AI 코딩 도구는 프론트엔드 개발에서 꽤 강력합니다. React 컴포넌트를 만들고, TypeScript 타입을 붙이고, CSS를 작성하고, 테스트 초안까지 만들어 줍니다. 특히 반복적인 UI 작업이나 기존 패턴을 따라가는 작업에서는 생산성이 확실히 좋아집니다.하지만 AI가 만든 코드를 그대로 머지해도 되는지는 다른 문제입니다. 겉으로는 동작하는 것처럼 보여도 요구사항을 일부 놓치거나, 상태 관리를 복잡하게 만들거나, 접근성과 테스트가 빠져 있는 경우가 많습니다.이번 글에서는 AI가 만든 프론트엔드 코드를 리뷰할 때 확인하면 좋은 기준을 정리해보겠습니다. React와 TypeScript 프로젝트를 기준으로 설명하지만, Vue나 다른 프레임워크에서도 대부분 비슷하게 적용할 수 있습니다.1. 요구사항을 제대로..

AI 코딩 에이전트를 사용하면 개발 속도는 확실히 빨라집니다. 요구사항을 설명하면 컴포넌트, API 호출 코드, 테스트 코드, 리팩토링까지 빠르게 만들어 줍니다. 특히 반복적인 CRUD, 폼 처리, 타입 정의, 테스트 초안처럼 구조가 어느 정도 정해진 작업에서는 체감 효과가 큽니다.하지만 AI가 만든 코드가 빠르다고 해서 그대로 머지해도 된다는 뜻은 아닙니다. 오히려 AI 코드는 사람이 작성한 코드보다 더 조심해서 봐야 할 때가 많습니다.요구사항을 일부만 반영했을 수 있습니다.기존 프로젝트 규칙과 다른 패턴을 만들 수 있습니다.정상 케이스만 처리하고 예외 케이스를 놓칠 수 있습니다.테스트는 통과하지만 실제 UX가 어색할 수 있습니다.관련 없는 파일을 함께 수정했을 수 있습니다.이전 글에서 Vibe Cod..

AI 코딩 도구를 사용하면 기능 구현 속도는 확실히 빨라집니다. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex 같은 도구에게 요구사항을 설명하면 컴포넌트, API 호출 코드, 유틸 함수, 테스트 코드까지 빠르게 생성해 줍니다.하지만 실제 프로젝트에 적용해보면 속도만큼이나 불안한 부분도 생깁니다.요구사항을 일부만 이해하고 구현한다.정상 케이스만 처리하고 예외 케이스를 놓친다.기존 코드 컨벤션과 다른 방식으로 작성한다.동작하는 것처럼 보이지만 실제로는 회귀 버그를 만든다.수정 요청을 했더니 관련 없는 파일까지 바꾼다.그래서 AI 코딩을 실무에 안정적으로 적용하려면 “코드를 먼저 만들고 사람이 확인하는 방식”에서 조금 벗어날 필요가 있습니다. 이때 도움이 되는 접근이 테스트 주도..

테스트의 종류 단위테스트 단위 테스트는 응용 프로그램에서 테스트 가능한 가장 작은 소프트웨어를 실행하여 예상대로 동작하는지 확인 하는 테스트 단위테스트에서 테스트 대상 단위의 크기는 엄격하게 정해져 있지 않습니다. 하지만 일반적으로 클래스 또는 메소드 수준으로 정하여 테스트합니다. 단위의 크기가 작을 수록 복잡성이 낮아집니다. 따라서 단위 테스트를 활용하여 동작을 표현하기 더 쉬워집니다. 즉, 테스트 대상 단위의 크기를 작게 설정해서 단위 테스트를 최대한 간단하고 디버깅하기 쉽게 작성해야 합니다. 소프트웨어를 개발할 때, 소프트웨어 내부 구조나 구현 방법을 고려하여 개발자 관점에서 테스트합니다. 그러므로 단위 테스트는 소프트웨어 내부 코드에 관련한 지식을 반드시 알고 있어야 하는 화이트박스 테스트입니다...