ADR-02: 경쟁 차별화 전략

English Version

날짜	작성자	리포지토리
2024-12-17	@KubrickCode	전체

Context

시장 현황

테스트 관리 도구 시장은 세 가지 접근 방식으로 분화:

접근 방식	대표 제품	강점	약점
수동 입력	TestRail	유연성, 통제력	자동화 없음, 노동 집약적
AI 기반	Qase	자연어 처리	정확도 불확실, 할루시네이션
CI 연동	Testomat.io	실행 데이터	설정 복잡, JavaScript 특화

Gap 분석

기존 솔루션 중 아래 조합을 제공하는 제품 부재:

1. 즉시 분석 - 설정 없이 초 단위 결과
2. 다중 언어 지원 - JavaScript 생태계를 넘어선 커버리지
3. 정확성 - AI 불확실성 없는 결정론적 결과

전략적 질문

Specvital이 방어 가능한 시장 포지션을 확보하려면 어떻게 차별화해야 하는가?

Decision

"정적 분석 + 다중 언어/프레임워크 지원"을 핵심 경쟁 차별화 요소로 채택

이 전략이 만드는 고유한 시장 포지션:

• ADR-01과 상호 보완 (정적 분석 기반 즉시 분석)
• 방어 가능 - 복제에 상당한 엔지니어링 투자 필요
• 확장 가능 - 플러그인 아키텍처로 점진적 확장

Options Considered

Option A: 정적 분석 + 다중 언어 (선택됨)

결정론적 AST 파싱과 광범위한 언어 커버리지 결합

장점:

• 유일한 시장 포지션 - 이 조합을 제공하는 직접 경쟁자 없음
• 결정론적, 재현 가능한 결과
• 프레임워크 추가당 낮은 한계 비용
• 즉각적 가치로 PLG 전략 가능
• Enterprise 준비: 폴리글랏 기술 스택 지원

단점:

• 프레임워크별 상당한 초기 개발 투자
• 동적/파라미터화 테스트 수 미포착
• 프레임워크 API 변경 추적 필요

Option B: AI 기반 테스트 추론 (Qase 방식)

LLM으로 자연어 패턴에서 테스트 구조 추론

장점:

• 비표준 명명 패턴 처리
• 자연어 테스트 설명
• 새 프레임워크 지원 시간 단축 가능

단점:

• 정확도 불확실성 (False Positive/Negative)
• 대규모 추론 비용
• 테스트 열거 시 할루시네이션 리스크
• 비결정론적 결과
• 정적 분석이 이미 95%+ 정확도 달성

Option C: 단일 언어 특화 (Testomat.io 방식)

JavaScript/TypeScript 생태계에만 집중

장점:

• 낮은 개발 복잡도
• 깊은 프레임워크 전문성
• 마케팅 노력 집중

단점:

• 제한된 TAM (총 주소 가능 시장)
• Enterprise 폴리글랏 환경 제외
• 생태계 변화에 취약
• Testomat.io가 이미 이 니치 점유

Consequences

Positive

1. 유일한 시장 포지션

   • 즉시 + 다중 언어 + 정확성을 제공하는 유일한 솔루션
   • 이 교차점에 직접 경쟁자 없음

2. Enterprise 소구력

   • 대규모 조직은 일반적으로 3-5개 언어 사용
   • 전체 기술 스택을 위한 단일 도구 = 강력한 가치 제안

3. PLG 시너지

   • 광범위한 언어 지원으로 바이럴 잠재력 증가
   • 모든 개발자가 자신의 스택으로 시도 가능

4. 커뮤니티 플라이휠

   • 오픈소스 코어로 커뮤니티 기여 가능
   • 커뮤니티가 새 프레임워크 추가 가능

5. 경쟁 해자

   • 20개 파서 = 상당한 복제 장벽
   • 각 파서는 프레임워크 전문성 필요

Negative

1. 개발 투자

   • 각 프레임워크당 2-3주 초기 개발
   • 프레임워크 업데이트에 따른 지속적 유지보수
   • 완화: 플러그인 아키텍처, 공유 파서 패턴 (jstest 모듈)

2. 커버리지 vs 깊이 트레이드오프

   • 광범위한 커버리지가 엣지 케이스 처리를 희생할 수 있음
   • 완화: 우선순위 시스템 (E2E > Specialized > Generic)

3. 프레임워크 생애주기 리스크

   • 일부 프레임워크가 구식화될 수 있음
   • 완화: 확립된 프레임워크 집중, 폐기 프로세스

경쟁 대응 매트릭스

경쟁사	그들의 강점	우리의 대응
TestRail	수동 유연성	자동 추출, 제로 노력
Qase	AI 역량	결정론적 정확성, 할루시네이션 없음
Testomat.io	JS 깊이	다중 언어 폭
PractiTest	Enterprise 기능	낮은 진입 장벽, PLG 모델

기술적 함의

측면	요구사항
아키텍처	플러그형 전략을 가진 프레임워크 레지스트리
우선순위 시스템	PriorityE2E(150) > PrioritySpecialized(200) > PriorityGeneric(100)
공유 패턴	공통 파서 모듈 (JS 변형용 jstest)
품질 메트릭	프레임워크별 정확도 추적

Success Metrics

지표	목표
주요 프레임워크 커버리지	90%+
프레임워크별 파싱 정확도	95%+
새 프레임워크 개발 시간	< 2주
커뮤니티 기여 프레임워크	연 3개+

References

• ADR-01: 정적 분석 기반 즉시 분석 - 이 결정의 기반
• 제품 개요 - 경쟁 포지셔닝 맥락
• Core Engine - 기술 구현 상세