/기능)
- 문서 품질: AI 검증 통과율 (목표: 98% 이상)
팀 만족도
- 협업 만족도: 분기별 팀 만족도 조사 (목표: 4.5/5.0 이상)
- 학습 효과: AI 협업을 통한 개인 역량 향상도
- 업무 효율성: 반복 작업 시간 단축 비율
비즈니스 성과
- 출시 속도: 아이디어 → 배포까지 소요 시간 (목표: 5주 이내)
- 고객 만족도: 배포 기능에 대한 고객 피드백 점수
- 매출 기여도: 신규 기능의 비즈니스 임팩트 측정
🎯 마무리: 성공적인 도입을 위한 체크리스트
조직 준비사항
- 팀원 AI 도구 활용 교육 완료
- 문서 템플릿 및 협업 도구 세팅
- 품질 관리 자동화 시스템 구축
프로세스 준비사항
- PRD-BA-구현 단계별 책임자 지정
- AI 협업 가이드라인 수립
- 회고 및 개선 프로세스 정의
기술 준비사항
- AI 개발 도구 (GitHub Copilot, ChatGPT 등) 도입
- CI/CD 파이프라인 자동화
- 모니터링 및 알림 시스템 구축
이 방법론을 통해 문서의 품질은 높이면서도 개발 속도는 빠르게, AI의 도움을 받으면서도 인간의 창조성은 더욱 발휘하는 이상적인 개발 환경을 만들어나갈 수 있습니다.