2026 개발 트렌드: Test Evidence Pipeline, AI가 만든 변경은 코드보다 '증거 묶음'으로 리뷰된다
AI가 생성하는 코드와 문서 변경이 늘면서, 좋은 팀들은 diff 자체보다 테스트 증거, 정책 통과, 위험 태그, 복구 계획이 함께 묶인 evidence pipeline을 먼저 설계하고 있습니다.
AI가 생성하는 코드와 문서 변경이 늘면서, 좋은 팀들은 diff 자체보다 테스트 증거, 정책 통과, 위험 태그, 복구 계획이 함께 묶인 evidence pipeline을 먼저 설계하고 있습니다.
최근 개발팀의 관심이 프롬프트 최적화에서 실행 프레임 설계로 이동하고 있습니다. Harness Engineering이 왜 에이전트 도입의 실질 성패를 가르는지 실무 기준으로 정리합니다.
에이전트 도입 2단계에서 나타나는 핵심 이슈인 Agent-to-Agent 상호운용성을, 프로토콜·권한·평가 기준 중심으로 정리합니다.
AI 코딩 에이전트를 실제 팀 프로세스에 붙일 때 필요한 런타임 거버넌스(권한·승인·감사·비용 통제) 설계 기준을 실무 관점에서 정리합니다.
요즘 팀들이 컨텍스트 엔지니어링을 ‘프롬프트 작성’에서 ‘런타임 예산·권한·관측’ 문제로 재정의하는 이유와 실무 도입 기준을 정리합니다.