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Codex로 구축하는 AI 개발팀: 1장 해설

1장 해설

1. “개발 속도 4배”에서 빠진 것

구현 활동 시간만 비교했습니다. 요청부터 검증·통합까지의 리드 타임, 리뷰 대기, WIP, 재작업, 유출 결함, 사람 개입 시간이 빠졌습니다. 구현 3시간을 줄였지만 리뷰 대기가 48시간 늘었다면 전체 전달은 느려졌을 수 있습니다.

2. 명세 부채의 증거

예: “원한 것이 아니다” 수정은 리뷰 코멘트와 요구 변경 이력, 용어 충돌은 명세·API·화면 문구의 검색 결과, 임의 기본값은 patch와 차단 질문 기록으로 관측합니다. 좋은 답은 신호마다 확인할 실제 자료와 소유자를 연결합니다.

3. 자동화 후보 채점

점수 자체보다 근거가 중요합니다. 첫 후보는 반복성·판정 가능성·격리·문맥 준비도가 높고 실제 빈도도 높아야 합니다. 금전·개인정보·운영 삭제는 총점과 별도로 위험 승인을 둡니다.

4. 더 강한 리뷰 문장

예: “모든 변경은 형식·단위·계약·구조·비밀 게이트를 먼저 통과하고, 사람 리뷰어는 제품 의도·공개 계약·잔여 보안 위험을 승인합니다. 고위험 변경은 최신 기준선에서 재검증한 뒤 통합합니다.” 기계와 사람의 판정 대상을 분리했는지 봅니다.