AI 네이티브 SDLC 플레이북

무슨 일이 있었나

이제 코드를 쓰는 일은 소프트웨어 개발에서 가장 느린 부분이 아닙니다. 많은 팀이 Claude Code 같은 AI 에이전트로 코드를 아주 빠르게 씁니다. 하지만 승인, 검토, 인수인계, 규칙 같은 코드 주변의 단계는 여전히 사람의 속도로 움직입니다. 이 가이드는 계획부터 유지보수까지 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 여섯 단계를 각각 바꿔서, 모든 단계에 AI가 들어가도록 하는 방법을 보여 줍니다.

기존 방식과 새로운 방식

기존 SDLC에서는 단계마다 담당자가 다릅니다. 제품 관리자가 요구사항을 쓰고, 설계자가 설계를 하고, 엔지니어가 만들고, QA가 시험하고, 배포팀이 내보내고, 운영팀이 지켜봅니다. 각 단계는 문서, 티켓, 서명으로 일을 넘깁니다. 이 방식은 코드 쓰기가 가장 비싼 일이던 시절에 만들어졌습니다. AI 중심 방식에서는 직선 대신 순환 고리가 있습니다. 요구사항과 설계는 사람과 AI 에이전트가 모두 읽을 수 있는 공유 파일에 담깁니다. 테스트와 코드는 AI가 만들고, 검사는 단계 경계에서만이 아니라 늘 돌아갑니다.

핵심 숫자와 사실

• 기존 SDLC는 계획, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지보수의 여섯 단계입니다.
• AI 중심 모델에서 계획 파일의 이름은 intent.md이며, 사람이 읽고 기계가 실행하도록 만들어졌습니다.
• 이후 단계에서는 spec.md, plan.md, diff, 풀 리퀘스트, 장애 기록 같은 파일을 쓰며, 이 모두 버전 관리(git)에 저장됩니다.
• 에이전트가 코드 변경의 대부분을 쓸 수 있으므로, 사람은 위험하거나 규제를 받는 부분만 검토합니다.

왜 중요한가

코드가 몇 시간 만에 나와도 승인에 몇 주가 걸리면 속도 이득은 사라집니다. 팀은 긴 검토 대기열에 갇히거나, 아무도 확인하지 않은 코드를 배포하게 될 수 있습니다. 규제가 강한 회사는 어느 쪽도 받아들일 수 없습니다. 그래서 검사와 규칙도 AI의 속도에 맞게 만들어져야 합니다. 이 가이드는 코딩 도구뿐 아니라 과정 자체가 바뀌어야 한다고 주장합니다.

앞으로 지켜볼 점

• 회사들이 주간 위원회와 서명 절차를 자동으로 돌아가는 검사로 실제로 바꿀지 여부
• AI가 쓴 훨씬 많은 양의 코드를 사람 검토자가 어떻게 감당할지 여부
• 엄격한 산업의 규제 기관이 버전 관리 시스템의 기록을 감사 증거로 인정할지 여부