대규모 언어 모델(LLM)이 소프트웨어 개발을 가속화하지만, 제약 없는 워크플로우에서는 불안정성과 비결정성, 개발 훈련 부족 등의 문제가 발생해요.
새로운 AI 기반 TDD 프레임워크는 기존의 테스트를 보조 입력으로 활용하는 방식이 아닌, 실행 가능한 프로세스 제약으로 TDD 원칙을 구조화했어요.
계층화된 아키텍처를 통해 모델 제안과 결정적 엔진 권한을 분리하고, 단계 순서, 제한된 수정 루프, 검증 게이트, 원자적 변이 제어를 시행하여 안정성과 재현성을 향상시켰어요.