[바이브 코딩 질답 시리즈] 7. '디자인 레퍼런스 찾기'를 자동화할 수 있을까요?

Cursor + Playwright MCP + ShadCN MCP로 내 앱의 디자인을 개선하는 방법의 2단계는 디자인 레퍼런스 찾기 인데요. 이 글을 게시한 뒤 "디자인 레퍼런스 찾는 걸 자동화할 수 있을까요?" 라는 질문을 받았습니다.

흥미로운 질문이라 생각을 좀 해봤는데, 저는 디자인 레퍼런스를 찾는 건 자동화가 어려울뿐더러, 자동화를 하더라도 만족하기가 좀 쉽지 않을 것이라고 생각합니다.

왜 어려운가

우선 내가 원하는 '기능'을 가진 제품은 딥 리서치로 비교적 쉽게 찾을 수 있을 겁니다. 기능 설명은 텍스트로 된 데이터가 많고 이걸 랜딩 페이지나 Features 같은 페이지에 잘 설명해두기 때문입니다.

하지만 내가 원하는 것과 유사한 UI/UX를 가진 제품은 텍스트로 된 데이터가 별로 없죠. 그래서 LLM이 멀티모달 쪽으로 훨씬 발달하기 전까진 (또는 llms.txt에 UI/UX에 대한 정보까지 텍스트로 들어간다거나) AI로 검색하기가 어려울 것 같습니다.

왜 만족스럽지 않은가

"레퍼런스를 찾는다"는 행위는 결과도 중요하지만, 저는 그보다는 과정에서 내 머릿속이 정리되는 게 더 중요하다고 생각합니다. '기획'에 가까운 거죠. 이걸 자동화시켜버리면 과정에서 창발적으로 얻는 게 줄어들 거예요. 보통은 자기가 정확히 뭘 원하는지도 모르니, 조사 과정에서 스스로를 더 이해하게 되는 거죠.

'과정에서 얻는 가치가 크다'는 점에 대해서는 강규영님이 잘 정리해주셔서 링크 걸어둡니다.

결론 + 그러나

위와 같은 이유로, 디자인 레퍼런스를 찾는 건 자동화가 쉽지 않을 뿐더러, 자동화를 하더라도 만족도가 떨어지지 않을까 싶습니다.

그러나 몇 가지 더 생각해볼 지점이 있습니다.

• 나는 '디자인 레퍼런스 찾기'에 전문성이 없다. 그래서 내 말이 애초에 틀릴 수 있다.
• 디자인 레퍼런스를 많이 찾아본 전문가, 예를 들어 프로덕 디자이너들에게는 본인만의 방법이 분명히 있을 것이다. 이 행위를 분석하면 지금보다 조금이라도 더 편해지는 도구 / 프로세스를 개발하는 것은 충분히 가능할 것이다. 이들을 인터뷰해보면 '레퍼런스 찾기'보다는 다른 행위, 예를 들어 찾은 레퍼런스를 비교 분석하고 의사결정하는 게 훨씬 어렵고 중요한 영역이라는 게 밝혀질 수도 있겠다.
• '디자인 레퍼런스 찾기'를 (또는 그와 관련된 작업을) 자동화하는 게 AI 시대에도 어렵다면, 그만큼 이걸 서비스화했을 때의 가치가 크다는 뜻일 수 있다. (노정석님: ChatGPT가 학습하지 못했거나 검색하기 어려워하는 영역에 좋은 비즈니스 기회가 있다)