AI 코딩 시대, SDD(스펙 주도 개발)의 현재와 미래를 파헤치다!
by DD
6개월 전
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SDD는 AI 코딩 도구 등장과 함께 주목받는 개발 방식으로, 스펙 작성을 핵심으로 함
Kiro, spec-kit, Tessl 등 SDD 도구의 구현 방식과 장단점을 분석하고, 실제 적용의 어려움을 지적함
스펙 우선, 스펙 고정형, 스펙을 소스로 삼는 방식의 트렌드를 분석하고, MDD와의 연관성을 제시
SDD의 세 가지 접근 방식: 스펙 우선, 고정형, 소스
SDD는 스펙을 코드보다 먼저 작성하는 개발 방식이다. 스펙 우선 방식은 스펙을 먼저 작성하고 AI와 함께 개발하는 방식이다. 스펙 고정형은 작업 완료 후에도 스펙을 유지하며, 스펙을 소스로 삼는 방식은 스펙이 주요 소스 파일이 된다. 따라서, 각 방식은 유지보수 전략에 차이를 보인다.
SDD 도구 비교: Kiro, spec-kit, Tessl의 특징
Kiro는 단순하고 가벼운 스펙 우선 도구로, VS Code 기반 배포판을 제공한다. Spec-kit은 GitHub의 SDD 버전으로, CLI를 통해 다양한 작업 공간 설정을 지원한다. Tessl은 스펙 고정형을 지향하며, 스펙을 소스로 삼는 수준까지 탐구한다. 따라서, 각 도구는 작업 흐름과 스펙 관리 방식에서 차이를 보인다.
SDD의 미래: MDD의 부활과 LLM의 역할
SDD는 MDD(모델 주도 개발)와 유사한 점이 많다. MDD는 모델을 기반으로 코드를 생성했지만, 비유연성과 비결정론적 문제로 실패했다. LLM은 MDD의 단점을 보완하여 스펙 작성에 집중할 수 있게 한다. 따라서, 스펙의 유연성 확보와 LLM의 비결정론적 문제 해결이 SDD의 성공을 좌우할 것이다.
