사람과 AI 모두 컨벤션을 일관되게 지키지 못하는 경우가 있다면,
코드 실행 전에 자동화된 검사 도구를 사용해 사전에 오류를 차단할 수 있다.
질문
A1
런타임에서 발견되는 실수들은
사람이 전부 잡기엔 한계가 있어서, 코드 작성 단계에서 자동으로 걸러지는 구조가 중요하다고 봅니다.
반복적으로 발생하는 실수나 규칙 위반 같은 것들은 코드 레벨에서 미리 정의해두고, 아예 잘못된 방식으로는 작성 자체가 어렵게 만드는 접근을 하는 것입니다.
A2
검증 규칙을 무조건 엄격하게만 가져가면 예외 처리가 많아지고, 반대로 느슨하면 오류를 사전에 방지하지 못하는 경우가 생겨 본래의 의미가 약해집니다.
해서 반드시 지켜야 하는 핵심 규칙은 강하게 고정하고, 상황이나 문맥에 따라 달라질 수 있는 부분은 옵션화·예외 허용·단계적 완화 방식으로 유연하게 풀어두는 구조가 필요합니다.
이 구조에 맞추어 제가 고안한 방식은 처음에는 엄격하게 적용해 가능한 실수를 넓게 잡고, 이후 실제 사용 과정에서 발생하는 오탐과 예외를 기준으로 설정을 조정하면서 점진적으로 현실에 맞게 다듬는 방식
입니다.
해당 방식을 사용하면 적절한 수준의 검증구조를 설계할 수 있을 것입니다.
양치기소녀