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AIDLC: AI-Driven Development Lifecycle

읽는 시간: 약 3분

공식 AIDLC 레퍼런스

본 섹션은 AWS Labs AIDLC Workflows (v0.1.7, 2026-04-02) 를 기반으로 DDD·Ontology·Harness 확장을 덧붙였습니다. 공식 용어(User Request/Requirements, Unit of Work)와 engineering-playbook 용어(Intent, Unit, Bolt)의 매핑은 10대 원칙과 실행 모델 에서 확인하세요.

AIDLC(AI-Driven Development Lifecycle)는 AI가 소프트웨어 개발의 전 과정을 주도하는 새로운 개발 방법론입니다. 기존 SDLC가 사람 중심의 프로세스였다면, AIDLC는 Intent → Unit → Bolt 모델을 통해 AI가 요구사항 분석부터 설계, 구현, 테스트까지 개발 주기 전체를 가속합니다.

AIDLC 정의 & SDLC 비교 상세: 10대 원칙과 실행 모델 참조

4개 트랙​

AIDLC 가이드는 독자의 역할과 관심사에 따라 4개 트랙으로 구성됩니다.

독자별 학습 경로​

역할추천 경로
경영진 · PM엔터프라이즈 도입 → 비용 효과 → 사례 연구
아키텍트방법론 → 온톨로지 → 하네스 → MSA 복잡도
개발자10대 원칙 → DDD 통합 → AI 코딩 에이전트
운영팀 · SREAgenticOps → 관찰성 → 자율 대응
보안 · 컴플라이언스거버넌스 → 하네스 엔지니어링 → 오픈 웨이트 모델

핵심 개념​

신뢰성 듀얼 축: 온톨로지 × 하네스​

AI 생성 코드의 신뢰성을 체계적으로 보장하기 위해 AIDLC는 두 축의 프레임워크를 도입합니다. 온톨로지가 "무엇을 검증할지"를 정의하면, 하네스가 "어떻게 검증할지"를 구현하는 상호보완 구조입니다.

→ 상세는 온톨로지 엔지니어링 · 하네스 엔지니어링

참고 자료​

공식 레퍼런스​