규칙은 소유한 가장 좁고 안정적인 공개 경계에서 깊게 테스트한다
한 규칙의 분기·경계값·거부 조건은 그 규칙을 책임지는 가장 좁고 안정적인 공개 경계에서 충분히 검증한다. 여기서 공개 경계는 언어의 public 표시가 아니라 해당 단위의 실제 사용자가 의존하는 인터페이스다.
상위 계층에서는 같은 규칙을 전수 반복하지 않고 직렬화, 배선, 상태 전이, 실제 의존성처럼 그 계층에서 새로 생기는 위험을 대표 사례로 확인한다.
이 원칙은 하위 테스트 통과를 전체 시스템 성공으로 확대하지 않으면서도, 모든 함수·파일·계층에 같은 사례를 복제하는 일을 피하게 한다. 비슷한 입력이 여러 계층에 있더라도 각 테스트가 막는 고유 위험을 다르게 설명할 수 있으면 필요한 중복일 수 있다.
입력을 공유해도 보호하는 자산이 다른 테스트
Vigilantis의 Rule Engine, Golden Dataset, 가드레일, 저장 경계와 시연 테스트는 일부 입력을 공유하지만 보호하는 자산이 다르다. 특정 파일 경로와 시나리오는 프로젝트 Vault에 남기고, 책임 소유 경계와 상위 계층의 고유 위험을 분리하는 원칙만 전역 지식으로 승격한다.
적용 범위와 한계
- 먼저 검증·계산·상태 전이·장애 대응 중 누가 규칙을 소유하는지 찾는다.
- 소유 경계에서는 정상값뿐 아니라 필요한 경계값·거부·실패 분기를 깊게 검증한다.
- 다음 계층에서는 DB 제약, 외부 SDK, 재시도, 최종 응답처럼 새로 추가된 보장을 검증한다.
- E2E에는 핵심 사용자 흐름과 치명적인 실패를 남긴다. 상위 테스트를 없애거나 하위 테스트로 대체하자는 원칙이 아니다.
- 안전·규제·재발 비용이 큰 경로는 같은 행동을 여러 범위에서 의도적으로 검증할 수 있다. 이때도 각 범위가 추가하는 증거를 구분한다.
승격 원문
- 프로젝트: Vigilantis
- 원문: 규칙은 소유한 가장 좁고 안정적인 경계에서 깊게 테스트한다
- 확인일: 2026-09-03
근거
- 테스트 분류 검토 - ChatGPT 공유 대화
- Software Engineering at Google: Unit Testing — 구현 세부보다 단위의 공개 API와 행동을 검증하는 원칙을 대조했다.
- Software Engineering at Google: Larger Testing — 더 큰 테스트가 실제 의존성·배선·충실도에서 별도 위험을 검증하며, 가능한 한 작은 테스트 경계를 선택하는 절충을 확인했다.