한 문장으로 구동되는 모바일 앱 테스트: 당근 QAHub의 AI 자동화 아키텍처
당근이 사내 분산된 품질 검증 자산을 통합하고 자연어 프롬프트 기반으로 실제 기기 테스트를 수행하는 사내 플랫폼 'QAHub'의 구조와 운영 성과를 공개했다.
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토스의 모바일 QA 자동화 실험, '토스닥터 V2'가 설계한 자가 치유와 통제의 경계
토스 QA Platform 팀이 주간 배포 파이프라인의 스모크 테스트 유지보수 비용을 낮추기 위해 '토스닥터 V2'를 공개했습니다. 한국어 BDD 시나리오를 바탕으로 LLM과 Appium MCP를 연동해 코드를 자동 생성하고, 테스트 실행 중 장애를 실시간으로 치유하며 실패 원인을 스스로 수정하는 구조를 구축했습니다. 다만 완전 자동화의 위험을 방지하기 위해 검증 단계의 유사 매칭을 제한하고 수동 개입 기준을 명확히 분리했습니다.
대규모 QA 280건 돌파한 프론트엔드 파이프라인, AI 에이전트 협업의 실무 구조
여기어때가 해외투어 서비스 오픈 과정에서 발생한 QA 티켓 280건을 AI 에이전트와 협업해 처리한 기록을 공개했다. 개발자가 문제 원인과 비즈니스 방향성을 판단하고 AI가 재현과 로그 추적을 전담하는 체계를 세워, 대량의 결함을 빠르고 안정적으로 해소한 사례다.
여기어때 QA 경험담…화면 확인에서 예약·정산의 정책과 금액 검증으로
여기어때 서비스QA팀이 전시 화면 검증에서 예약·정산 업무로 이동하며 달라진 테스트 관점을 공유했다. 배치 실행 뒤 결과를 확인하고 정책·계산식과 상태 테이블을 준비하는 과정이 핵심이다. 화면의 정상 동작과 데이터 흐름의 정합성이 어떻게 다른 검증을 요구하는지 살펴본다.
토스 핫픽스 판단의 기준…버그를 겪은 1%의 의미부터 확인한다
토스 QA Platform 팀이 긴급 수정의 실행 여부를 결정하고 재발 방지를 추적하는 과정을 공개했다. 같은1%라도 배포 범위와 발생 조건에 따라 해석이 다르다. 양쪽 담당자의 합의, 크래시 재현 지원과 실행하지 않은 판단까지 남기는 기록 구조를 살펴본다.
