Kusho AI

Kusho AI는 요청 구조, 응답 형식, 인증 설정, 엔드포인트 사이 의존 관계를 읽고 모든 변경을 그 계약과 대조한다. 호환성을 깨는 변경은 배포 전에 표시된다. 검증 조건을 손으로 쓰지 않는다. 그게 핵심이다.

생성기는 긍정·부정 시나리오, 경계 조건, 응답 검증 로직을 만든다. 나오는 결과는 첫 실행부터 돌아간다. 실제로는 무관한 케이스 몇 개를 지우고 나머지를 조이는 데 시간을 쓴다. 프레임워크를 세우는 작업이 아니다.

API가 진화하고 테스트가 구조적인 이유로 깨지기 시작하면 Kusho AI가 어긋남을 감지해 해당 테스트를 갱신한다. 코드가 움직이는 동안 스위트는 최신 상태로 유지된다. 유지비에 예산을 다 써서 이전 자동화 프로젝트를 접은 팀에 가장 강한 근거가 된다.

보안 테스트는 CI에서 자동으로 돌며, API가 실제로 어떻게 만들어지고 보호되는지를 기준으로 취약점, 설정 오류, 접근 제어 위험을 찾는다. 보호가 분기별 행사가 아니라 연속된 일상이 된다. 발견 사항은 기능 실패와 같은 리포트에 담기니 두 대시보드를 맞출 필요가 없다.

각 릴리스에는 무엇이 바뀌었고 무엇을 시험했고 어디서 이전에 깨졌는지로 계산한 점수가 붙는다. 리더는 로그를 읽지 않고도 신호를 얻는다. 금요일 오후의 판단을 대체하는 값이 아니라 재료로 다뤄야 한다.

저장소, 빌드 파이프라인, 테스트 관리, 이슈 트래커, 채팅 도구에 연결되고 OpenAPI 명세나 Postman 컬렉션을 그대로 가져온다. CI/CD 연동은 이미 쓰는 빌드 안에서 돌고, 결과는 Slack, Teams, 기존 QA 리포트로 간다. Datadog, Splunk, Elastic용 관측성 커넥터는 출시 예정으로 올라 있으니 아직 계획의 전제로 삼지 않는 게 좋다.