정의
AI가 디자인을 직접 완성하는 대신, 작업 흐름에서 가장 시간이 많이 소요되는 병목 구간(초안 탐색, UT 데이터 세팅, 정책 커뮤니케이션)을 식별하고 AI 도구로 집중 해결하는 방법론.
핵심 속성
- 목표: 디자인 완성이 아닌 검증 속도 향상
- 도구 조합: Figma Make (초안) + Claude Code (프로토타입) + MCP (내부 데이터 연동)
- 핵심 전환점: “AI가 그려주길 기대” → “AI로 빠르게 검증하고 피그마에서 완성”
- 측정 가능한 효과: 시안 3~4일 → 반나절, UT 세팅 2시간→15분, 정책 질문 0건
관계
- 20260512-shift-from-completion-to-bottleneck — 하위개념 (이 워크플로우의 철학적 전환)
- 20260512-mcp-data-integration-boosts-ut-immersion — 연장 (MCP 연동의 구체적 사례)
- 20260512-interactive-specs-replace-documentation — 연장 (인터랙티브 스펙의 구현)
- moc-patterns — 상위개념 (MCP 프로토콜의 UX 응용)
- figma-make — 도구 관계 (초안 도구)
- 20260623-ai-design-residual-bottlenecks — 연장 (워크플로우 적용 후에도 남은 잔여 병목: ODS 자동 적용 한계·프롬프트 의존성·두 벌 관리)
인용
“AI가 피그마에 완벽한 화면을 바로 그려주길 기대했지만, 진짜 효과적이었던 건 AI에게 모든 걸 맡기는 게 아니라, AI로 빠르게 검증하고 확정된 방향을 피그마에서 완성하는 흐름을 만든 것이었습니다.”