AI 네이티브 SDLC 플레이북

원문: The AI-native SDLC playbook
— Claude Blog 이 글은 원문의 핵심 내용을 요약한 것입니다. 저작권은 원문 저자에게 있으며, 자세한 내용은 원문에서 확인하세요.

AI 네이티브 SDLC는 AI를 활용하여 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반의 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 합니다. 코드 작성 속도가 비약적으로 빨라졌지만, 기존 SDLC 프로세스는 이를 따라가지 못해 병목 현상이 발생하고 있습니다. AI 네이티브 SDLC는 각 단계를 AI와 통합하여 자동화 및 효율성을 높이고, 인간의 판단은 핵심적인 의사결정에 집중하도록 재구성합니다.

AI 네이티브 SDLC: 기존 SDLC의 통제 목표와 새로운 집행 방식을 결합하여 AI가 각 단계에 통합된 순환형 프로세스입니다.
AI 중심의 6단계: 기획(Plan), 설계(Design), 빌드(Build), 테스트(Test), 배포(Deploy), 유지보수(Maintain) 각 단계에서 AI를 활용하여 효율성을 극대화합니다.
- 기획: Claude를 통해 아이디어를
```
intent.md
```
  파일로 빠르게 문서화합니다.
- 설계:
```
intent.md
```
  를 기반으로 요구사항과 설계를 단일 세션에서 생성하며, 기존 정책을 적용합니다.
- 빌드:
```
spec.md
```
  를 기반으로 Claude Code의 플랜 모드를 활용하여 코드를 생성하고,
```
CLAUDE.md
```
  및 스킬을 통해 조직의 지식과 정책을 적용합니다.
- 테스트: AI가 자체 작업을 검증하고, CI/CD 파이프라인에서 지속적인 평가를 수행합니다.
- 배포: AI가 PR 검토에 참여하고, 훅(hook)을 통해 승인 단계를 자동화하여 인간의 검토는 핵심적인 판단에 집중합니다.
- 유지보수: 모니터링 시스템의 이상 징후를 감지하면 Claude가 자동으로
```
intent.md
```
  를 생성하여 전체 SDLC 루프를 재가동합니다.
핵심 아티팩트: 각 단계는 다음 단계에서 읽을 수 있는 아티팩트(
```
intent.md
```
,
```
spec.md
```
,
```
plan.md
```
등)를 생성하며, 이는 감사 추적의 역할을 합니다.
인간의 역할: AI 네이티브 SDLC는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라, AI의 생산성을 활용하여 인간의 주의를 의사결정 및 위험 평가에 집중하도록 재정의합니다.