AI 아키텍처 규칙 자동 검증을 위한 ArchUnit 도입

무신사 물류 플랫폼팀은 AI가 생성한 코드에서 자주 발생하는 아키텍처 규칙 위반 문제를 해결하기 위해 ArchUnit을 도입하게 되었습니다. 아키텍처 규칙을 자동으로 검증함으로써 AI와의 협업을 향상시키고 코드 리뷰에서의 부담을 줄였습니다. 이러한 변화는 단순한 요청을 넘어서서 AI의 아키텍처 위반을 사전에 차단하는 체계로 발전하게 되었습니다.

AI와 ArchUnit의 시너지를 창출하다

무신사 물류 플랫폼팀은 AI인 Claude가 생성하는 코드에서 아키텍처 규칙을 준수하지 않는 문제가 빈번히 발생하는 것을 목격했습니다. 이를 해결하기 위해 ArchUnit을 도입하기로 결정했으며, 이 도구는 깔끔하게 아키텍처 규칙을 검증할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. ArchUnit은 JUnit 테스트처럼 작동하여 코드가 규칙을 위반하면 테스트가 실패하도록 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 생성한 코드에서 아키텍처 위반이 발생할 경우 즉시 알려주며, AI는 실패 메시지를 통해 어떤 부분에서 문제가 발생했는지 이해하고 스스로 수정할 수 있게 됩니다. ArchUnit의 특징은 아키텍처 규칙의 자동 검증을 통해 팀의 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있다는 점입니다. 과거에는 코드 리뷰에서 아키텍처 규칙 준수 여부를 검토할 때 많은 시간이 소요되었지만, 이제는 ArchUnit이 이를 자동으로 수행하므로 리뷰어는 비즈니스 로직의 정확성과 엣지 케이스 처리에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 팀의 전반적인 업무 효율성을 높여주었습니다. 특히, ArchUnit은 자연어로 제시된 아키텍처 규칙을 이해하고, 이를 기반으로 테스트 코드를 생성할 수 있는 능력을 지니고 있어 AI와의 연동이 용이합니다. 사람이 간단한 비즈니스 규칙을 자연어로 설명하면, AI가 이를 ArchUnit 테스트 코드로 변환하여 적용 가능한 구조를 마련하게 됩니다. 자동화된 검증 체계는 코드 품질을 유지하고 효과적인 협업을 이룰 수 있는 기반이 됩니다.

아키텍처 규칙 자동 검증의 필요성

AI가 생성한 코드의 품질을 유지하기 위해서는 아키텍처 규칙의 엄격한 준수가 필수적입니다. 그러나 일반적으로 AI는 여러 모듈과 파일들을 동시에 생성할 때 규칙을 놓치는 경우가 많습니다. 때문에 정확하고 일관된 아키텍처를 유지하기 위하여, 팀 내에서 정해진 아키텍처 규칙을 자동으로 검증하는 것이 크게 중요해졌습니다. 이를 통해 AI는 항상 올바른 방향으로 코드를 생성할 수 있도록 적절한 세팅을 갖추게 됩니다. ArchUnit을 활용하여 구현한 아키텍처 규칙으로는 레이어 간 의존성, 패키지 구조 규칙, 순환 의존성 감지 등이 포함됩니다. 이러한 규칙들은 코드 전반에 걸쳐 일관성을 유지하며, AI가 생성하는 코드의 품질을 보장합니다. 예를 들어, 레이어 간 의존성 규칙은 Controller가 Service를, Service가 Repository를 참조해야 하며, 반대 방향의 의존은 금지합니다. 이러한 현명한 규칙은 코드뿐만 아니라, 팀원 간의 협업에서도 큰 도움을 줍니다. 뿐만 아니라, ArchUnit은 도메인 순수성 보호 규칙 등을 통해 AI가 생성하는 코드에서 프레임워크 의존성을 차단하도록 도와줍니다. AI가 Domain 레이어에서는 외부 프레임워크를 사용하지 않도록 강제하고, 이를 통해 도메인 모델의 독립성을 보장합니다. 이러한 원칙에 따라 코드가 생성되면, 개발자들은 AI가 생성한 코드를 더욱 신뢰할 수 있게 됩니다. AI와의 협업이 원활해지면, 생산성은 물론이고 코드의 품질 마저 향상될 것입니다.

협업 품질을 향상시키는 체계적 접근

ArchUnit의 도입에 따라 팀의 코딩 문화가 크게 개선되었습니다. 과거에는 코드 리뷰 시 아키텍처 위반을 발견하느라 많은 시간이 소모되었으나, 이제는 ArchUnit 철저히 검증을 수행함으로써 팀원들은 비즈니스 로직에 집중할 수 있는 여유를 얻게 되었습니다. ArchUnit이 아키텍처 위반을 자동으로 감지하므로, 팀 내에서는 설계 규칙을 준수하기 위한 노력을 지속적으로 강화할 수 있는 분위기가 조성되었습니다. AI와 ArchUnit의 결합은 단순한 솔루션을 넘어, 아키텍처 규칙을 준수하려는 팀의 의식을 더욱 향상시키는 계기가 되었습니다. AI가 생성한 코드에 대한 우려가 줄어들면서, 팀원들은 AI를 더 믿고 활용할 수 있게 되었습니다. 따라서 AI와의 협업이 보다 원활해지며, 전반적인 생산성을 증대시키는 긍정적인 결과를 초래하게 되었습니다. 마지막으로, ArchUnit을 통한 아키텍처 규칙 자동 검증은 단순한 기술적 개선에 국한되지 않습니다. 이는 코드의 일관성과 가독성을 유지하는 방법이자, 팀원들이 협업을 통해 항상 높은 품질의 코드를 작성할 수 있는 기회를 제공합니다. 앞으로도 지속적으로 ArchUnit을 발전시키고 팀에 맞는 규칙을 확대하는 방향으로 나아가지 않을까요? 이렇게 함으로써 더욱 뛰어난 협업 환경을 구축하고, AI와의 하모니를 이룰 수 있을 것입니다.

AI에게 아키텍처 규칙을 두고 단순히 부탁하는 대신, 이를 철저히 시험할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. AI와 ArchUnit의 결합은 아키텍처 품질을 보장하고 협업을 한층 향상시키는 강력한 도구가 되어줄 것입니다.

앞으로는 ArchUnit의 적용 범위를 확대하여, 다양한 아키텍처 규칙을 설정하고 팀의 품질 기준을 더욱 강화하는 것이 기대됩니다. AI와의 협업을 더욱 발전시키기 위해서는 지속적인 규칙 설정과 확장을 통해 더욱 건강한 코드 환경을 만들어 나가는 것이 필요할 것입니다.

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