"진짜 문제는 유저 생성이지 픽스처 공유가 아니다"
RLS 통합 테스트 파일 4개 시점에 이미 테스트 유저 28명(파일당 7명)이 생성되고 있는 상태 Codex가 "전체 테스트를 동시 실행하면 Supabase Auth 429 rate-limit 발생"을 보고 남은 테이블 수를 고려하면 이 문제가 계속 누적될 것으로 예상되는 상황
"유저 7명만 세션 전체에서 공유하고, Workspace/Project 등 나머지 데이터는 기존처럼 파일별 독립 생성"하는 절충안 제안 및 확정 완전한 픽스처 공유(Workspace/Project까지 공유)는 데이터 충돌로 flaky test를 유발할 위험이 있어 배제 당장 코드를 바꾸지 않고, 이후 특정 시점에 별도 작은 작업으로 처리하기로 결정만 해두고 보류
Graph Validation 작업이 진행되는 동안, Codex로부터 한 가지 우려스러운 보고를 받았습니다. RLS 통합 테스트 파일이 4개인 시점에 이미 테스트 유저 28명이 생성되고 있었고, 전체 테스트를 동시에 실행하면 Supabase Auth의 429 rate-limit이 발생한다는 것이었습니다.
남은 작업에서 만들어질 테이블 수(process_inputs/outputs, business_rules, process_exceptions 등)를 고려하면 이 문제는 앞으로 계속 누적될 게 뻔했습니다. 해결 방법을 고민하면서, 완전히 픽스처를 공유하는 방안(Workspace/Project까지 함께 공유)도 검토했지만 배제했습니다. 파일들이 병렬로 실행될 때 데이터가 충돌해 테스트가 불안정해질 위험이 있었기 때문입니다.
대신 "유저 7명만 세션 전체에서 공유하고, Workspace/Project 등 나머지 데이터는 기존처럼 파일별로 독립 생성"하는 절충안을 제안해 확정했습니다. 진짜 문제는 무거운 Auth 계정을 반복해서 만드는 것이지, 픽스처 전체를 공유하지 않는 게 아니라고 판단했기 때문입니다.
다만 이 결정은 당장 코드로 옮기지 않고, 이후 특정 시점에 별도의 작은 작업으로 처리하기로 결정만 해둔 상태로 남겨뒀습니다. 이번 작업으로 확인한 건, 문제가 발생했을 때 전체를 뜯어고치기보다 원인을 정확히 좁혀서 그 부분만 최소한으로 고치는 접근이 더 안전하다는 점이었습니다.
완전한 픽스처 공유는 파일 병렬 실행 시 데이터 충돌로 인한 flaky test 위험이 있어 배제했습니다. 문제의 실제 원인이 "무거운 Auth 계정 생성"이라는 걸 정확히 좁혀서, 그 부분만 최소한으로 고치는 방향을 선택했습니다. 전체를 한 번에 개선하려 하기보다, 원인이 명확한 부분만 정밀하게 손대는 게 부작용을 줄이는 방법이라고 판단했습니다.
관련 프로젝트
프로젝트 개요 비즈니스 프로세스 트랜스포메이션(BPR)을 지원하는 한국어 기반 웹 애플리케이션. 컨설팅 프로젝트의 AS-IS 프로세스 분석부터 TO-BE 설계, Blueprint 승인까지의 전체 워크플로우를 디지털화하는 플랫폼으로, EPIC 단위로 구조화된 백로그를 기반으로 개발 중. 역할 및 워크플로우 PM / Architect / Reviewer 역할 수행 Codex(구현 담당)에게 Task 단위 구현 프롬프트 설계 Codex 구현 결과를 git log, git grep, git status로 직접 검증 후 승인 승인 전에는 Codex가 commit하지 않는 엄격한 게이팅 프로세스 운영 한 번에 하나의 Backlog Task만 진행, Task 완료 전 다음 Task 착수 금지 기술적 의사결정 및 성과 워크스페이스/프로젝트 접근 권한을 DB 레벨(복합 FK, SECURITY DEFINER 트리거)과 애플리케이션 레벨(Server Action 권한 검증)의 이중 방어 구조로 설계 Hard Delete 미구현 원칙 하에 배열 필드 전체교체(replace)를 단일 트랜잭션 RPC로 처리하는 패턴 확립 및 재사용 AS-IS 프로세스 그래프의 순환 참조 탐지에 Tarjan SCC 알고리즘 적용, 차단 오류(Error)와 경고(Warning)를 분리한 이중 Validator 아키텍처 설계 도메인 규칙 위반을 커스텀 Postgres 에러 코드 체계(SIA0104)로 문서화하여 거버넌스 문서와 코드베이스 간 정합성 유지 AI 생성 데이터와 사람이 검증한 데이터를 구분하는 generatedbyai / verified 메타데이터 패턴을 여러 도메인 테이블에 일관되게 적용 진행 상태 ✅ EPIC-01 (인증 / 워크스페이스 / 프로젝트 접근) ✅ EPIC-02 (조직 / 산업 / 프로젝트) 🚧 EPIC-03 (AS-IS 프로세스 그래프) — 그래프 검증, Input/Output 스키마, Business Rule 스키마 구현 완료