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핵심 요약
Stitch는 이제 단순한 이미지 생성을 넘어 프로젝트 전체의 맥락을 이해하는 에이전트와 무한 캔버스를 통해 실제 제품 빌드가 가능한 수준의 디자인 워크플로우를 제공한다. 디자인 시스템의 표준화와 개발 도구와의 긴밀한 통합이 핵심이다.
배경
구글이 기존의 AI UI 생성 도구인 Stitch(구 Galileo)를 대대적으로 업데이트하며 새로운 디자인 패러다임을 제시했다.
대상 독자
UI/UX 디자이너, 프론트엔드 개발자, AI 도구 활용에 관심 있는 제품 관리자
의미 / 영향
Stitch의 업데이트로 디자이너와 개발자 간의 협업 방식이 시각적 자산 전달에서 의도와 규칙 공유로 변화한다. 특히 DESIGN.md와 MCP 연동은 AI 에이전트가 디자인 가이드를 직접 이해하고 코드를 생성하게 함으로써 프론트엔드 개발 속도를 비약적으로 높인다. 1인 창업자나 소규모 팀도 고수준의 디자인 시스템을 유지하며 제품을 빠르게 출시할 수 있는 환경이 마련됐다.
챕터별 상세
00:08
Stitch의 새로운 정체성: AI 네이티브 디자인 캔버스
구글이 Stitch를 단순 UI 생성기에서 AI 네이티브 소프트웨어 디자인 캔버스로 재정의했다. 사용자는 와이어프레임 대신 비즈니스 목표나 브랜드 느낌 같은 의도를 입력하여 설계를 시작한다. 이는 단순 템플릿 생성을 넘어 사용자가 원하는 감성과 목적을 AI가 깊이 있게 이해하도록 유도한다.
01:52
무한 캔버스와 컨텍스트 중심의 작업 방식
새로운 인터페이스는 텍스트, 이미지, 코드를 자유롭게 배치할 수 있는 무한 캔버스 구조를 채택했다. 좁은 채팅창 방식에서 벗어나 여러 아이디어를 병렬로 나열하고 비교하며 프로젝트를 확장할 수 있다. AI는 캔버스에 놓인 모든 요소를 컨텍스트로 인식하여 더 정확한 결과물을 제안한다.
02:37
일관성을 유지하는 디자인 에이전트와 에이전트 매니저
디자인 에이전트는 단일 프롬프트가 아닌 프로젝트 전체의 진화 과정을 추론한다. 이를 통해 홈 화면과 상세 페이지 간의 톤앤매너, 간격, 스타일 일관성을 자동으로 유지한다. 에이전트 매니저는 여러 설계 방향을 동시에 탐색하면서도 프로젝트가 뒤섞이지 않도록 관리 기능을 제공한다.
03:32
DESIGN.md를 활용한 디자인 규칙의 표준화
DESIGN.md라는 에이전트 친화적인 마크다운 파일을 도입하여 디자인 규칙을 관리한다. 사용자는 기존 웹사이트 URL에서 디자인 시스템을 추출하거나 정의된 규칙을 다른 프로젝트 및 개발 도구로 내보낼 수 있다. 이는 AI가 생성한 UI의 재사용성과 반복 가능성을 높이는 핵심 요소이다.
markdown
# Design Rules
- Primary Color: #4285F4
- Border Radius: 8px
- Font: Google Sans
## Components
- Button: Rounded, elevation on hover
- Card: Subtle shadow, 16px paddingDESIGN.md 파일에 정의된 디자인 규칙 및 컴포넌트 명세 예시
04:14
인터랙티브 프로토타이핑과 음성 인터랙션
정적 목업 생성을 넘어 클릭 한 번으로 인터랙티브한 프로토타입을 즉시 생성한다. AI가 사용자의 클릭 흐름을 예측하여 논리적인 다음 화면을 자동으로 제안하며 온보딩이나 결제 흐름 설계를 가속화한다. 또한 음성 명령을 통해 실시간으로 색상 팔레트를 변경하거나 디자인 비평을 요청하는 등 자연스러운 협업이 가능하다.
05:41
개발자 워크플로우 통합 및 핸드오프
MCP 서버, SDK, AI Studio 연동을 통해 디자인과 개발 사이의 간극을 좁혔다. Stitch에서 설계한 자산을 Claude Code, Kilo CLI, Verdent 같은 도구로 전달하여 실제 코드로 구현하는 시작점으로 활용한다. 이는 단순 이미지 전달이 아닌 빌드 가능한 자산으로의 전환을 목표로 한다.
bash
kilo-cli build --design-context ./DESIGN.md --output ./src/componentsKilo CLI를 사용하여 디자인 컨텍스트를 기반으로 컴포넌트를 생성하는 명령어 예시
실무 Takeaway
- 디자인 시작 시 구체적인 컴포넌트 나열보다 비즈니스 목표와 브랜드 의도를 먼저 정의하여 AI가 맥락에 맞는 설계를 하도록 유도한다
- DESIGN.md를 활용해 기존 서비스의 디자인 시스템을 추출하고 이를 AI 에이전트에게 주입함으로써 UI 일관성을 확보한다
- 무한 캔버스에 관련 레퍼런스와 코드를 함께 배치하여 AI가 프로젝트 전체 맥락을 학습하고 더 정교한 제안을 하도록 만든다
- Stitch의 프로토타이핑 기능을 사용해 사용자 여정의 논리적 결함을 조기에 발견하고 반복 수정 시간을 단축한다
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 19.수집 2026. 03. 19.출처 타입 YOUTUBE
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