수동 테스트에서 AI로의 전환: Keploy API 테스트 경험

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

*소프트웨어 개발자** (Express, Jest 사용자 및 API 테스트에 관심 있는 개발자)
*난이도**: 중간 (AI 테스팅 도구 사용 경험 필요)

핵심 요약

Keploy 도입 전: 수동 테스트로 인한 반복적 작업과 낮은 테스트 커버리지 (70%)
Keploy 도입 후: AI 기반 자동 생성으로 테스트 커버리지 95% 달성 및 테스트 시간 시간 → 분 단축
핵심 도구: Keploy CLI, GitHub Actions, Jest, Express

섹션별 세부 요약

1. 초기 수동 테스트 과정

수동 테스트 흐름:

Express 라우터에 새로운 API 엔드포인트 작성
Jest로 테스트 파일 생성
모의 데이터 및 데이터베이스 연결 설정
성공/실패/경계 조건별 테스트 작성

문제점:

- 엔드포인트 수 증가로 인한 테스트 작성 시간 증가

- 요구사항 변경 시 반복 작업 필요

2. Keploy 도입 과정 및 도전

CLI 문제:

- WSL/PowerShell에서 API 요청 로깅 실패

- Keploy CLI가 트래픽을 제대로 수집하지 못함

VS Code 확장기 문제:

- API 호출 기록 및 테스트 리포트 저장 실패

- 반복적인 설정 작업 필요

문서 부족:

- 문제 해결을 위한 명확한 가이드 부재

- 3시간 이상 소요된 디버깅

3. Keploy 웹 인터페이스 기반 솔루션

웹 인터페이스 활용:

- https://keploy.io/ 사용으로 CLI/확장기 문제 해결

- 테스트 생성 및 실행이 직관적

CI/CD 통합:

- GitHub Actions에 Keploy 통합 (예시 코드):

- name: Run Keploy Test Suite
  run: |
    npm start &
    sleep 10
    export KEPLOY_API_KEY=${{ secrets.KEPLOY_API_KEY }}
    keploy test-suite --app=94cad786-1403-4d02-8860-f1c334ada9ee --base-path --cloud
    kill $!

테스트 결과:

- OpenAPI 스키마 검증, 경계 조건, 동시성 문제 자동 탐지

4. Keploy 도입 이후 영향

개발자 생산성 향상:

- 테스트 작성 시간 절감 → 기능 개발에 집중

- PR 자동 테스트 커버리지 확보

- 미리 정의되지 않은 에러:

- 일관되지 않은 에러 형식, 페이징 파라미터, 동시 요청 경쟁 조건 탐지

심리적 변화:

- 테스트가 부담으로부터 자동화된 워크플로우 일부로 전환

결론

권장사항: Keploy CLI/확장기 문제 발생 시, 웹 인터페이스 우선 사용 (3시간 디버깅 → 1일 테스트 작성 절약)
실무 적용 팁:

- GitHub Actions에 Keploy 통합 시 위의 예시 코드 활용

- OpenAPI 스키마 기반 검증으로 테스트 품질 극대화

- 수동 테스트 대신 AI 기반 테스트 도구 도입으로 개발자 만족도 및 코드 품질 향상 가능