Feature 1
Pattern과 Scenario 옵션을 관리합니다.
자동 적용된 패턴을 카드/리스트로 확인하고, 프로젝트별 활성 상태를 조정합니다. 생성 이유를 패턴 단위로 설명할 수 있습니다.
패턴 on/off시나리오 수 확인그룹별 관리
AnalyzePattern MatchScenario ApplyUser Option
Auto MatchBasic + Branch + Mock
Scenario ON
Semi-Automated Workflow
100% 자동 완성이 아니라, 개발자가 적용 가능한 초안을 빠르게 만듭니다.
TestStation은 테스트를 무작정 커밋하지 않습니다. 먼저 프로젝트를 분석하고, 패턴을 추출한 뒤, Fixture와 Mock/Stub 후보를 붙여 개발자가 검토할 수 있는 JUnit 초안을 만듭니다.
GeneratedTestDraft.java
01 @Test
02 void service_branch_with_fixture() {
03 fixture.put("status", "ACTIVE");
04 doReturn(row).when(dao).find(any());
05 assertThat(service.execute()).isNotNull();
06 } // developer reviews and applies
PatternExtracted
FixturePrepared
Mock/StubStubbing
ReviewDeveloper applies
Pattern Engine + Scenario
300+ Pattern과 80+ Scenario를 먼저 적용합니다.
프로젝트 분석 결과를 기준으로 패턴과 시나리오를 자동 매칭하고, 생성 전 사용자가 옵션과 Fixture/Mock 입력 방식을 확인합니다.
011차 분석
클래스, 메소드, 분기, 의존성 후보를 수집합니다.
02300+ Pattern
DAO, Service, Controller, 예외, reflection, boundary 유형을 매칭합니다.
0380+ Scenario
패턴별 테스트 생성 전략과 입력 채널을 선택합니다.
04사용자 조정
패턴 on/off, Fixture, Mock/Stub 옵션을 확인 후 변경합니다.
Feature Highlights
패턴, 통계, Mock/Fixture를 각각 확인하고 조정합니다.
자동 적용 결과를 화면에서 확인한 뒤 필요한 옵션을 바꾸는 구조입니다.
Fixture입력값 / 경계값
문자열, 숫자, null, enum, 날짜 조건을 재사용합니다.
+
Mock의존성 응답
DAO, DBUtil, 외부 API 반환값을 테스트 목적에 맞게 지정합니다.
+
Stub실행 경로 고정
예외, branch, static/helper 호출 경로를 시나리오로 고정합니다.
Scenario Apply개발자 검토 가능한 JUnit 초안
AI Operation Mode · Version 2.5 Preview
AI는 devCloud와 연결하고, 폐쇄망은 로컬 모드로 분리합니다.
Version 2.5에서는 온라인 AI 사용 시 devCloud AI Engine Server에 연결합니다. 폐쇄망에서는 외부 호출 없이 패턴 엔진과 검증 피드백을 누적합니다.
Online AI Assist
온라인은 devCloud AI 엔진 서버가 시나리오 추천을 보조합니다.
소스 구조, 실패 로그, 패턴 후보를 AI 엔진 서버가 분석해 생성 방향을 제안합니다. 최종 반영은 개발자 검토와 검증 단계를 거칩니다.Closed Network Local Learning
폐쇄망은 외부 AI 호출 없이 로컬 피드백을 누적합니다.
패턴 적용 결과, coverage delta, 실패 이력을 내부에 축적해 다음 추천에 반영합니다. 소스와 로그를 외부 서버로 보내지 않는 운영을 전제로 합니다.Application Flow
적용 순서는 명확합니다.
TestStation은 자동 생성 결과를 끝이라고 말하지 않습니다. 분석과 생성은 빠르게, 최종 반영은 개발자 검토를 거쳐 안전하게 진행합니다.
1차 분석
대상 Java 프로젝트의 구조, 의존성, 테스트 가능 지점을 먼저 읽습니다.
패턴 추출
DAO, Service, Controller, 예외, 조건문, 외부 호출 패턴을 분류합니다.
패턴 엔진 적용
81+ 패턴 매트릭스와 프로젝트 설정을 기준으로 생성 전략을 선택합니다.
테스트코드 생성
Fixture, Mock, Stub 후보와 함께 JUnit 테스트 초안을 생성합니다.
개발자 적용
개발자가 검토하고 필요한 값을 조정한 뒤 실제 코드베이스에 반영합니다.
Feature Stack
이미 만들어진 기능을 테스트 자동화 흐름으로 묶습니다.
패턴 수, Mock/Stub, Fixture, sandbox 검증, 라이선스 통제까지. TestStation의 강점은 생성기 하나가 아니라 여러 엔진이 연결된 작업 흐름입니다.
81+ 패턴 매트릭스
JDBC, Spring, 예외, 조건 분기, static/helper, boundary 유형을 패턴 단위로 관리합니다.
Fixture Pool
프로젝트별 입력값과 경계값을 재사용 가능한 테스트 자산으로 축적합니다.
Mock/Stub Stubbing
DB, 네트워크, 외부 호출을 직접 실행하지 않고 의존성 응답을 지정합니다.
Coverage Delta
생성 성공만 보지 않고 target-scoped delta로 의미 있는 변화 여부를 확인합니다.
Sandbox Apply
임시 적용, 실행, rollback을 분리해 실제 프로젝트 오염 위험을 낮춥니다.
License Guard
폐쇄망, 라이선스, 감사 증적이 필요한 엔터프라이즈 환경을 고려합니다.
Case Study
200개 테스트 클래스와 6,884개 테스트 메소드를 하루 단위로 전환한 실제 사례.
레거시 Java 프로젝트에서 개발자가 직접 테스트를 설계하고 작성한다면, 단순 작성 시간만으로도 큰 공수가 필요합니다. TestStation 적용 사례에서는 생성 초안과 검토 흐름을 활용해 개발자 1명이 하루 안에 적용 가능한 테스트 세트를 만들었습니다.
Manual Estimate
수작업 기준
6,884 methodsx20 min=137,680 min
2,295시간테스트 메소드 작성 시간만 계산
287일+1일 8시간 기준, 분석/설계 제외
기존 코드 분석, 테스트 전략 수립, Fixture/Mock 설계까지 포함하면 보통 2-3주 이상의 선행 분석 시간이 추가됩니다.
TestStation Applied
(패턴 분석하여 엔진 적용 후)실제 적용 사례
1 developer / 1 day생성 초안 검토 및 적용 기준
200개테스트 클래스 생성 사례
6,884개테스트 메소드 생성 사례
결과는 프로젝트 구조와 의존성 난이도에 따라 달라질 수 있습니다. 핵심은 수작업 작성 시간을 생성, 검토, 보정 중심의 작업으로 전환한다는 점입니다.
Why TestStation
레거시 Java 테스트 전환은 속도가 아니라 통제의 문제입니다.
수십만, 수백만 개 테스트 메소드를 사람이 처음부터 설계하면 일정은 늘어나고 기준은 흔들립니다. TestStation은 생성량보다 더 중요한 것, 즉 어떤 패턴이 왜 적용됐고 어디서 검증됐는지를 남깁니다.
수백 개 클래스와 수만 개 메소드 단위 작업을 분석, 생성, 검토 흐름으로 쪼갭니다.
DBUtil, static helper, DAO, 외부 호출처럼 수작업을 막는 지점을 Mock/Stub 후보로 드러냅니다.
생성 성공이 아니라 실행 결과, rollback, coverage delta까지 확인할 수 있는 흐름을 만듭니다.
Product
누구나 볼 수 있는 테스트 자동화.
자동 생성 결과만 던져주는 도구가 아닙니다. 생성된 테스트, 입력 fixture, mock return, 실행 결과, 커버리지 변화 후보가 하나의 작업 공간에서 연결됩니다.
Project Dashboard
프로젝트 운영 상태를 한 화면에서 봅니다.
전체 프로젝트, 분석 클래스, 생성 테스트, 평균 검증률과 작업 후보를 함께 보여주어 운영자가 바로 다음 액션을 판단할 수 있습니다.- 대량 생성 현황
- 커버리지 개선 후보
- 운영자 액션
For Everyone
개발자에게는 도구. 분석가에게는 지도. 관리자에게는 근거.
개발자
반복적인 테스트 작성 시간을 줄이고, 어려운 분기와 의존성 케이스에 집중합니다.
분석가
Fixture와 Mock 상태를 보고, 커버리지 개선 후보를 이해 가능한 단위로 추적합니다.
관리자
대량 JUnit 전환 프로젝트의 진척, 위험, 검증 근거를 한 화면에서 확인합니다.
Editions
규모에 따라 다른 TestStation.
개인 실험부터 팀 자동화, 은행권 대량 JUnit 전환까지 같은 제품 철학 위에서 프로젝트 수, Fixture 한도, 운영 통제 범위가 달라집니다.
개인 개발자
Personal Edition
작은 Java 프로젝트와 개인 학습용 자동화에 맞춘 시작 버전입니다.5개 프로젝트프로젝트별 Fixture 10개
- JUnit 생성 기본 흐름
- 로컬 실행 리포트
- 기본 Mock/Stub 입력
- 단일 사용자 워크스페이스
팀 자동화
Pro Edition
여러 프로젝트를 동시에 관리하는 개발팀을 위한 실전형 버전입니다.50개 프로젝트프로젝트별 Fixture 50개
- Fixture/Mock/Stub Pool
- 커버리지 후보 자동 추천
- DAO/Service/Controller 패턴
- 검증 리포트 Export
대규모 전환
Enterprise Edition
은행, 공공, 대형 SI처럼 통제와 증적이 필요한 JUnit 전환용 버전입니다.엔터프라이즈 계약 기준정책 기반 확장
- 폐쇄망 배포 옵션
- 라이선스 보호 및 감사 증적
- Sandbox apply/rollback
- 대량 커버리지 전환 대시보드
Measured Automation
대량 생성은 빠르게, 적용은 검토 후 안전하게.
TestStation은 자동 생성 숫자만 보여주지 않습니다. 분석 시간, 생성 규모, 적용 검토 범위를 분리해 대량 JUnit 전환의 병목을 측정 가능한 운영 지표로 바꿉니다.
30분 이내분석에서 테스트 초안 생성까지 목표 시간
수백 개테스트 클래스 초안 생성 규모
수만 개테스트 메소드 초안 생성 규모
70만+대규모 메소드 생성 처리 이력
Enterprise Ready
대량 JUnit 전환을 위한 운영 기준까지.
폐쇄망, 라이선스, 감사 증적, sandbox apply/rollback, 커버리지 delta 검증까지. TestStation은 엔터프라이즈 환경에서 필요한 통제와 실측을 함께 다룹니다.
Controlled DeliveryAudit-ready operation
외부 AI 호출 없이 내부 패턴과 검증 피드백을 누적합니다.
대여형 라이선스, 실행 제한, 감사 근거를 운영 기준으로 관리합니다.
생성 성공이 아니라 실행 결과와 target-scoped delta를 확인합니다.
임시 적용, 테스트 실행, rollback을 분리해 프로젝트 오염을 줄입니다.
TestStation.kr
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