AI Brief to Task Planner

AI 코딩에서 가장 위험한 순간은 코드가 빨리 나오는 순간입니다. 모델이 빠르게 코드를 내놓으면 사람은 "일단 된 것 같다"고 느끼기 쉽습니다. 하지만 테스트가 없으면 그 코드는 동작하는 코드가 아니라 동작한다고 믿고 싶은 코드입니다.

이 글의 결론은 단순합니다. AI에게 구현을 맡기기 전에 실패를 먼저 재현해야 합니다. 실패 테스트가 있어야 AI가 어디까지 고쳐야 하는지 알 수 있고, 사람이 결과를 감이 아니라 증거로 판단할 수 있습니다.

핵심 결론 먼저

AI가 만든 기능은 버튼을 눌렀을 때 바로 끝나는 화면보다, 뒤에서 오래 도는 background job에서 더 자주 무너집니다. 메일 발송, 이미지 변환, 결제 후 정산, 크롤링, AI 요약, 데이터 마이그레이션, 알림 팬아웃처럼 시간이 걸리는 작업은 queue와 worker로 분리하는 순간 실패 모드가 늘어납니다. 같은 작업이 두 번 실행될 수 있고, 일부만 성공한 뒤 worker가 죽을 수 있으며, 외부 서비스의 rate limit 때문에 retry가 폭주할 수 있습니다.

초보자는 백그라운드 작업 큐를 “나중에 처리할 일을 줄 세워 두는 시스템”으로 이해하면 됩니다. 실무자는 여기서 한 걸음 더 나아가야 합니다. queue에 넣는 job payload, idempotency key, retry policy, exponential back…