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| 복잡한 소프트웨어 문제를 해결하거나 새로운 기능을 구현할 때, 또는 버그를 추적할 때. 불확실성이 높고 여러 가능성이 존재하는 상황. | 복잡한 소프트웨어 문제를 해결하거나 새로운 기능을 구현할 때, 또는 버그를 추적할 때. 불확실성이 높고 여러 가능성이 존재하는 상황에서 어떻게 접근해야 할지 막막할 때. |
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| 큰 변경을 한 번에 시도하면 실패했을 때 원인을 찾기 어렵고, 되돌리기도 힘들다. 머릿속 추측만으로는 복잡한 시스템의 동작을 정확히 예측할 수 없다. 긴 피드백 루프는 학습을 늦추고 잘못된 방향으로 오래 가게 만든다. | '''큰 변경의 함정''' 주니어 개발자들이 자주 빠지는 함정이 있다. "이 기능을 구현하려면 A도 바꾸고, B도 수정하고, C도 새로 만들어야 해"라고 생각하며 한 번에 많은 것을 바꾸려 한다. 결과는 참혹하다. 2시간 후 코드는 엉망이 되고, 어디서 문제가 생겼는지 알 수 없다. 원래 상태로 되돌리기도 어렵다. 머릿속 추측만으로는 복잡한 시스템의 동작을 정확히 예측할 수 없고, 긴 피드백 루프는 학습을 늦추며 잘못된 방향으로 오래 가게 만든다. '''요리사의 실수''' 경험 없는 요리사가 새로운 요리를 만들 때를 생각해보자. 레시피를 보고 "설탕 대신 꿀을 넣고, 소금도 줄이고, 향신료도 바꿔보자"며 한 번에 여러 변경을 시도한다. 결과적으로 맛없는 요리가 나오지만, 무엇 때문에 실패했는지 알 수 없다. 설탕 때문인가? 소금 때문인가? 향신료 때문인가? |
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| 아주 작은 가설을 세우고 빠르게 검증할 수 있는 환경을 만들어라. 가설(assumption)을 명확히 하고, 그것을 검증(validation)할 수 있는 최소한의 실험을 설계한다. 실패해도 쉽게 되돌아갈 수 있는 안전망(fail safe)을 준비하고, 결과를 빠르게 확인할 수 있는 피드백 루프(fast feedback loop)를 구축한다. 다른 요소들의 영향을 받지 않도록 격리(isolation)된 환경에서 실험하고, 한 번에 하나씩만 변경하여(baby step) 원인과 결과를 명확히 추적할 수 있게 한다. 관찰된 현상에서 가능한 원인을 추론하는 가추법(abduction)을 활용한다. == Examples == * TDD에서 실패하는 테스트를 먼저 작성하고, 최소한의 코드로 통과시킨 후 리팩토링하기 * 버그 디버깅 시 print문이나 디버거로 중간 상태를 확인하며 가설 검증하기 * 새로운 라이브러리 도입 전 작은 예제 프로젝트에서 먼저 실험해보기 * 성능 개선 시 프로파일링으로 병목점을 측정한 후 하나씩 개선하기 |
'''작은 실험의 힘''' 아주 작은 가설을 세우고 빠르게 검증할 수 있는 환경을 만들어라. 마치 과학자가 실험실에서 하나의 변수만 바꿔가며 실험하는 것처럼. === 1단계: 명확한 가설 세우기 === 막연한 "아마 이럴 것이다"가 아니라 구체적인 가설을 세워라. 나쁜 예: "이 코드가 느린 것 같다" 좋은 예: "이 반복문에서 데이터베이스 조회가 N번 발생해서 느릴 것이다" === 2단계: 최소 실험 설계 === 가설을 검증할 수 있는 가장 작은 실험을 만들어라. 예시: 데이터베이스 조회 가설을 검증하려면 - 로그를 추가해서 실제 쿼리 횟수 확인 - 작은 데이터셋으로 테스트 - 쿼리 실행 시간 측정 === 3단계: 안전망 구축 === 실패해도 쉽게 되돌아갈 수 있는 안전망을 준비하라. - git commit으로 현재 상태 저장 - 브랜치 생성해서 실험 - 테스트 코드로 기존 기능 보호 - 백업 데이터 준비 === 4단계: 빠른 피드백 루프 === 결과를 즉시 확인할 수 있는 환경을 만들어라. - 자동화된 테스트 실행 - 핫 리로드 개발 환경 - 실시간 로그 모니터링 - 간단한 확인 스크립트 === 5단계: 격리된 환경 === 다른 요소들의 영향을 받지 않도록 격리하라. - 테스트용 데이터베이스 사용 - 모의 객체(mock)로 외부 의존성 제거 - 개발 전용 환경에서 실험 - 한 번에 하나의 변수만 변경 === 6단계: 가추법 활용 === 관찰된 현상에서 가능한 원인을 추론하고 다시 검증하라. 현상: "API 응답이 느리다" 가능한 원인들: - 데이터베이스 쿼리가 느림 → 쿼리 실행 계획 확인 - 네트워크 지연 → 로컬 테스트로 비교 - 메모리 부족 → 메모리 사용량 모니터링 == Detailed Examples == === 예시 1: 새로운 기능 구현 === '''상황:''' 사용자 프로필 페이지에 '좋아요' 기능 추가 '''잘못된 접근:''' - 데이터베이스 스키마 변경 - API 엔드포인트 추가 - 프론트엔드 UI 구현 - 알림 기능 추가 - 권한 검증 로직 추가 모든 것을 한 번에 구현 → 3일 후 동작하지 않음 '''TinyExperiment 접근:''' 1. '''가설:''' "좋아요 데이터를 저장할 수 있다" - 임시 테이블 생성 - 간단한 INSERT/SELECT 쿼리 테스트 - 5분 만에 검증 완료 2. '''가설:''' "API로 좋아요 데이터를 주고받을 수 있다" - 기본적인 POST/GET 엔드포인트만 구현 - Postman으로 테스트 - 10분 만에 검증 완료 3. '''가설:''' "프론트엔드에서 API를 호출할 수 있다" - 단순한 버튼과 AJAX 호출만 구현 - UI는 나중에 다듬기 - 15분 만에 검증 완료 각 단계가 성공한 후 다음 단계로 진행. 실패하면 원인을 정확히 알 수 있음. === 예시 2: 버그 디버깅 === '''상황:''' "로그인 후 대시보드가 가끔 안 보인다"는 신고 '''잘못된 접근:''' 코드를 훑어보며 "아마 세션 문제일 것이다" 추측하고 세션 관련 코드를 모두 수정 '''TinyExperiment 접근:''' 1. '''가설:''' "재현 가능한 조건이 있다" - 다양한 브라우저, 사용자로 테스트 - 재현 조건 발견: "IE에서만 발생" 2. '''가설:''' "특정 브라우저의 문제다" - 콘솔 로그 확인 - 네트워크 탭에서 요청 확인 - JavaScript 오류 발견 3. '''가설:''' "이 JavaScript 오류가 원인이다" - console.log 추가해서 실행 경로 추적 - 특정 함수에서 오류 발생 확인 4. '''가설:''' "이 함수의 이 부분이 문제다" - 최소한의 수정으로 오류 해결 - 테스트로 검증 === 예시 3: 성능 개선 === '''상황:''' "페이지 로딩이 너무 느려요" '''TinyExperiment 접근:''' 1. '''측정부터:''' 브라우저 개발자 도구로 정확한 로딩 시간 확인 2. '''가설 1:''' "이미지가 너무 크다" → 이미지 최적화 후 측정 3. '''가설 2:''' "JavaScript 파일이 크다" → 번들 크기 분석 4. '''가설 3:''' "데이터베이스 쿼리가 느리다" → 쿼리 실행 시간 측정 각 개선 후 실제 측정치로 효과 확인. == 요리사의 지혜 (은유) == 훌륭한 요리사는 새로운 요리를 개발할 때 이렇게 한다: 1. '''기본 레시피로 시작''' - 검증된 방법부터 2. '''한 번에 하나만 바꾸기''' - 설탕량만 조정, 다른 것은 그대로 3. '''맛을 보며 조정''' - 변경 후 즉시 결과 확인 4. '''기록 남기기''' - 무엇을 바꿨는지, 결과가 어땠는지 5. '''실패해도 괜찮은 환경''' - 작은 양으로 실험, 큰 파티 음식은 나중에 프로그래밍도 마찬가지다. 경험 많은 개발자는 작은 실험을 통해 점진적으로 시스템을 이해하고 개선한다. == Common Anti-Patterns (피해야 할 것들) == === "Big Bang" 개발 === - 한 번에 많은 기능을 구현하려고 함 - 실패 시 원인을 찾기 어려움 - 되돌리기 어려움 === "추측 기반" 디버깅 === - 현상을 제대로 관찰하지 않고 추측으로 수정 - 한 번에 여러 부분을 수정 - 실제 원인과 다른 곳을 수정 === "완벽주의" 함정 === - 실험 환경을 너무 완벽하게 만들려고 함 - 실험보다 환경 구축에 더 많은 시간 소모 - 간단한 실험으로도 충분한 상황에서 과도한 준비 == Tools and Techniques == === 개발 환경 도구 === - '''Hot reload:''' 코드 변경 시 즉시 반영 - '''REPL:''' 작은 코드 조각을 즉시 실행 - '''디버거:''' 단계별 실행과 상태 확인 - '''로깅:''' 실행 경로와 변수 값 추적 === 테스팅 도구 === - '''Unit tests:''' 작은 단위의 동작 검증 - '''Test fixtures:''' 일관된 테스트 환경 - '''Mock objects:''' 외부 의존성 제거 - '''Test doubles:''' 복잡한 객체의 간단한 대체재 === 프로파일링 도구 === - '''성능 측정:''' 실행 시간, 메모리 사용량 - '''데이터베이스 쿼리 분석:''' 실행 계획, 인덱스 사용 - '''네트워크 모니터링:''' 요청/응답 시간, 데이터 크기 |
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| 불확실성이 줄어들고 학습이 가속화된다. 실패의 비용이 낮아져 더 과감한 시도가 가능해진다. 시스템에 대한 이해가 점진적으로 깊어진다. | TinyExperiment를 습관화하면: - '''불확실성이 줄어든다''' - 추측 대신 확실한 지식 축적 - '''학습이 가속화된다''' - 빠른 피드백으로 경험 축적 - '''실패 비용이 낮아진다''' - 작은 실패로 큰 실패 방지 - '''자신감이 향상된다''' - 복잡한 문제도 작은 단위로 분해하여 해결 - '''시스템 이해가 깊어진다''' - 점진적 탐색으로 전체 그림 파악 - '''팀 협업이 개선된다''' - 명확한 가설과 결과로 소통 |
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| * '''Used by:''' [[TddIsDesignActivity]], [[PiecemealGrowthCenterFirst]] | * '''Used by:''' [[TddIsDesignActivity]], [[PiecemealGrowthCenterFirst]] |
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| * '''Conflicts with:''' BigBangDevelopment, GuessBasedDebugging == See Also == * [[가추법]] - 관찰에서 가설을 도출하는 사고 방식 * Kent Beck의 "Test Driven Development" - 작은 테스트로 설계하기 * Gary Klein의 "Sources of Power" - 전문가의 직관과 가설 검증 * 과학적 방법론 - 가설-실험-검증의 순환 |
TinyExperiment
Context
복잡한 소프트웨어 문제를 해결하거나 새로운 기능을 구현할 때, 또는 버그를 추적할 때. 불확실성이 높고 여러 가능성이 존재하는 상황에서 어떻게 접근해야 할지 막막할 때.
Problem
큰 변경의 함정
주니어 개발자들이 자주 빠지는 함정이 있다. "이 기능을 구현하려면 A도 바꾸고, B도 수정하고, C도 새로 만들어야 해"라고 생각하며 한 번에 많은 것을 바꾸려 한다.
결과는 참혹하다. 2시간 후 코드는 엉망이 되고, 어디서 문제가 생겼는지 알 수 없다. 원래 상태로 되돌리기도 어렵다. 머릿속 추측만으로는 복잡한 시스템의 동작을 정확히 예측할 수 없고, 긴 피드백 루프는 학습을 늦추며 잘못된 방향으로 오래 가게 만든다.
요리사의 실수
경험 없는 요리사가 새로운 요리를 만들 때를 생각해보자. 레시피를 보고 "설탕 대신 꿀을 넣고, 소금도 줄이고, 향신료도 바꿔보자"며 한 번에 여러 변경을 시도한다. 결과적으로 맛없는 요리가 나오지만, 무엇 때문에 실패했는지 알 수 없다. 설탕 때문인가? 소금 때문인가? 향신료 때문인가?
Solution
작은 실험의 힘
아주 작은 가설을 세우고 빠르게 검증할 수 있는 환경을 만들어라. 마치 과학자가 실험실에서 하나의 변수만 바꿔가며 실험하는 것처럼.
1단계: 명확한 가설 세우기
막연한 "아마 이럴 것이다"가 아니라 구체적인 가설을 세워라.
나쁜 예: "이 코드가 느린 것 같다" 좋은 예: "이 반복문에서 데이터베이스 조회가 N번 발생해서 느릴 것이다"
2단계: 최소 실험 설계
가설을 검증할 수 있는 가장 작은 실험을 만들어라.
예시: 데이터베이스 조회 가설을 검증하려면 - 로그를 추가해서 실제 쿼리 횟수 확인 - 작은 데이터셋으로 테스트 - 쿼리 실행 시간 측정
3단계: 안전망 구축
실패해도 쉽게 되돌아갈 수 있는 안전망을 준비하라.
- git commit으로 현재 상태 저장 - 브랜치 생성해서 실험 - 테스트 코드로 기존 기능 보호 - 백업 데이터 준비
4단계: 빠른 피드백 루프
결과를 즉시 확인할 수 있는 환경을 만들어라.
- 자동화된 테스트 실행 - 핫 리로드 개발 환경 - 실시간 로그 모니터링 - 간단한 확인 스크립트
5단계: 격리된 환경
다른 요소들의 영향을 받지 않도록 격리하라.
- 테스트용 데이터베이스 사용 - 모의 객체(mock)로 외부 의존성 제거 - 개발 전용 환경에서 실험 - 한 번에 하나의 변수만 변경
6단계: 가추법 활용
관찰된 현상에서 가능한 원인을 추론하고 다시 검증하라.
현상: "API 응답이 느리다" 가능한 원인들: - 데이터베이스 쿼리가 느림 → 쿼리 실행 계획 확인 - 네트워크 지연 → 로컬 테스트로 비교 - 메모리 부족 → 메모리 사용량 모니터링
Detailed Examples
예시 1: 새로운 기능 구현
상황: 사용자 프로필 페이지에 '좋아요' 기능 추가
잘못된 접근: - 데이터베이스 스키마 변경 - API 엔드포인트 추가 - 프론트엔드 UI 구현 - 알림 기능 추가 - 권한 검증 로직 추가 모든 것을 한 번에 구현 → 3일 후 동작하지 않음
TinyExperiment 접근: 1. 가설: "좋아요 데이터를 저장할 수 있다"
- - 임시 테이블 생성 - 간단한 INSERT/SELECT 쿼리 테스트 - 5분 만에 검증 완료
2. 가설: "API로 좋아요 데이터를 주고받을 수 있다"
- - 기본적인 POST/GET 엔드포인트만 구현 - Postman으로 테스트 - 10분 만에 검증 완료
3. 가설: "프론트엔드에서 API를 호출할 수 있다"
- - 단순한 버튼과 AJAX 호출만 구현 - UI는 나중에 다듬기 - 15분 만에 검증 완료
각 단계가 성공한 후 다음 단계로 진행. 실패하면 원인을 정확히 알 수 있음.
예시 2: 버그 디버깅
상황: "로그인 후 대시보드가 가끔 안 보인다"는 신고
잘못된 접근: 코드를 훑어보며 "아마 세션 문제일 것이다" 추측하고 세션 관련 코드를 모두 수정
TinyExperiment 접근: 1. 가설: "재현 가능한 조건이 있다"
- - 다양한 브라우저, 사용자로 테스트 - 재현 조건 발견: "IE에서만 발생"
2. 가설: "특정 브라우저의 문제다"
- - 콘솔 로그 확인 - 네트워크 탭에서 요청 확인
- JavaScript 오류 발견
3. 가설: "이 JavaScript 오류가 원인이다"
- - console.log 추가해서 실행 경로 추적 - 특정 함수에서 오류 발생 확인
4. 가설: "이 함수의 이 부분이 문제다"
- - 최소한의 수정으로 오류 해결 - 테스트로 검증
예시 3: 성능 개선
상황: "페이지 로딩이 너무 느려요"
TinyExperiment 접근: 1. 측정부터: 브라우저 개발자 도구로 정확한 로딩 시간 확인 2. 가설 1: "이미지가 너무 크다" → 이미지 최적화 후 측정 3. 가설 2: "JavaScript 파일이 크다" → 번들 크기 분석 4. 가설 3: "데이터베이스 쿼리가 느리다" → 쿼리 실행 시간 측정
각 개선 후 실제 측정치로 효과 확인.
요리사의 지혜 (은유)
훌륭한 요리사는 새로운 요리를 개발할 때 이렇게 한다:
1. 기본 레시피로 시작 - 검증된 방법부터 2. 한 번에 하나만 바꾸기 - 설탕량만 조정, 다른 것은 그대로 3. 맛을 보며 조정 - 변경 후 즉시 결과 확인 4. 기록 남기기 - 무엇을 바꿨는지, 결과가 어땠는지 5. 실패해도 괜찮은 환경 - 작은 양으로 실험, 큰 파티 음식은 나중에
프로그래밍도 마찬가지다. 경험 많은 개발자는 작은 실험을 통해 점진적으로 시스템을 이해하고 개선한다.
Common Anti-Patterns (피해야 할 것들)
"Big Bang" 개발
- 한 번에 많은 기능을 구현하려고 함 - 실패 시 원인을 찾기 어려움 - 되돌리기 어려움
"추측 기반" 디버깅
- 현상을 제대로 관찰하지 않고 추측으로 수정 - 한 번에 여러 부분을 수정 - 실제 원인과 다른 곳을 수정
"완벽주의" 함정
- 실험 환경을 너무 완벽하게 만들려고 함 - 실험보다 환경 구축에 더 많은 시간 소모 - 간단한 실험으로도 충분한 상황에서 과도한 준비
Tools and Techniques
개발 환경 도구
- Hot reload: 코드 변경 시 즉시 반영 - REPL: 작은 코드 조각을 즉시 실행 - 디버거: 단계별 실행과 상태 확인 - 로깅: 실행 경로와 변수 값 추적
테스팅 도구
- Unit tests: 작은 단위의 동작 검증 - Test fixtures: 일관된 테스트 환경 - Mock objects: 외부 의존성 제거 - Test doubles: 복잡한 객체의 간단한 대체재
프로파일링 도구
- 성능 측정: 실행 시간, 메모리 사용량 - 데이터베이스 쿼리 분석: 실행 계획, 인덱스 사용 - 네트워크 모니터링: 요청/응답 시간, 데이터 크기
Resulting Context
TinyExperiment를 습관화하면:
- 불확실성이 줄어든다 - 추측 대신 확실한 지식 축적 - 학습이 가속화된다 - 빠른 피드백으로 경험 축적 - 실패 비용이 낮아진다 - 작은 실패로 큰 실패 방지 - 자신감이 향상된다 - 복잡한 문제도 작은 단위로 분해하여 해결 - 시스템 이해가 깊어진다 - 점진적 탐색으로 전체 그림 파악 - 팀 협업이 개선된다 - 명확한 가설과 결과로 소통
Related Patterns
* Enables: BabyStep, UseAbduction, HereAndNowDebugging * Used by: TddIsDesignActivity, PiecemealGrowthCenterFirst * Complements: ShortFeedbackCycle, MicroCommit * Conflicts with: BigBangDevelopment, GuessBasedDebugging
See Also
* 가추법 - 관찰에서 가설을 도출하는 사고 방식 * Kent Beck의 "Test Driven Development" - 작은 테스트로 설계하기 * Gary Klein의 "Sources of Power" - 전문가의 직관과 가설 검증 * 과학적 방법론 - 가설-실험-검증의 순환