자연어로 작성된 회의록 내용을 데이터 구조(Mermaid ERD)로 변환하고, 프로젝트 표준 용어 사전을 구축하며, 설계 변경에 따른 영향 분석 및 의사결정을 보존하는 전체 협업 설계 파이프라인의 핵심 정보를 마스터합니다.
프로젝트 현장에서 기획, 디자인, 개발 간의 이해 오차는 데이터베이스의 누락과 정합성 붕괴로 직결됩니다. 설계 단계에서의 정합성 보장이 왜 중요한지 알아봅니다.
동일한 서비스 화면 기획안을 보고 기획자, 디자이너, 개발자가 연상하는 데이터 모델과 관계 설정이 어긋나 결국 누락이나 데이터 불일치(런타임 오류)로 이어집니다.
'회원, 고객, User, Member' 등 동일한 주체에 대해 서로 다른 명칭을 사용하여 변수명을 네이밍할 때 불필요한 번역 및 커뮤니케이션 리워크 비용이 크게 발생합니다.
급격하게 추가되는 서비스 정책에 맞춰 DB 스키마만 고치고 API나 화면 기획서를 업데이트하지 않음으로써, 시스템 불일치가 눈덩이처럼 불어나 시스템 마비를 유발합니다.
단일 대화 컨텍스트에 국한된 ChatGPT와 달리, 폴더 구조 전체와 다중 파일 간 종속 관계를 인지하는 Codex Client의 특성을 비교합니다.
| 비교 항목 | ChatGPT (일반 대화형 AI) | Codex Client (Workspace 기반 AI) |
|---|---|---|
| 컨텍스트 인지 | 사용자가 붙여넣은 단일 파일/텍스트의 내용만 국소적으로 이해 | 폴더 내 DDL 스키마, 기획서, API 규격서의 다중 종속 관계를 동시에 지능적으로 인지 |
| 용어 표준화 | 일회성 영작 수준에 머물러 전체 프로젝트 전반의 변수명 일관성 유지 불가 | 프로젝트 표준 용어 사전을 기반으로 일관된 표준 네이밍 및 DB 컬럼명 자율 추천 |
| 영향 범위 분석 | 단편적인 스키마 오류나 가상의 테이블 수정안 제시 수준 | 스키마의 미세한 변경(예: 컬럼 추가)에 따른 API 규격과 화면 수정 부위 목록 역추론 |
Day 7 세션 동안 학습자가 생성해 내는 최종 결과물 목록과 해당 산출물의 목적입니다.
자연어 기획서에서 엔티티 및 관계를 추출해 렌더링한 Mermaid ERD 스크립트 및 명세서 (출력: erd-schema.md)
파편화된 한글/영문 기획 용어들을 영문 표준 컬럼 형식으로 정의한 프로젝트 표준 용어 사전 (출력: project-glossary.md)
예약 승인제(WAIT_APPROVE) 추가에 따른 API 및 화면 수정 리스트 변경 영향도 분석서 (출력: change-impact-report.md)
정규화 및 데이터 설계 결정 사유와 기각된 대안을 아카이빙한 Design Decision Log (DDL) (출력: design-decision-log.md)
동시성 결제 오류, 참조 무결성 탈퇴 유실, 트랜잭션 롤백에 대한 DB 개선책을 담은 Edge Case 분석 보고서 (출력: edge-case-analysis.md)
실습 단계에서 활용되는 입력 값과 Codex Workspace 추론을 거쳐 생성되는 결과물의 매핑입니다.
회의 시나리오 줄글을 입력하여 정밀 정규화 관계(1:N, 1:1)와 Mermaid 코드를 도출합니다.
제공된 회의록 내용을 데이터 구조 관점에서 분석하여 핵심 엔티티와 관계를 도출하고, 데이터 구조 정의서 및 Mermaid ERD 코드를 작성해 주세요.
Figma 기획서 용어와 DB 개발 명세의 격차를 비교 분석해 도메인 용어 마스터 사전을 빌드합니다.
프로젝트 전반에 혼용되는 '회원/User/고객/Member', '상담사/Expert/선생님/Counselor' 등의 용어를 전수 분석하여, 프로젝트 표준 용어 사전을 Markdown 표 형태로 작성해 주세요.
예약 절차에 '승인' 단계가 추가되는 릴리즈 계획 변경 시의 API 및 테이블 영향 범위를 파악합니다.
예약 확정 프로세스가 '승인 대기' 상태 추가 및 '전문가 승인 후 결제'로 변경됨에 따라 영향을 받는 API 스펙, DB 스키마, 화면 및 변경 공유 리포트를 작성해 주세요.
정규화 결정, 예약 이력의 물리 분리 결정 등에 관한 기각 사유와 합의를 로그화합니다.
회의 내용에서 정규화 및 데이터베이스 구조 설계 결정을 추출하여, 결정 항목, 배경 사유, 대안 검토, 승인자, 향후 변경 가능성을 포함하는 Design Decision Log를 작성해 주세요.
참조 무결성 위배(탈퇴) 및 트랜잭션 붕괴를 예방하기 위한 시스템 취약점 오디팅을 진행합니다.
현재 정의된 User, Expert, Reservation, Payment 테이블 구조에서 발생할 수 있는 데이터 정합성 위배 Edge Case 예외 시나리오를 도출하고 개선 방안을 제시해 주세요.
단순 텍스트 매칭을 넘어 엔티티의 참조 무결성(FK) 관계 및 트랜잭션 수명 주기를 파악하여, 자연어 기획안을 DDL DDL(Data Definition Language) 쿼리 및 상태 기계 규칙으로 자동 역추론해냅니다.
서로 다르게 표기된 용어(고객명 vs Nickname)를 의미론적으로 의미 군집화(Clustering)하여 전사 용어 마스터 사전을 도출하고, 이를 바탕으로 데이터 사전의 정합성을 동기화합니다.
각 단계별로 도출된 데이터와 분석 정보가 기술설계 루프를 돌며 어떻게 품질을 극대화하는지 확인합니다.
이 5단계 협업 루프는 기획 설계 단계에서부터 예외 상황을 원천 봉쇄하여 실제 코딩 작업에 착수하는 개발자들의 생산성을 획득하고 휴먼 에러를 제거하는 데 절대적인 이점을 제공합니다.
교육 과정 중 토의하거나 면접 질문으로 활용하기 좋은 주제 리스트입니다.
"회원 탈퇴 처리 시 Hard Delete대신 Soft Delete(논리 삭제)를 선택했을 때의 성능적 단점과 이를 보완할 수 있는 인덱스/DB 파티셔닝 전략은 무엇일까요?"
"용어 표준화 사전을 작성하지 않고 프로젝트를 중반까지 진행했을 때, 개발팀 내부에서 발생하는 '용어 부채' 비용은 실제 일정에 어떤 여파를 주나요?"
Day 7에 다루는 전체 실습 과제 및 미션의 구성도입니다.
| Task | 주제 | AI 활용 방안 |
|---|---|---|
| Task 01 | 데이터 구조 이해 차이 해결 | 회의 내용을 데이터 구조로 변환하고 엔티티 및 관계를 정리 |
| Task 02 | 용어 표준화 | 프로젝트 전반의 용어를 분석하여 표준 용어 사전 생성 |
| Task 03 | 변경 영향 공유 | 설계 변경사항의 영향도를 분석하고 관련 문서 및 기능을 추적 |
| Mission 01 | 설계 의사결정 기록 | Decision Log를 작성하여 설계 근거와 변경 이력 관리 |
| Mission 02 | 예외 시나리오 발굴 | 누락된 Edge Case를 분석하고 위험 요소 및 개선 방안 도출 |