TRUST 5 품질 프레임워크

def calculate_discount(price: float, discount_rate: float) -> float:
    """할인가를 계산합니다.
 
    Args:
        price: 원래 가격 (0 이상)
        discount_rate: 할인율 (0.0 ~ 1.0)
 
    Returns:
        할인된 가격
 
    Raises:
        ValueError: 유효하지 않은 입력값
    """
    if price < 0:
        raise ValueError("가격은 0보다 작을 수 없습니다")
    if not 0 <= discount_rate <= 1:
        raise ValueError("할인율은 0.0에서 1.0 사이여야 합니다")
    return price * (1 - discount_rate)
 
 
# 테스트: 정상 케이스와 예외 케이스 모두 검증
def test_calculate_discount_normal():
    assert calculate_discount(10000, 0.1) == 9000
    assert calculate_discount(5000, 0.5) == 2500
    assert calculate_discount(0, 0.5) == 0
 
def test_calculate_discount_invalid_price():
    with pytest.raises(ValueError, match="가격은 0보다"):
        calculate_discount(-1000, 0.1)
 
def test_calculate_discount_invalid_rate():
    with pytest.raises(ValueError, match="할인율은"):
        calculate_discount(10000, 1.5)

# 나쁜 예: 이름만으로는 무엇을 하는지 알 수 없습니다
def calc(d, r):
    return d * (1 - r)
 
# 좋은 예: 이름만 읽어도 역할을 알 수 있습니다
def calculate_discounted_price(original_price: float, discount_rate: float) -> float:
    """원래 가격에서 할인율만큼 할인된 가격을 계산합니다."""
    return original_price * (1 - discount_rate)

# 통일된 에러 처리 패턴
class AppError(Exception):
    """애플리케이션 기본 에러"""
    def __init__(self, message: str, code: int = 500):
        self.message = message
        self.code = code
 
class NotFoundError(AppError):
    """리소스를 찾을 수 없음"""
    def __init__(self, resource: str, id: str):
        super().__init__(f"{resource} '{id}'을(를) 찾을 수 없습니다", code=404)
 
class ValidationError(AppError):
    """입력값 검증 실패"""
    def __init__(self, field: str, reason: str):
        super().__init__(f"'{field}' 검증 실패: {reason}", code=400)
 
# 모든 서비스에서 동일한 패턴 사용
def get_user(user_id: str) -> User:
    user = user_repository.find_by_id(user_id)
    if not user:
        raise NotFoundError("사용자", user_id)
    return user

# 나쁜 예: SQL Injection 취약점
def get_user(username: str) -> dict:
    query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{username}'"
    return db.execute(query)
 
# 좋은 예: 파라미터화된 쿼리로 안전하게
def get_user(username: str) -> dict:
    query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s"
    return db.execute(query, (username,))

# 구조: <타입>(<범위>): <설명>
# 예시:
 
# 새 기능 추가
$ git commit -m "feat(auth): JWT 기반 로그인 API 추가"
 
# 버그 수정
$ git commit -m "fix(auth): 토큰 만료 시간 계산 오류 수정"
 
# 리팩토링
$ git commit -m "refactor(auth): 인증 로직을 AuthService로 분리"
 
# 보안 개선
$ git commit -m "security(db): 파라미터화된 쿼리로 SQL Injection 방지"

# 자동 수정 실행
> /moai fix
 
# 완료될 때까지 자동 반복 수정
> /moai loop

constitution:
  # TRUST 5 품질 검증 활성화
  enforce_quality: true
 
  # 목표 테스트 커버리지
  test_coverage_target: 85
 
  # LSP 품질 게이트 설정
  lsp_quality_gates:
    enabled: true
 
    plan:
      require_baseline: true # Plan 시작 시 베이스라인 캡처
 
    run:
      max_errors: 0 # Run 단계 오류 허용: 0개
      max_type_errors: 0 # 타입 오류 허용: 0개
      max_lint_errors: 0 # 린트 오류 허용: 0개
      allow_regression: false # 베이스라인 대비 회귀 불가
 
    sync:
      max_errors: 0 # Sync 단계 오류 허용: 0개
      max_warnings: 10 # 경고 허용: 최대 10개
      require_clean_lsp: true # LSP 클린 상태 필요
 
    cache_ttl_seconds: 5 # LSP 진단 캐시 시간
    timeout_seconds: 3 # LSP 진단 타임아웃

# 1. Plan: SPEC 생성 (LSP 베이스라인 캡처)
> /moai plan "사용자 검색 API 구현"

# 2. Run: DDD로 구현 (TRUST 5 검증)
> /moai run SPEC-SEARCH-001

# 3. Sync: 문서 생성 및 PR (최종 LSP 클린 확인)
> /moai sync SPEC-SEARCH-001

LSP 진단 결과:
- 오류: 0개
- 타입 오류: 0개
- 린트 오류: 0개
- 경고: 3개 (임계값 10 이하)
- 보안 경고: 0개

TRUST 5 전체 통과: 배포 가능