

UI 딜레마 규칙과 유연 사이
모달 크기는 콘텐츠 양, 사용자 행동, 탭의 비교 필요성에 따라 고정과 유동을 선택해야 합니다.\n규격을 유지하되 과도한 콘텐츠는 더 큰 모달이나 페이지 분리를 고려해야 합니다.
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모달 크기는 콘텐츠 양, 사용자 행동, 탭의 비교 필요성에 따라 고정과 유동을 선택해야 합니다.\n규격을 유지하되 과도한 콘텐츠는 더 큰 모달이나 페이지 분리를 고려해야 합니다.


AI 에이전트가 읽는 Clay 디자인 시스템을 위해 Figma·React의 명칭과 구조를 통일했습니다.\n가이드라인과 CLI를 제공해 타입 에러를 없애고 작업 시간·비용을 절반 가까이 낮췄습니다.

AI로 분석 툴 노트북을 빠르게 검증하고, 디자인으로 밀도와 사용성을 완성한 3개월의 과정을 정리했습니다. 고객이 실제로 쓸 수 있는 제품이 되기까지의 판단과 협업 방식을 소개합니다.

전자계약서 화면을 AI와 함께 다시 설계하고, 뷰·폼·스토어로 나눠 구현한 과정을 소개했습니다. AI는 반복 구현을 맡기고 사람은 경계 설정과 명세 승인, 최종 품질 확인을 담당했습니다.


SDUI를 도입했지만 화면 결정이 코드에 남아 있어 배포 병목이 계속 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 화면 구성을 데이터화한 UX Builder와 토큰 기반 운영 구조를 설계했습니다.

AI가 디자인 시스템을 사용할 때는 규칙을 설명하는 것보다 잘못된 상태를 만들 수 없게 하는 추상화가 중요하다고 다뤘습니다. 목적별 컴포넌트 분리와 타입 계약으로 접근성과 상호작용을 시스템이 직접 소유하는 방법을 소개했습니다.

AI 에이전트가 Figma 디자인을 코드로 바꾸는 흐름에서 디자인 시스템 컴포넌트를 제대로 쓰게 만드는 방법을 다룹니다. 디자인과 코드 변환 과정의 기준을 정리하는 데 초점을 둡니다.


멀티 프로덕트 환경에서 브랜드 아키텍처가 디자인 시스템의 기준점이 되는 이유를 정리했습니다. 핵심 자산 분리, 컴포넌트 추상화, 문서화의 중요성도 함께 다뤘습니다.
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MUI 기반 디자인 시스템 VUI의 구축 배경과 토큰-테마-컴포넌트 연결 구조를 소개했습니다. 브랜드와 모드 변형을 설정으로 흡수하고, 남은 과제도 정리했습니다.


에이전트가 활용할 디자인 시스템을 매니페스트·브랜드 시드·명시적 제약 데이터로 설계했습니다.\n조합 테스트와 빌드 검증으로 일관된 인터랙션 품질을 운영하는 방식을 소개합니다.

여기어때가 디자인 시스템에 맞는 아이콘을 빠르게 만들기 위해 생성기와 벡터화 파이프라인을 구축했습니다. 실무에 바로 쓰이도록 프롬프트, 정제, UX까지 함께 최적화했습니다.
프롬프트 한 줄로 만드는 화면의 한계를 짚고, 디자인 시스템에 맞는 의사결정 자동화가 핵심이라고 설명했습니다. 어드민, CLI, 에이전트로 발전한 Kraft와 Plan/Orchestra 구조도 소개했습니다.


분산된 웹 자산을 디자인 토큰 기반 Next.js 모노레포로 통합했습니다.\nAI 에이전트용 규칙과 자동화로 전사 기여 가능한 브랜드 플랫폼을 구축했습니다.

오래된 UIKit iOS 앱에 SwiftUI를 단계적으로 도입한 과정을 소개했습니다. 위젯부터 셀 임베딩, 디자인 시스템, 재사용 문제 해결까지 허들을 하나씩 넘겼습니다.