AI 에이전트를 활용한 분산 시스템 테스트

AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Gemini 등)가 분산 및 상태 저장 시스템을 위해 **클레임 기반 테스트(claim-driven tests)**를 설계하고 실행할 수 있도록 하는 두 가지 핵심 기술(SKILL.md)을 설명한다.

이 방법론은 테스트 설계와 실행을 분리하여 수행한다.

• 설계 기술: 제품의 약속(claims)에서 시작하여 가설을 생성하고, 각 가설을 반증하기 위한 시나리오를 작성한다. 일관성이 중요한 시나리오의 경우 추상 모델, 작업 이력 스키마, 체커(checker)를 함께 정의한다.
• 실행 기술: 설계된 계획을 실행하고, 9가지 상태의 판정(verdict)과 함께 SUT(System Under Test), 하네스, 체커, 환경 중 어디에 문제가 있는지 분류하는 결과 보고서를 생성한다.

기존의 단순한 통합 테스트 방식과 달리, 이 방식은 다음과 같은 특징을 가진다.

• 클레임 중심: 설정이 아닌 제품의 약속을 바탕으로 테스트를 명명하여 테스트의 목적을 명확히 한다.
• 커버리지 적절성: 계획 단계에서 선택된 시나리오가 충분한지 논증하고, 검증되지 않은 부분을 명시한다.
• 모델 및 체커 활용: 단순한 카오스 엔지니어링을 넘어 선형성(linearizability), 직렬화 가능성(serializability) 등 구체적인 모델과 체커를 사용하여 안전성과 내구성을 검증한다.
• 명확한 책임 분류: 실패 시 원인을 SUT, 하네스, 체커, 환경으로 분류하여 재현 및 수정 프로세스를 최적화한다.

최종 결과물은 구조화된 Markdown 파일 형태로 제공되며, 리뷰어는 테스트를 직접 재실행하지 않고도 계획서와 결과 보고서만으로 배포 여부를 결정할 수 있다.